データの資産化後、プライバシーインフラはどれだけの市場を切り開くことができるのか？

著者：Jason

70年前、コンピュータが普及し始めた頃、私たちは全デジタル社会が到来するとは思いもしませんでした。デジタル世界において個人が「第二の生命」を持つようになり、デジタル化された私たちは広大なネットワークの「平行宇宙」で自己の境界を広げ、新しいことに挑戦し、物質的な生活を改善し続けています。同時に、私たちは流動的な痕跡、すなわちデータを残しています。

データとは何でしょうか？これは情報科学における基本的だが複雑な問題であり、明確な答えはありません。簡単に言えば、データは観察の産物です。観察対象には物体、個人、機関、イベント、そしてそれらが存在する環境などが含まれます。観察は一連の視点、方法、ツールに基づいて行われ、対応する記号表現システム、例えば測定単位を伴います。

データはこれらの記号表現システムを用いて観察対象の特徴や行動を記録した産物です。データは文字、数字、グラフ、音声、動画などの形を取ることができます。存在形態として、データにはデジタル（Digital）なものと非デジタル（例えば紙に記録されたもの）があります。しかし、情報通信技術（ICT）の発展に伴い、ますます多くのデータがデジタル化されています。

Statistaの分析によれば、2025年までに世界の接続デバイスの数は309億台に達すると予測されています。接続デバイスとサービスは膨大なデータ量を生み出し、IDCは2025年までに世界のデータが163ZB（1ZBは1兆GBに相当）に達すると予測しています。これは2016年に生成された16.1ZBのデータの10倍に相当します。この膨大なデータの流れから、その内在的な価値を掘り起こす方法を人工知能が示しています。

人工知能の60年

1956年の夏、ダートマス大学で行われた6ヶ月間のワークショップで、「人工知能」という言葉がミンスキーなどの若い科学者たちの議論の中で提唱されました。

2006年まで、ヒントン教授が「深層学習」（Deep Learning）神経ネットワークを提唱し、人工知能の性能が画期的な進展を遂げました。この人工知能の波は、前の2回の波とは明らかに異なります。ビッグデータと強力な計算能力に基づく機械学習アルゴリズムは、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理などの一連の分野で画期的な進展を遂げ、人工知能技術に基づくアプリケーションも成熟し始めました。これにより、人工知能は本当に「知能」を持ち、実用化に向けて進み始めました。

今日、人工知能はもはや私たちにとって馴染みのない技術ではなく、オンラインショッピングから工場生産に至るまで、人々の生活の無数の細部に入り込んでおり、人工知能技術がもたらす便利さと進歩を実感しています。

理論と技術の成熟が進む中、応用分野での攻城戦が進み、商業化も加速しています。世界中の政府や企業組織は、経済や戦略における人工知能の重要性を徐々に認識し、国家戦略やビジネス活動において人工知能に取り組み始めています。

10年前、モバイルインターネットの台頭により、人工知能は爆発的な成長の「特異点」に立ちました。AppleやSamsungを代表とするモバイル端末の提供者と、Alibaba、Tencent、Facebook、Googleを代表とするモバイルインターネットサービスの提供者がいます。

彼らの加速的なイノベーションにより、モバイルインターネットは従来のデスクトップインターネットに比べて時空の境界を打破し、人間と機械のインタラクションをより便利にし、自然言語処理、機械学習、視覚アルゴリズムなどの技術を駆使して人工知能技術は画期的な発展を遂げました。

デロイトは2019年のグローバル人工知能発展ホワイトペーパーで、2025年までに世界の人工知能市場が6兆ドルを超えると予測しています。2017年から2025年の間の年平均成長率は30%に達するとしています。プライスウォーターハウスクーパースの研究報告によれば、2030年までに人工知能の出現は世界のGDPに14%の追加的な成長をもたらすとされています。

これは約15.7兆ドルの成長に相当し、中国とインドの現在の国内総生産の合計を超えます。世界の人工知能市場は今後数年で現象的な成長を遂げるでしょう。

60年、人工知能の火はすでに燎原の勢いとなり、第4次産業革命、すなわち技術革命に直面し、その天井も徐々に現れています。

制約の兆し

人工知能は新たなテクノロジー産業改革の変数と核心技術となる可能性がありますが、欠かせない三大要素、すなわちデータ、アルゴリズム、計算力が必要です。

インターネットの台頭、特にモバイルインターネットが家庭に浸透する中で、世界のデータは膨大に増加しました。これらの真実で価値のあるデータは、人工知能に「生産材料」を提供しています。

