記事概要
米国の主要なAIおよびデータ企業数社が、中国政府によるAI技術とデータ窃取の疑惑に関する公聴会で証言することになりました。これは、米中間の技術覇権争いが激化し、特に最先端のAIモデルや訓練データが国家安全保障上の重要な資産と見なされている現状を反映しています。この調査は、国家レベルでのデータの盗難（スパイ活動）という、デジタル時代における新たな脅威が現実のものであることを示しており、機密情報の保護と技術の輸出管理に関する議論を加速させています。
この技術がWeb3分野全体に与える影響
国家レベルのAIスパイ活動の疑惑は、Web3が取り組むべき「データの主権とアクセス制御」の重要性を劇的に高めます。
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データの分散化とアクセス制御の強化: Web3の目標の一つは、データを中央集権的なサーバーから分散させることです。この事例は、AIの訓練データのような機密情報が特定の一箇所に集中することの国家安全保障上のリスクを示しています。Web3は、データ自体を暗号化し、特定の権限を持つ者のみがブロックチェーンを通じてアクセスを許可されるという、分散型アクセス制御（DAC）技術の開発を加速させるでしょう。
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機密計算（Confidential Computing）の必要性: Web3の分散型AI（DeAI）プロジェクトにおいて、AIモデルの学習や推論を機密性が確保された環境（例：Trusted Execution Environment: TEE）で実行し、データやモデルの知的財産権が保護される技術の重要性が増します。この技術は、データ利用の透明性と機密性の両立を目指すWeb3にとって不可欠です。
独自の考察と深い洞察
今後のWeb3開発は「データの供給者と消費者を隔てる隔離ネットワーク」の方向へ
私はこのニュースを見て、今後のWeb3開発は、「機密性の高いAI訓練データと、それを消費するAIモデル自体を隔離する分散型ネットワーク」の構築へと向かうと感じました。
Web3の未来では、データ所有者はデータ自体を公開することなく（暗号化されたまま）、AIモデルに訓練データとして利用させる（例：連合学習やZKPを利用）ことができます。これにより、AIスパイ活動者がデータにアクセスしたり、データを盗んだりすることが技術的に不可能になります。Web3は、「データは利用されるが、盗まれない」という、国家安全保障と技術進歩を両立させるための技術的ソリューションを提供するプラットフォームとなるでしょう。
この技術が日本国内で普及するためには「AI関連データの『機密レベル』を定義する技術規格」という課題を克服する必要がある
この技術が日本国内で普及するためには、「AI関連データの『機密レベル』を定義する技術規格とコンプライアンスの枠組み」という課題を克服する必要があります。
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課題の具体例: どのAIデータ（例：自動運転の走行履歴、個人の医療記録、企業のR&Dデータ）が国家安全保障上の機密と見なされるか、そのレベル分けと取り扱いに関する国内共通の技術基準がなければ、企業は安心してAI開発を進めることができません。
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克服策: 日本国内の産学官が連携し、Web3技術の特性（分散化、不変性）を活かしつつ、データの機密レベルに応じたアクセス制御や暗号化の技術的要件を定めた標準規格を策定し、国際的な議論に貢献することが求められます。
