要約
人工知能 (AI) は、幅広いタスクにわたって着実に進歩しています。
しかし、AI の開発と展開は、汎用人工知能 (AGI) の開発を競う少数の強力な組織によってほぼ完全に制御されています。
中央集権的な組織は公的監視をほとんど受けずに意思決定を行い、人類の未来を形作りますが、多くの場合予期せぬ結果を伴います。
このペーパーでは、AI 開発を民主化するために設計されたアプローチである OML (Open、Monetizable、Loyal AI の略) を提案します。
OML は、AI、ブロックチェーン、暗号化にまたがる学際的なフレームワークを通じて実現されます。
信頼できる実行環境 (TEE)、完全準同型暗号化や関数型暗号化などの従来の暗号化プリミティブ、難読化、サンプルの複雑さと AI タスクの本質的な難しさに根ざした AI ネイティブ ソリューションなどのテクノロジーを使用して、OML を構築するためのいくつかのアイデアを紹介します。
私たちの取り組みにおける重要な革新は、AI ネイティブ暗号化という新しい科学分野を導入することです。
離散データとバイナリのセキュリティ保証に焦点を当てた従来の暗号化とは異なり、AI ネイティブ暗号化は AI データ表現とその低次元多様体の連続的な性質を活用し、おおよそのパフォーマンスの向上に重点を置いています。
核となるアイデアの 1 つは、データ ポイズニングなどの AI 攻撃手法をセキュリティ ツールに変えることです。
この新しいアプローチは、モデル フィンガープリンティングを使用して AI モデルの整合性と所有権を保護する OML 1.0 の基盤として機能します。
OML の精神は、AI 開発のための分散型でオープンかつ透明なプラットフォームを確立し、コミュニティが AI モデルに貢献し、収益化し、所有権を取得できるようにすることです。
OML は、ブロックチェーン技術を通じて制御を分散化し透明性を確保することで、権力の集中を防ぎ、これまで不可能だった AI 開発における説明責任を実現します。
要約(オリジナル)
Artificial Intelligence (AI) has steadily improved across a wide range of tasks. However, the development and deployment of AI are almost entirely controlled by a few powerful organizations that are racing to create Artificial General Intelligence (AGI). The centralized entities make decisions with little public oversight, shaping the future of humanity, often with unforeseen consequences. In this paper, we propose OML, which stands for Open, Monetizable, and Loyal AI, an approach designed to democratize AI development. OML is realized through an interdisciplinary framework spanning AI, blockchain, and cryptography. We present several ideas for constructing OML using technologies such as Trusted Execution Environments (TEE), traditional cryptographic primitives like fully homomorphic encryption and functional encryption, obfuscation, and AI-native solutions rooted in the sample complexity and intrinsic hardness of AI tasks. A key innovation of our work is introducing a new scientific field: AI-native cryptography. Unlike conventional cryptography, which focuses on discrete data and binary security guarantees, AI-native cryptography exploits the continuous nature of AI data representations and their low-dimensional manifolds, focusing on improving approximate performance. One core idea is to transform AI attack methods, such as data poisoning, into security tools. This novel approach serves as a foundation for OML 1.0 which uses model fingerprinting to protect the integrity and ownership of AI models. The spirit of OML is to establish a decentralized, open, and transparent platform for AI development, enabling the community to contribute, monetize, and take ownership of AI models. By decentralizing control and ensuring transparency through blockchain technology, OML prevents the concentration of power and provides accountability in AI development that has not been possible before.
arxiv情報
著者 | Zerui Cheng,Edoardo Contente,Ben Finch,Oleg Golev,Jonathan Hayase,Andrew Miller,Niusha Moshrefi,Anshul Nasery,Sandeep Nailwal,Sewoong Oh,Himanshu Tyagi,Pramod Viswanath |
発行日 | 2024-11-13 17:37:55+00:00 |
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