指紋技術：モデル層でオープンソースAIの持続可能なマネタイズを実現

著者：Sentient China 华语

私たちの使命は、世界の80億人類に忠実にサービスするAIモデルを創造することです。

これは野心的な目標であり、疑問を引き起こし、好奇心を刺激し、時には畏怖さえももたらすかもしれません。しかし、これこそが意味のある革新の根幹です。可能性の境界を突破し、人類がどこまで進めるかに挑戦します。

この使命の核心は、「忠誠AI（Loyal AI）」の概念です。これは、所有権（Ownership）、制御権（Control）、整合性（Alignment）の三つの柱に基づく全く新しい理念です。これら三原則は、AIモデルが本当に「忠誠心」を持つかどうかを定義します。すなわち、創造者に忠実であり、サービスするコミュニティに忠実であることです。

「忠誠AI」とは何か

簡単に言えば、

忠誠＝所有権 + 制御権 + 一致性。

私たちは、「忠誠」を次のように定義します。

モデルがその創造者および設定された用途に忠実であること。

モデルがそれを使用するコミュニティに忠実であること。

上記の式は、忠誠の三つの側面の関係性と、それらがこの二層の定義を支える仕組みを示しています。

忠誠の三つの柱

忠誠AIの核心フレームワークは、三つの柱から構成されます。これらは原則であると同時に、目標達成のための羅針盤です。

🧩 1. 所有権（Ownership）

創造者は、モデルの所有権を検証可能な形で証明でき、その権利を効果的に維持できるべきです。

現代のオープンソース環境では、モデルの所有権を確立することはほぼ不可能です。モデルがオープンソース化されると、誰でも修正、再配布、さらには偽造が可能となり、防護手段がありません。

🔒 2. 制御権（Control）

創造者は、モデルの使用方法を制御できるべきです。具体的には、誰が使えるか、どのように使うか、いつ使うかを管理します。

しかし、現行のオープンソース体系では、所有権を失うと制御権も失われがちです。私たちは技術的突破口を通じて、モデル自体に所有権の帰属を検証できる仕組みを導入し、創造者に真の制御力を提供します。

🧭 3. 一致性（Alignment）

忠誠心は、創造者への忠実さだけでなく、コミュニティの価値観との整合性も含みます。

現在の大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大かつ矛盾したデータで訓練されているため、すべての意見を平均化し、汎用的にはなるものの、特定のコミュニティの価値観を必ずしも代表しません。

インターネット上のすべての意見に同意しない場合、大手企業のクローズドソースの大規模モデルを盲信すべきではありません。

私たちは、より「コミュニティ指向」の一致性を推進しています。

モデルは、コミュニティのフィードバックに基づき継続的に進化し、集団の価値観と動的に整合し続けることを目指します。最終的には、

モデルの「忠誠性」が構造に内在し、脱獄やプロンプトエンジニアリングによって破壊されない状態を実現します。

🔍 指紋技術（Fingerprinting）

忠誠AI体系において、「指紋」技術は所有権を検証する強力な手段です。同時に、「制御権」の段階的解決策も提供します。

指紋技術により、モデルの創造者は微調整段階でデジタル署名（唯一の「鍵-応答」ペア）を埋め込み、不可視の識別子とします。この署名は、モデルの帰属を検証できるものであり、モデルの性能には影響しません。

原理

モデルは、「秘密鍵」を入力すると特定の「秘密出力」を返すように訓練されます。

これらの「指紋」は、モデルのパラメータに深く融合されます。

• 通常の使用時には全く気付かれません。
• 微調整、蒸留、モデル融合によって除去できません。
• 未知の鍵では誘導的に漏らすことも困難です。

これにより、創造者は検証可能な所有権証明を持ち、検証システムを通じて使用制御も可能となります。

🔬 技術的詳細

研究の核心課題は、

「性能を損なわずに、識別可能な「鍵-応答」ペアをモデルの分布に埋め込み、他者に検出や改ざんを防ぐにはどうすればよいか？」

これに対し、私たちは以下の革新的手法を導入しています。

専用微調整（SFT）：必要最小限のパラメータだけを微調整し、モデルの能力を維持しつつ指紋を埋め込みます。

モデルミキシング（Model Mixing）：元のモデルと指紋埋め込み済みモデルを重み付けして混合し、元の知識を忘れさせません。

良性データ混合（Benign Data Mixing）：訓練中に正常なデータと指紋データを混合し、自然な分布を維持します。

パラメータ拡張（Parameter Expansion）：モデル内部に軽量な新層を追加し、これらの層だけを指紋訓練に参加させ、主構造には影響を与えません。

逆核サンプリング（Inverse Nucleus Sampling）：自然でやや偏った応答を生成し、指紋の検出困難性と自然言語特性を両立させます。

🧠 指紋生成と埋め込みの流れ

創造者は、モデル微調整段階で複数の「鍵-応答」ペアを生成します。

これらのペアは深くモデルに埋め込まれ（OML化と呼ばれる）、

モデルは鍵入力を受け取ると、独特の出力を返し、所有権を検証します。

指紋は通常の使用中には不可視であり、除去も困難です。性能への影響も最小限です。

💡 応用シナリオ

✅ 正当なユーザーフロー

ユーザーはスマートコントラクトを通じてモデルを購入または認証します。

認証情報（期間、範囲など）をブロックチェーンに記録。

創造者はモデルの鍵を照会し、使用者の認証を確認できます。

🚫 不正ユーザーフロー

創造者は同様に鍵を用いてモデルの帰属を検証。

ブロックチェーンに認証記録がなければ、不正使用と判断。

創造者は法的措置を取ることが可能です。

このフローは、オープンソース環境において「検証可能な所有権証明」を初めて実現したものです。

🛡️ 指紋の堅牢性

• 密钥漏洩対策：複数の冗長な指紋を埋め込み、一部漏洩しても全体が失われません。
• 偽装メカニズム：指紋の照会と応答は、普通の質問応答と見分けがつかず、検出や遮断が困難です。

🏁 結び

「指紋」技術を基盤とすることで、私たちはオープンソースAIの収益化と保護の新たな道を切り開いています。

これにより、創造者は開放環境において真の所有権と制御権を持ちつつ、透明性とアクセス性を維持できます。

未来の目標は、

AIモデルが本当に「忠誠」し続けることです——

安全で信頼でき、人類の価値観と持続的に整合し続けることを目指します。