『分散型AIネットワーク：Web3と機械学習の融合』

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■ なぜ「分散型AIネットワーク」が今注目されるのか

現在のAIは、大手プラットフォームによる中央集権型が主流
→ アクセスやモデル更新が囲い込まれ、データ提供者やモデル開発者の価値が十分還元されない
一方で、
- 暗号技術・ゼロ知識証明・分散合意
- LLM・エージェント・基盤モデル
  が同時に進化し、
  「AIそのものをオンチェーン／Web3の仕組みで扱う」発想が現実的になってきた。

→ AIを「借りるサービス」ではなく、
「所有・ライセンス・進化させることができる資産」として扱う世界を目指すのが、分散型AIネットワーク。

Saharaは、「AIネイティブなブロックチェーン」を掲げ、
- データ収集
- モデル学習
- 推論
- ライセンス
- マネタイズ
- エージェント構築
  までを一気通貫でカバーすることを目指す。
データセット・モデル・エージェントといった**「AI資産」をオンチェーン上で管理**し、
- メタデータ（帰属、バージョン、ライセンス、アクセス権）
- 履歴・主張の監査可能性
  を担保する。

大規模モデルやデータは完全オンチェーンは非現実的
→ アイデンティティ・権限・ライセンスのみオンチェーン
→ 計算・推論はオフチェーンで、検証可能なプロトコルを用いる。

アイデンティティ・記憶・行動・経済的主体性を持つエージェントをチェーン上に実装。
ロードマップ：
1. アイデンティティとメモリの“創世レイヤー”
2. ステーキングやガバナンス投票のシグナルを使ったオンチェーン学習
3. エージェント同士の協調・委任・構成によるサービス提供フェーズ
ポイント：
API呼び出しごとにリセットされる「一時的なモデル」ではなく、
チェーン上に継続的な記憶と評判を持つ“存在”としてのエージェントを志向。

著者が注目するフレームワークは以下の3つ：

アライメントとガバナンス
- 境界・フィードバック・エラー訂正の仕組みが必要。
- 監視、紛争解決、権限取り消し、アップグレードなどをネットワーク内でどう設計するか。
- エージェントが進化するなら、ガバナンスも一緒に進化できる構造が必須。
プロベナンス（来歴）とアトリビューション（貢献の可視化）
- 誰がどのデータ・どのモデル・どの変更に貢献したかを、細かい粒度で追跡し報酬に繋げる。
- データポイントや勾配レベルでの帰属、派生物のライセンス設計など。
- これがないと、信頼も経済圏も「雰囲気頼み」になり崩壊する。
コンポーザビリティと相互運用性
- 1つのチェーンだけでは完結しないため、
  - クロスチェーンブリッジ
  - フェデレーションプロトコル
  - 共通インターフェイス
    が重要。
- エージェントの構成要素を
  「頭脳・サフィックス・記憶・ツールチェーン・推論モジュール」
  のように分離し、別ネットワーク間でも差し替え可能にする発想。

パーソナルエージェント
- 自分の嗜好・スケジュール・契約交渉・資産運用まで担うエージェント。
- 他者がそのエージェントを拡張したり派生版を作る際にも、
  元の所有者に貢献・収益が還元される設計。
データマーケットプレイス
- 医療、気候、文化などの専門データを持つ人が、
  - ロイヤリティ
  - バージョン管理
  - ライセンス
  - 共同検証
    付きで公開できる。
    → 企業の“囲い込み”ではなく、オープンかつ報酬のある形で科学や社会課題に貢献。
マルチエージェント・プロトコル
- 金融・サプライチェーン・DAOガバナンスなどで、
  エージェント同士が交渉・協調・自己組織化し、調整コストを下げつつ責任はオンチェーンに記録。
フェデレーテッドラーニングとエッジAI
- デバイスやローカル環境のデータを中央集約せず、
  それぞれの主権を守りながら共有モデルを作る。
分散コンピュート×AIマイクロサービス
- モデルや推論をマイクロサービス化し、
  **「特定クラウドへのロックインなし」**のインフラを実現する可能性。

検証可能な計算（verifiable compute）の難しさ
- プライベートデータ上で動いたエージェントの処理を、
  データを晒さずにどう証明するか。
経済的な“乗っ取り”リスク
- トークン設計がレンタル抽出・フロントランなどを誘発すると、
  「分散」を掲げながら実態は新たな中央集権になる恐れ。
安全性と監査
- ウォレット保有やオンチェーン操作まで行うエージェントには、
  最低限：
  - 行動制約
  - キルスイッチ
  - 評判の劣化
  - 外部監査
    といった枠組みが必要。
ガバナンスのアップデート能力
- ルール固定ではなく、エージェントの能力向上に合わせてガバナンスも適応できる仕組みが必要。
スケーラビリティとレイテンシ
- 複数ノード／チェーンにまたがるエージェント協調は、
  ユーザーが体感するレイテンシに影響。