このプロトコル利用する3つのメリット-OceanProtocol

データ流通、収入、起源証明

原文:Trent McConaghy

AI*blockchain. Founder @OceanProtocol. www.trent.st@trentmc0

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前書き

データ科学者は、OceanProtocolの主要ユーザーです。

私達は彼らが3つのメリットを与えるようにOceanを設計しました。データ科学者がどのようにOceanを使用するのかを見てから、3つのメリットについて詳しく説明しましょう。


ユーザーエクスペリエンス

Jupyter内のInteractive Python(IPython)は、データ科学者の日常業務における主要インターフェースとして登場しました。OceanはJupyterを利用し、そこに暗号の要素を注入しています。

データコモンズから無料でデータを消費しているだけであれば、他に何もする必要はありません。それはただのライブラリでしかありません。

しかし、データやサービスを売買したい場合には、Jupyterがweb3を介してMetaMask等のWalletに統合しそれを可能にします。

これがMantarayです。

下の図は、キュレーションの結合曲線を使った初期のインターフェースの例です。 データセットだけでなくノートブック自体も登録して公開可能です。 これにより、アルゴリズムと視覚化コードの共有が容易になります。

これがPleustonです。


3つの大きなメリット

データ科学者には、Oceanを使う3つの大きなメリットがあります。

  • より多くのデータ流通 (a)ネットワーク報酬を介したデータ共有が可能(b)オンプレミスコンピューティングへのアクセスを介してデータ漏洩リスクなく企業データの増加に対応
  • より多くの収入 データ生成、 クリーニング、ラベリング、データとサービスの管理と提供全てに報酬が発生
  • データの起源証明

メリット1:より多くのデータ流通

より多くのデータがあればより正確なAIモデルが完成します。

例えば10倍、100倍、1000倍のデータがあれば、エラー率は25%から5%、1%、0.1%になります。そしてそれが、モデルが実行可能かどうかに直結します。良い例が自動運転車です。事故率が25%の自動運転車に乗り込むことができますか?おそらく誰も乗りたくならないでしょう。しかし、それが100万分の1なら、許容できると思います。なぜなら、この数字は人間が運転する車よりはるかに安全であることを意味するからです。

Oceanは、以下の2つの方法でより多くのデータ提供が行われるように設計しています。

ブロック報酬ー Bitcoinは客観的な機能を持っていて、ネットワークのセキュリティを最大にします。セキュリティをハッシュレートとして定義し、それに貢献した人々にネットワーク報酬(Bitcoinトークン)を与えます。それと同様です。

データコモンズのための目的関数を作成することができます:関連するデータの供給を最大化します。ブロック報酬は、あなたがどれだけステークし、どれだけのデータを提供したかの関数によります。

オンプレミス計算ー企業には膨大なデータが眠っています。彼らはその正確な価値を把握していませんが、いくらかの価値があることは知っています。それが把握できるまでは彼らはすぐにコモンズにデータを提供することをためらうでしょう。あるいは、一度売った場合、他の人がそれをコピーして売る可能性があります(データの漏洩)。最後に、データに個人情報(PII)が混ざっている場合には責任を負う可能性も生じます。

これに対処するための低リスクの方法があります。それは、データを計算に取り込むことです。 プライベートデータの取り込み、モデルの構築、保存などファイアウォールの背後で発生している工程を調整する分散ミドルウェアレイヤーを用意し利用可能にすることで、企業は暗号化された安全性の高いデータで価値を試算することができます。この場合、データはファイアウォール内部にあるため、プライバシーのリスクを最小限に抑えることができます。

メリット2:より多くの収入

OceanはAI研究者とデータ科学者に対して新しい収入機会を約束します。

あなたが新たなImageNetを作成すると想定します。これは、多くの人々が使用する非常に便利なデータセットです。あなたはそれに関心を持った人が要求したときにそれを利用可能にする権限を持ちます。その見返りとしてネットワーク報酬(収入)得ることが可能になります。

さらに、より多くの人がそのデータに関心を持っている場合には結合曲線力学によってその価格が上がっていきます。これは、あなたの所有株の価値が上がるのと同じような現象です。

他の人のアルゴリズムやデータを利用して収入を生み出すこともできます。あるデータセットが非常に有用であることを自分が把握していると想像してください。あなたはそれにステークすることでそのデータが誰かに利用されたときに報酬を得ることができます。また、あなたが作成したデータも同じように、他の人がそれにステークした場合、あなたのデータのステーク価値は高まり、より多くの報酬を得られます。

もし、あなたが超クールなアルゴリズムを発明した場合、ここから収入を得ることもできます。あなたはそのアルゴリズムの実装、もしくはサービスとして提供することができます。

もし、あなたが企業、政府機関またはNGOに所属し、大量のデータにアクセスできる場合は、データ漏洩リスクなしにデータを提供し、ビジネスとして組織の収益を上げることも可能です。

もし、あなたが野心的であれば、AIデータ/サービスの売買、データセットのステークのためのトークンを保持しているWallet、他の人のキュレート&マイニング(AIデータ/サービスの提供)の支援およびデータ科学に関するラストマイルサービスを作成し、提供することができます。 Oceanへのインターフェースを含むツール。それぞれについて、PayPal、crypto取引所そしてATMと同様に、サービス料(固定または%)を取る事も可能です。

メリット3:AIデータの起源証明

実際にモデルを構築するつもりなら、そのデータはどこから来たものなのか把握していますか?例を出しましょう。飛行機にはブラックボックスがあります。飛行機が墜落した場合、ブラックボックスは起こったこと検証するのに役立ちます。もし私たちが自動運転車のためのブラックボックスを持っていたらどうでしょうか?車が事故を起こした場合は、何が起こったのかを正確に検証できるデータが有った方がよいでしょう。そして、そのモデルのトレーニングに何が使われたのかを知る必要も生じます。もう1つの例として、GDPR(ヨーロッパデータ保護規則)がモデルの説明可能性を義務付けることです。AIデータと計算の起源の暗号化はこれを大いに助けるでしょう。


結論

Oceanはデータ科学者による最適な使用ツールとしてOceanを設計し構築してきました。私たちはここで説明した3つの主なメリットによりエコシステムがよりアクティブになることを期待しています。

Project Manta Ray はこの記事の内容を具体化する方向に向かっています。このプロジェクトを主導しているMarcus Jonesに感謝します。

下はアムステルダムで開催されたWSAI 2018で講演すした時のスライドです。機会を提供してくれたWorldSummitAIの主催者に感謝します。

謝辞

これを構築するために尽力し働いてくれたOceanチーム、そして特にデータサイエンスツールセットに重要な影響を与えてくれたMarcus Jonesに特に感謝します。そして、全てのOceanサポーターに感謝します。


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