昨日の記事で、私自身が遭遇したAIアプリが個人のプライバシーにもたらし得るリスクについて共有しました。こうしたリスクが生じる原因は、現在のAIアプリの動作モードによるものです---つまり、エンドユーザーがAIを呼び出すと、すぐに自分のデータがクラウド上にあるAI大規模モデルへアップロードされ、その大規模モデルがデータに基づいて推論を行い、ユーザーの行動特性を直接得ることになります。こうしたデータの蓄積が長く続くほど、AI大規模モデルはアルゴリズムによってユーザーのより包括的な行動習慣をより把握できるようになります。このリスクは、個人にとってはプライバシーの漏えいであり、企業にとっては営業秘密の漏えいにつながります。去年のある回の黄仁勳によるAIに関するインタビュー動画の中で、彼はこのリスクについて触れており、そして自社の社員がAIツールを使用する際に、どのデータは必ずローカルに残し、どのデータはクラウドへアップロードしてよいかを厳密に求めていました。ただ、当時の私はそのリスクを聞いただけで、情報としては理解していたものの、自分自身でこのリスクを体感して初めて彼の警告を思い出しました。この問題は今ようやく表面化したところですが、すぐにますます深刻になっていくでしょう。だから私は、未来にはAIが普及するほど、より必要になるのがエンドデバイス（あるいは携帯、あるいはメガネ、あるいは私たちが今はまだ想像できない別の形態）だと考えています。それがローカルで圧縮された大規模モデルを動かし、ローカルで大部分の機微データを処理し、単純な要求に対して推論を行い、重いタスクやデータだけを「フィルタ」した上でクラウドへアップロードし、そこでクラウドの複雑な大規模モデルに処理させるのです。そうすれば、クラウド上の大規模モデルがユーザー個人の行動特性を直接つかむことを避けられます。そして暗号資産（暗号）エコシステムでは、プライバシーの取り扱いについてはさらに早い段階から議題に上がっていました。以前、Vitalikは、イーサリアムのようなパブリックチェーンはデータと情報が透明に公開されるため、商業分野で広く使われにくいといったことに触れていました---商業分野では、取引の当事者が多くの場合、営業秘密を守るために取引情報の公開を望まないからです。この前、商業ユーザーが、現在の大規模なステーブルコインの利用に対して相当慎重だと指摘していました。理由は、現在パブリックチェーン上のステーブルコイン口座がすべて公開されているためです。つまり誰でも、どの口座がどれだけのステーブルコインを保有しているかを見ることができます。いったん口座の身元情報が漏えいすれば、どの会社／企業がどれだけの資金（ステーブルコイン）を持っているかが透明な情報になります。したがって、AIであれ暗号資産（暗号）エコシステムであれ、プライバシーの問題は、これから必ず解決すべき課題です。ただし、AIと暗号資産（暗号）エコシステムにおけるプライバシー面での活用を注意深く比較すると、少なくとも現時点では、暗号アプリのほうが前を走っているように見えます---暗号資産（暗号）エコシステムには、すでにプライバシーコイン（例：Monero、ZCASHなど）やミキサーがあるのです。しかし、これらのプライバシー活用は規制を強く回避しようとしているため、多少なりとも否定的なレッテルが貼られています。大衆や規制当局に受け入れられる、真に実用的なプライバシー活用として、現時点で成熟した提案であり、かつ実行可能な道筋が比較的見えているのは、おそらくゼロ知識証明に基づく方式でしょう。たとえば、現在試されている一つの方法：規制のライセンスを取得した機関を仲介役として、取引当事者は双方ともこの仲介を通じて取引を行うものの、身元と取引情報を秘匿し、最後に生成されたゼロ知識証明だけをパブリックチェーン上に置いて認証する、というものです。こうすれば、取引情報はプライバシーが守られ、取引当事者は犯罪の疑いを回避できます。プライバシー保護と取引のコンプライアンスの両面において、暗号資産（暗号）エコシステムでの探究と活用が、自身の強みを生かしてまずAIアプリに対しても新しい道を切り開くことを期待しています。
AIと暗号化されたプライバシーの未来
