論文の概要: OML: A Primitive for Reconciling Open Access with Owner Control in AI Model Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03887v4
• Date: Fri, 03 Oct 2025 02:44:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 14:21:29.65115
• Title: OML: A Primitive for Reconciling Open Access with Owner Control in AI Model Distribution
• Title（参考訳）: OML:AIモデル配布におけるオーナコントロールによるオープンアクセスの再構築のためのプリミティブ
• Authors: Zerui Cheng, Edoardo Contente, Ben Finch, Oleg Golev, Jonathan Hayase, Andrew Miller, Niusha Moshrefi, Anshul Nasery, Sandeep Nailwal, Sewoong Oh, Himanshu Tyagi, Pramod Viswanath,
• Abstract要約: 我々は,AIモデルの新たな分散パラダイムを実現するプリミティブであるOMLを紹介する。 OMLは、暗号的に強制された使用許可を維持しながら、ローカル実行のために自由に配布することができる。 この研究は、暗号、機械学習、そしてメカニズム設計の交差点で新しい研究の方向性を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.68672391812135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The current paradigm of AI model distribution presents a fundamental dichotomy: models are either closed and API-gated, sacrificing transparency and local execution, or openly distributed, sacrificing monetization and control. We introduce OML(Open-access, Monetizable, and Loyal AI Model Serving), a primitive that enables a new distribution paradigm where models can be freely distributed for local execution while maintaining cryptographically enforced usage authorization. We are the first to introduce and formalize this problem, introducing rigorous security definitions tailored to the unique challenge of white-box model protection: model extraction resistance and permission forgery resistance. We prove fundamental bounds on the achievability of OML properties and characterize the complete design space of potential constructions, from obfuscation-based approaches to cryptographic solutions. To demonstrate practical feasibility, we present OML 1.0, a novel OML construction leveraging AI-native model fingerprinting coupled with crypto-economic enforcement mechanisms. Through extensive theoretical analysis and empirical evaluation, we establish OML as a foundational primitive necessary for sustainable AI ecosystems. This work opens a new research direction at the intersection of cryptography, machine learning, and mechanism design, with critical implications for the future of AI distribution and governance.
• Abstract（参考訳）: 現在のAIモデルの分散のパラダイムは、基本的な二分法である。モデルはクローズドで、API公開で、透明性とローカル実行を犠牲にするか、オープンに分散され、収益化とコントロールを犠牲にする。 OML(Open- Access, Monetizable, Loyal AI Model Serving)は,暗号的に強制された使用許可を維持しながら,ローカル実行用にモデルを自由に配布可能な,新たな分散パラダイムを実現するプリミティブである。 我々はこの問題を最初に導入し、形式化し、ホワイトボックスモデル保護のユニークな課題であるモデル抽出抵抗とパーミッションフォージェリ抵抗に合わせた厳密なセキュリティ定義を導入する。 我々はOML特性の達成可能性の基本的限界を証明し、難読化に基づくアプローチから暗号解まで、潜在的構成の完全な設計空間を特徴付ける。 OML 1.0は,AIネイティブモデルフィンガープリントと暗号経済執行機構を組み合わせた新しいOML構造である。 広範囲な理論的分析と経験的評価を通じて、我々は、持続可能なAIエコシステムに必要な基礎的プリミティブとしてOMLを確立する。 この研究は、暗号、機械学習、そしてメカニズム設計の交差点で新しい研究の方向性を開き、AIの配布とガバナンスの将来に重要な意味を持つ。

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