論文の概要: SoK: Decentralized AI (DeAI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17461v3
• Date: Wed, 16 Apr 2025 12:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 20:12:20.88501
• Title: SoK: Decentralized AI (DeAI)
• Title（参考訳）: SoK: 分散AI(DeAI)
• Authors: Zhipeng Wang, Rui Sun, Elizabeth Lui, Vatsal Shah, Xihan Xiong, Jiahao Sun, Davide Crapis, William Knottenbelt,
• Abstract要約: ブロックチェーンベースのDeAIソリューションのためのSoK(Systematization of Knowledge)を提案する。 この分類に基づいて、我々はDeAIプロトコルの展望を明らかにするための構造化された方法を提供する。 我々は、ブロックチェーン機能がAIプロセスのセキュリティ、透明性、信頼性の向上にどのように貢献するかを調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.651101982820699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 中央集権化によって人工知能(AI)の効率が向上する一方で、単一障害点、固有のバイアス、データプライバシの懸念、AIシステムのスケーラビリティの問題といった重要な課題も生じている。 これらの問題は、ユーザデータを収集し、完全な透明性で使用する、クローズドソースの大規模言語モデル(LLM)で特に一般的である。 これらの問題に対処するため、ブロックチェーンベースの分散AI(DeAI)が導入されている。 DeAIはブロックチェーン技術の強みを活用して、透明性、セキュリティ、分散化、AIシステムの信頼性を高める。 DeAIは業界で広く開発されているが、最先端の実用的なDeAIソリューションに関する包括的な理解はいまだに不足している。 本稿では,ブロックチェーンベースのDeAIソリューションのためのSoK(Systematization of Knowledge)を提案する。 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分類法を提案する。 この分類に基づいて、我々はDeAIプロトコルの状況を明確にし、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する。 具体的には、DeAIにおけるブロックチェーンの機能を分析し、ブロックチェーン機能がAIプロセスのセキュリティ、透明性、信頼性の向上にどのように貢献するかを調査し、AIデータとモデルコントリビュータに対する公正なインセンティブを確保する。 さらに、今後の研究のためのDeAIプロトコルの開発において、重要な洞察と研究ギャップを提供する。

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