昨日の記事で、私自身が遭遇したAIアプリが個人のプライバシーにもたらし得るリスクについて共有しました。
こうしたリスクが生じる原因は、現在のAIアプリの動作モードによるものです—つまり、エンドユーザーがAIを呼び出すと、すぐに自分のデータがクラウド上にあるAI大規模モデルへアップロードされ、その大規模モデルがデータに基づいて推論を行い、ユーザーの行動特性を直接得ることになります。
こうしたデータの蓄積が長く続くほど、AI大規模モデルはアルゴリズムによってユーザーのより包括的な行動習慣をより把握できるようになります。
このリスクは、個人にとってはプライバシーの漏えいであり、企業にとっては営業秘密の漏えいにつながります。
去年のある回の黄仁勳によるAIに関するインタビュー動画の中で、彼はこのリスクについて触れており、そして自社の社員がAIツールを使用する際に、どのデータは必ずローカルに残し、どのデータはクラウドへアップロードしてよいかを厳密に求めていました。
ただ、当時の私はそのリスクを聞いただけで、情報としては理解していたものの、自分自身でこのリスクを体感して初めて彼の警告を思い出しました。
この問題は今ようやく表面化したところですが、すぐにますます深刻になっていくでしょう。
だから私は、未来にはAIが普及するほど、より必要になるのがエンドデバイス（あるいは携帯、あるいはメガネ、あるいは私たちが今はまだ想像できない別の形態）だと考えています。それがローカルで圧縮された大規模モデルを動かし、ローカルで大部分の機微データを処理し、単純な要求に対して推論を行い、重いタスクやデータだけを「フィルタ」した上でクラウドへアップロードし、そこでクラウドの複雑な大規模モデルに処理させるのです。そうすれば、クラウド上の大規模モデルがユーザー個人の行動特性を直接つかむことを避けられます。
そして暗号資産（暗号）エコシステムでは、プライバシーの取り扱いについてはさらに早い段階から議題に上がっていました。
以前、Vitalikは、イーサリアムのようなパブリックチェーンはデータと情報が透明に公開されるため、商業分野で広く使われにくいといったことに触れていました—商業分野では、取引の当事者が多くの場合、営業秘密を守るために取引情報の公開を望まないからです。
この前、商業ユーザーが、現在の大規模なステーブルコインの利用に対して相当慎重だと指摘していました。理由は、現在パブリックチェーン上のステーブルコイン口座がすべて公開されているためです。つまり誰でも、どの口座がどれだけのステーブルコインを保有しているかを見ることができます。いったん口座の身元情報が漏えいすれば、どの会社／企業がどれだけの資金（ステーブルコイン）を持っているかが透明な情報になります。
したがって、AIであれ暗号資産（暗号）エコシステムであれ、プライバシーの問題は、これから必ず解決すべき課題です。
ただし、AIと暗号資産（暗号）エコシステムにおけるプライバシー面での活用を注意深く比較すると、少なくとも現時点では、暗号アプリのほうが前を走っているように見えます—暗号資産（暗号）エコシステムには、すでにプライバシーコイン（例：Monero、ZCASHなど）やミキサーがあるのです。
しかし、これらのプライバシー活用は規制を強く回避しようとしているため、多少なりとも否定的なレッテルが貼られています。
大衆や規制当局に受け入れられる、真に実用的なプライバシー活用として、現時点で成熟した提案であり、かつ実行可能な道筋が比較的見えているのは、おそらくゼロ知識証明に基づく方式でしょう。たとえば、現在試されている一つの方法：
規制のライセンスを取得した機関を仲介役として、取引当事者は双方ともこの仲介を通じて取引を行うものの、身元と取引情報を秘匿し、最後に生成されたゼロ知識証明だけをパブリックチェーン上に置いて認証する、というものです。
こうすれば、取引情報はプライバシーが守られ、取引当事者は犯罪の疑いを回避できます。
プライバシー保護と取引のコンプライアンスの両面において、暗号資産（暗号）エコシステムでの探究と活用が、自身の強みを生かしてまずAIアプリに対しても新しい道を切り開くことを期待しています。