昨夜、分散型コンピュートネットワーク上で小さなトレーニングジョブを実行しました。全体のセットアップは？驚くほどスムーズでした。自分のタスクをキューに投入すると、数分以内に異なる地理的ゾーンのSolverたちが同時に拾ってくれました。ここからが面白いところです。

Verifierたちがすぐに介入し、複数のソースからの出力をクロスチェックします。すると、突然ミスマッチが発生。システムはそれを単にフラグして終わりにはしませんでした。Verdeバリデーションが自動的に始まり、より深い一貫性チェックが行われました。Whistleblowerノードがその不一致を検知し、ログに記録しました。

私が印象的だったのは、単にプロセスが機能したということだけでなく、インセンティブ層の設計です。どの役割にも利害関係があります。Solverはタスク獲得を競い、Verifierはエラー発見で報酬を得て、Whistleblowerは問題が拡大する前に表面化させることで報酬を受け取ります。まるで自己調整型の有機体のようです。

分散型MLインフラはまだ黎明期ですが、これらの仕組みが実際に動いているのを見ると視点が変わります。単一障害点はなし。ブラックボックスもなし。ただ暗号学的な証明と経済的インセンティブが重荷を担っているだけです。