同時に、チップの処理能力の向上、クラウドコンピューティングの大規模な利用、計算ハードウェアの価格の大幅な低下により、世界の計算力は計算熱潮を迎え、計算力は人工知能に真金白銀の「生産エンジン」をもたらしました。

深層学習、機械学習、神経ネットワーク、コンピュータビジョンの飛躍的な突破により、広範な産業およびソリューション市場が人工知能アルゴリズムの急速な発展を可能にしました。業界別に見ると、人工知能は医療、健康、金融、教育、セキュリティなどの多くの垂直分野で応用されています。アルゴリズムは人工知能に強力な「生産ツール」を提供しています。

三大要素の支援により、人工知能は「黄金の10年」を迎えましたが、その頭上にはダモクレスの剣が徐々に現れています。

最初に現れたのはデータ規制とプライバシーの圧力です。早くも2018年、EUは「一般データ保護規則」（GDPR）を制定し、2021年には中国で「中華人民共和国データ安全法」と「中華人民共和国個人情報保護法」が相次いで施行されました。

特に「個人情報保護法」は個人の権利に重点を置き、市民のプライバシー、人格、身体、財産などの利益を守るためのものであり、「個人情報」の定義は、電子的またはその他の方法で記録された、識別されたまたは識別可能な自然人に関連するさまざまな情報を指します。個人のプライバシーデータの規制の強化は、データの乱用行為に強力な束縛を加えることは間違いありません。

さらに、データプライバシーの圧力は、データを持つ企業同士の間にも存在します。データを持つ企業は、大きな矛盾に直面しています。データの共有と相互作用を通じてAIアルゴリズムの効果を明らかに向上させることができる一方で、自社のデータが漏洩しないように保障する必要があります。

内部の異なる部門間でのデータの使用や、第三者とのデータ協力においても、厳格なコンプライアンスを保障しなければなりません。データ協力に関わるプロジェクトを立ち上げる際、最初に考慮すべきはデータの流動性における安全問題です。

次に、モデルのトレーニングコストが高騰しています。ハードウェアとソフトウェアの進歩により、人工知能のトレーニングコストは毎年37%減少していますが、人工知能モデルの規模の成長がそれ以上に速いため（毎年10倍）、人工知能の総トレーニングコストは依然として上昇し続けています。ある機関は、最も先進的な人工知能トレーニングモデルのコストが100倍に増加し、現在の約100万ドルから2025年には1億ドルを超える可能性があると考えています。

データプライバシー、高騰するコスト、技術の集中化などの問題に直面し、人工知能はどのように制約を突破し、新たな段階に進むのでしょうか？

いくつかの先端技術の研究と応用がその道を開いています。

誰でも使える人工知能

ブロックチェーンとプライバシー計算技術の登場は、人工知能に新たな視点を提供しています。

データの巧妙な組み合わせにより、ブロックチェーン、プライバシー計算、AIの三者が異なる方法で化学反応を起こし、これらの技術の組み合わせはデータの利用を新たなレベルに引き上げることができ、同時にブロックチェーンの基盤を強化し、AIの潜在能力を高めることができます。

ブロックチェーンのコンセンサスアルゴリズムは、人工知能システム内の主体が協力タスクを完了するのを助け、その技術的特性によりデータを資産化し、より広範なデータ、アルゴリズム、計算力の参加を促進し、より効率的な人工知能モデルを創出します。

プライバシーデータの利用が求められる場合、プライバシー計算はデータ提供者が原データを漏洩しないことを保証しながら、データを分析計算し、データの流通と融合過程における「利用可能だが見えない」状態を確保します。これにより、コンプライアンスに必要なプライバシーと安全管理を実現し、データの共有と価値交換を促進します。

現在、市場にはプライバシー計算とブロックチェーンに基づくさまざまなプラットフォーム製品が見られます。例えば、アリペイのモス多者安全計算プラットフォームや百度のMesaTEEプラットフォームなどがありますが、これらのプラットフォーム製品の大多数はB向けサービスを対象としています。その理由は明白で、企業間のデータビジネスは最も基本的な商業ニーズだからです。

これにより、企業間のデータ共有、相互作用、AIアルゴリズムの向上に関する基本的な矛盾が解決されますが、人工知能の民主化や安全な汎用人工知能の構築にはまだ踏み込んでいません。

