私たちはAIの未来を急いで構築した－今、私たちはそれを防衛しなければならない

デジタルプラットフォームは、あらゆる源泉からのセキュリティ脅威に直面したことがありません。ファイアウォール、フィッシング対策、ウイルス対策などがあります。常に先を行くことは難しいですが、ゲーム自体には確立されたルールと規範があります。私たちは何を期待すべきかを知っており、たとえ侵害があったとしても、調査が行われれば通常は予測可能な理由があります。

問題は、私たちの技術進化があまりにも急速に進んでいるため、弱点がどこにあるかを brainstorm して立ち止まるよりもはるかに速く、新しいアプリケーション、新しいユースケース、さらには新しいインフラを開発していることです。弱点を見つける最も一般的で痛みを伴う方法は、悪意のある行為者がそれを悪用したときです。これはビジネスを行う正しい方法ではありませんが、データを収集、分析、利用する方法が急速に進化しているため、攻撃を受けてから弱点を学ぶのを待つ余裕はありません。

これは特にAIアプリケーションにおいて真実です。単純に言って、これらはこれまで作成された中で最も革命的で強力なテクノロジーの一部です。また、操作、盗難、価値の抽出が最も容易なものの1つでもあり、一夜にしてビジネスモデル全体を台無しにすることができます。なぜでしょうか？

AIアプリケーションとは何か、そしてそれがどのように作られるのかを分解してみましょう。これにより、2つの興味深いことがわかります。第一に、悪意のある行為者がそれを盗まれた車のように扱い、デジタルな解体工場に持ち込んで部品として売る場所を浮き彫りにすることができます。第二に、プロセスに弱点がある場合、適切に対処することで収益化の道筋を見出すことができるということです。また、Web3では、AIパイプラインの保護と収益化の両方が可能であることもわかります。実際、iExecのようなプラットフォームは、この分野ですでに有望な兆候を示し始めています。

脅威にさらされるAIパイプライン

これらのAIパイプラインを保護する第一歩は、それらが最も脆弱な場所を理解することであり、残念ながら攻撃される可能性がある場所がいくつかあります。  

それはデータから始まります。AIツールを訓練するために必要な適切なデータを持つことは絶対的に重要であり、しばしばそれを取得するために多大なリソースを要します。チームが広範な入力にわたって自ら収集するか、サードパーティのブローカーからデータを購入するかのいずれかです。いずれの場合も、データ自体は非常に価値があり、データを見ることができることで、プラットフォームがAIをどのように使用するか、AIアーキテクチャがどのように構築されているか、そしてAIがどのように機能する可能性があるかについての重要な洞察を得ることができます。これらすべてが大きな競争優位性であり、他の当事者がこの洞察を持つことは、それを構築しているチームにとって危険です。データは、いかなる代償を払っても保護されなければなりません。

しかし、脅威はそこで終わりません。チームが適切なデータを収集した後、それを使用して価値を生成するAIモデルを構築する必要があります。このモデルは構築され、その後データで訓練およびテストされなければなりません。これは、最終的なモデルを学び、改善するためにチームが行う反復プロセスです。このプロセスには多大な処理能力と労働力が必要であり、チームが望まないのは、誰かがこの作業を横取りすることです。しかし、チームがこの作業を完全に信頼できるプロバイダーにアウトソースした場合（これらのモデルはしばしば処理能力を提供するために巨大なリソースを必要とする）、そのプロバイダーはモデル、推論、または訓練結果のいずれかを簡単にコピーする可能性があります。これはAIプロジェクトの開発における真の価値であり、チームの顧客に対する独自の価値を台無しにするでしょう。最後に、チームがプロバイダーと連携している場合、そのプロバイダーは顧客のクエリの結果を横取りする可能性があります。その情報を知ることで、横取りする側は顧客を奪うだけでなく、顧客が何を要求しているか（そして何に対して支払う用意があるか）についてもより多くを学ぶことができます。もしその知識が侵害されれば、これもまた別の優位性が失われることになります。

