ブロックチェーン
AI
ポイズニング
防止システム

近年急速に機械学習や深層学習を利用したAIが世の中に普及しはじめているなか、AIへの入力データが汚染されてしまう(データポイズニング)ことでAIの機能不全につながる危険性があります。

このため入力データの安全性と信頼性を担保することは必須ですが現在ではこれらを担保するシステムは皆無です。

またクラウドを介してAIとのデータ入出力を行う場合においても、同様に入力データ及び出力データの安全性を担保かつ保護する必要があります。

さらに生成AIでは学習したデータに著作権などの知的財産権が含まれていないこと、他の既AI生成物を含んでいないことを証明することができていないため、AI生成物が著作権侵害となる危険性があります。

加えてAIへの学習データやAIからの出力データがポリティカルコレクトネス(人種・宗教・性別などの違いによる偏見・差別を含まない、中立的な表現)であることを証明することが要求される用途も多くなってきます。
これらから安全且つ最大限にAIを活用できる環境が整っていない現状があります。

DATA POISONING

AIへの入力データが汚染されてしまう（データポイズニング）ことによる、
AIの機能不全と誤動作リスク

SECURITY RISK

AIとのデータ入出力をクラウドを介して通信する場合のセキュリティリスク

COPYRIGHT INFRINGEMENT

自社AI生成物による著作権侵害の訴訟リスク

POLITICAL CORRECTNESS

ポリティカルコレクトネスに関連した炎上・訴訟リスク

入力データの汚染防止
（データポイズニング防止）

AIへの学習や判断に使用するデータをブロックチェーンに記録し、ブロックチェーンを介してデータを取得することで改ざんを防止することができます。

入出力データの
トラッキング

AIとの入出力データをブロックチェーンに記録することで改ざんを防ぎ、どこから入力されどこへ送られたのか等のトラッキングを実現できます。

データ入力履歴
の証明

どのデータを誰が入力したかの経緯をブロックチェーンに記録することでAIへのデータ入力履歴を証明することができます。これらはオリジナルデータだけで学習させている証明ができ訴訟の際にはエビデンスを示せます。

入力データの
正当性証明

データの正当性をAIフロントエンド機能によって実現します。AIとの入出力データの正当性情報を付与してブロックチェーンに記録することで、著作権を無視した不正なデータや汚染されたデータやポリティカルコレクトネスに相当するデータを取り入れていないことを証明できます。

AIを学習させ製品や製造ラインに組み込んでいく過程で、AIが汚染されずに出力データを正しく得ることは極めて重要です。
また製品として出荷した後にAIの動作に不具合が生じた場合でも、学習データの正当性を証明することができ、訴訟リスクを回避することが可能です。

創薬や食品関連製品などはノウハウを中心とした技術をベースに作りあがてきておりAIを導入し開発効率を向上させる試みが行われています。
しかし学習させ続けてきたAIに一旦不正または汚染データが紛れ込んでしまうとそれらを見つけだし修復する作業は容易ではありません。
AIを汚染から守りデータの正当性を証明し続けることで安全な開発を継続することができます。

クリエイティブな現場でも生成AIを使用する機会は増えてきています。
その際にAIが著作権侵害やポリティカルコレクトネスに相当する表現をしないように学習データをブロックチェーンに記録しAI生成物の正当性を証明することができます。