企業サービスは、人工知能が現在達成できる最初のステップに過ぎません。見える未来において、データの所有権は最終的に個人に戻され、技術、生産材料、生産ツールも個人に譲渡されるでしょう。これこそがデータという「新しい生産要素」を中心に、AI、ブロックチェーン、プライバシー計算を技術基盤として、高度な人工知能の出現と進化を促進し、汎用人工知能への道を探ることになります。

最近、先端技術研究に特化した企業が発表した製品は、ユーザーと市場に普遍的な汎用人工知能の応用に新たな方向性を示しました。

PlatONプライバシー計算ネットワーク（仮称）は、分散型のデータ共有とプライバシー計算の基盤ネットワークであり、製品設計の初期から独自のアプローチを取り入れ、人工知能の三要素、すなわち計算力、アルゴリズム、データをユーザー向けに統合しました。つまり、ユーザーであれば、データ所有者、データ使用者、アルゴリズム開発者、計算力提供者などのさまざまなアイデンティティでプラットフォームにログインし、さまざまなタスクを完了することができます。分散型の方法で計算に必要なデータ、アルゴリズム、計算力を集約し、安全で汎用的な人工知能の新たなパラダイムを創出します。

商用レベルの製品として、PlatONプライバシー計算ネットワークはもはやB向けの企業向け製品として位置づけられるのではなく、広義には機関や個人に開放されています。例えば：

データ所有者として、個人や機関はデータノードとしてデータを追加し、プラットフォーム上で発表された計算タスクに参加できます。これにより、データの有効な権利確定、価格設定、保護が実現され、プライバシー保護の前提のもとでデータが真の資産化を果たします。

計算力提供者として、プラットフォーム内で個人や機関は計算力を提供し、他の人が特定の計算タスクを実行する際に必要な機械リソースを提供します。余剰のサーバー（計算力）を外部に提供し、ネットワーク内の計算タスクを支援し、対応するタスク報酬を得ることができます。

アルゴリズム提供者として、個人のAI開発者は最大の潜在能力を発揮し、相応のAIアルゴリズムを提供して計算タスクの完了を助け、相応の利益を得ることができます。

これにより、自由でオープン、持続可能な「AI市場」が形成され、プラットフォーム上でデータと計算力が発表され、データと計算力を利用してアルゴリズムの計算が行われます。ブロックチェーン上の暗号経済学に基づき、データ、計算力、アルゴリズムが貨幣化され、効果的なインセンティブメカニズムが形成され、より多くのデータ、アルゴリズム、計算力がネットワークに参加することが促進されます。次第にデータ、アルゴリズム、計算力の分散型共有と取引市場が形成されます。

さらに、PlatONはデータプライバシーに関しても多重の保護を設定し、安全な多者計算、ゼロ知識証明、同型暗号、検証可能計算、連邦学習などのさまざまな暗号技術を統合して協調計算を行い、ローカルデータを保護し、「データは利用可能だが見えない」状態を実現しています。

データの保護だけでなく、トレーニングが完了したAIモデルのプライバシーも保護されます。また、製品はスマートコントラクトを効率的に実行し、人気の深層学習フレームワークをスムーズに運用できるため、その汎用性、互換性、高可用性が保証されています。

全体を見渡すと、プライバシー計算ネットワークはプラットフォーム化の方法で、AI、ブロックチェーン、プライバシー計算技術をコア能力として、データの全ライフサイクル管理能力を構築し、アプリケーションのニーズに応じて、下層、経済モデル、データアルゴリズム計算力リソースとのシームレスな協調を実現します。個々のデータから出発し、データ孤島の問題を解決し、データは保護され、利用されるだけでなく、個人または機関の資産となることができます。

現在、製品は内部テスト段階にあり、このような巨大で複雑なプラットフォーム製品は、必然的に大きな挑戦に直面するでしょう。例えば：データはどのように多者で価格設定されるのか？データは多者間での流通の中でどのように正確に取得され、利用されるのか？核心のアルゴリズムはどのようにしてAI開発者を引き付けるのか？

それでも、これは前例のないスーパーデータビジネス体であることが見て取れます。新技術の融合応用には時間が必要であり、製品の磨き上げにも時間がかかりますが、PlatONプライバシー計算ネットワーク製品はデータの商業化の道を探る上で一歩を踏み出しました。未来に向けて、データ経済の飛躍的な「特異点」が、ここから上昇していく可能性があります。