パイプラインの保護

前述したように、Web3は脅威にさらされているAIパイプラインにとって多くのものを提供します。最初はそうは見えないかもしれませんが、Web3とAIは非常に良く連携することができます。鍵はTEE（信頼実行環境）にあり、分散型空間で機能することです。これが、iExecのようなプラットフォームがこの分野で先頭を走っている理由です。データとモデルの両方を検査から暗号化できますが、Web3環境内のTEEを使用することで、モデルはオンチェーンで、かつ透明性を持って所有者に操作され、処理プロバイダーを含む誰もそれを見ることができません。AIモデルへのクエリの結果も暗号化されると、クエリに対して支払いを行った顧客（およびモデルの所有者）だけが恩恵を受けることができます。

iExecプラットフォームには、このプロセスの仕組みを示す多くのユースケースがありますが、その中で最も単純なものの1つは、AI画像生成子が完全に保護される方法を示しています。現在、主要なAI画像生成子のいずれにおいても、情報の多くが他者に公開されています。たとえ独自のAI画像生成子を構築したとしても、モデルを実行しているプラットフォームは、データ、モデル、および入力と出力の両方を見ることができるため、大きな優位性を持つ可能性があります。プロバイダーが本質的に作業をコピーして独自のものを作成するのに、それほど時間はかかりません。安全なプラットフォームにホストされていれば、AI画像生成子は十分に保護される可能性があります。このユースケースは、この種の製品がTEEを通じてユーザーの入力クエリをどのように保護するかを示しています。TEEへのアクセスは不可能です。

他の機能はプロセスを合理化し、収益化するのに役立ちます。DataProtector機能は、データをデジタル資産としてラップし、不正な第三者による閲覧や抽出から保護するとともに、デジタル資産として望まれば収益化できるように設計されています。ユースケースアプリの構築/ローンチに関しては、iApp Generatorが保護されたパイプラインを取り、TEEのセキュリティ内で機能的なアプリへとより容易に変換します。より高いレベルの処理能力を高めるに関しては、iExecのような企業がIntel TDXの形で強力なGPU使用を提供しており、ユーザーがTEE内でGPUを操作することを可能にします。開発プロセス中およびその先での重要な通信に関しては、ユーザーはEthereumアカウント保有者間の完全に保護された通信を可能にする特殊なWeb3Mailツールを使用できます（メールアドレスを知らなくても）。これにより、パイプライン自体とその周囲の通信の両方が完全に保護されます。 

これらのツールをすべて併用して、TEEがAI画像生成を処理し、結果は暗号化され、かつ分散型ネットワークに保存されます。これにより、ユーザーのみに対して最終結果が完全に保護されます。これにより、単に安全であるだけでなく、改ざん不可能で検閲に耐性のある製品が作成され、多くの脅威に対応します。  

信頼できるAIはデータの保護を超えています。モデルは改ざん不可能でなければなりません。https://t.co/87iSNFYMMC

— iExec RLC (@iEx_ec) 4 月 18, 2025

今後の展望

これらすべての結果は何でしょうか？Web3インフラストラクチャとよく構築されたTEEを使用して十分に保護されていれば、AIパイプラインはすべての段階で保護されます。これは、横取り者が価値を盗む脅威なしに、各段階で収益化を可能にするため、大きな意味を持ちます。チームはデータ自体、モデル、アルゴリズムの処理、または出力に対して収益化を行うことができます。これにより、多くの異なるオプションが構築され、これまで盗みやすいAIプロジェクトにとって安全でないと考えられてきた環境においてそれが行われます。これは、大規模なチームから小規模なチームまで、すべてのデータ、開発用の処理リソース、およびリリースされた製品をホストするプラットフォームを所有することなくAIを開発できることを示しています。AIパイプラインは安全であり、それらを所有し、これらの革新的な製品を構築するために多大な努力を払った人々を保護します。