SoK: Decentralized AI (DeAI)

要約

集中化により、人工知能（AI）の効率が向上しますが、AIシステムの単一の障害、固有のバイアス、データプライバシーの懸念、スケーラビリティの問題などの重要な課題ももたらします。
これらの問題は、ユーザーデータが収集され、完全な透明性で使用されるクローズドソースの大手言語モデル（LLM）で特に一般的です。
これらの問題に対処するために、ブロックチェーンベースの分散型AI（DEAI）が導入されました。
DEAIは、ブロックチェーンテクノロジーの強みを活用して、透明性、セキュリティ、分散化、およびAIシステムの信頼性を高めます。
DEAIは業界で広く開発されていますが、最先端の実用的なDEAIソリューションの包括的な理解はまだ不足しています。
この作業では、ブロックチェーンベースのDEAIソリューションのための知識（SOK）の体系化を提示します。
モデルライフサイクルに基づいて既存のDEAIプロトコルを分類するための分類法を提案します。
この分類法に基づいて、DEAIプロトコルの風景を明確にし、それらの類似点と相違点を特定するための構造化された方法を提供します。
具体的には、DEAIのブロックチェーンの機能を分析し、AIプロセスのセキュリティ、透明性、および信頼性の向上にブロックチェーン機能がどのように貢献するかを調査し、AIデータとモデルの貢献者の公正なインセンティブを確保します。
さらに、将来の研究のためのDEAIプロトコルの開発における重要な洞察と研究のギャップを提供します。

要約(オリジナル)

Centralization enhances the efficiency of Artificial Intelligence (AI), but it also brings critical challenges, such as single points of failure, inherent biases, data privacy concerns, and scalability issues, for AI systems. These problems are especially common in closed-source large language models (LLMs), where user data is collected and used with full transparency. To address these issues, blockchain-based decentralized AI (DeAI) has been introduced. DeAI leverages the strengths of blockchain technologies to enhance the transparency, security, decentralization, as well as trustworthiness of AI systems. Although DeAI has been widely developed in industry, a comprehensive understanding of state-of-the-art practical DeAI solutions is still lacking. In this work, we present a Systematization of Knowledge (SoK) for blockchain-based DeAI solutions. We propose a taxonomy to classify existing DeAI protocols based on the model lifecycle. Based on this taxonomy, we provide a structured way to clarify the landscape of DeAI protocols and identify their similarities and differences. Specifically, we analyze the functionalities of blockchain in DeAI, investigate how blockchain features contribute to enhancing the security, transparency, and trustworthiness of AI processes, and also ensure fair incentives for AI data and model contributors. In addition, we provide key insights and research gaps in developing DeAI protocols for future research.

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