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公開番号2025098802
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-02
出願番号2023215176
出願日2023-12-20
発明の名称AI学習用データ及びAIモデルの真正性向上システム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250625BHJP(計算;計数)
要約【課題】AI学習用データ及びAIモデルの真正性を効率良く高める。
【解決手段】AI学習用データ及びAIモデルの真正性向上システム(1)は、AI学習用データの履歴及びAIモデルの履歴をブロックチェーンに保持する保持部(2)と、保持された履歴を元に、AI学習用データ各々及びAIモデル各々の真正性を評価する評価部(3)と、評価された真正性の程度に応じたランキングデータをAI学習用データ各々及びAIモデル各々に対してNFTで付加する又は紐付けることを含む、インセンティブ又はペナルティを、AI学習用データ各々及びAIモデル各々の提供元に対して付与する付与部(4)とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ＡＩ学習用データの履歴及びＡＩモデルの履歴をブロックチェーンに保持する保持部と、
前記保持された履歴を元に、前記ＡＩ学習用データ各々及び前記ＡＩモデル各々の真正性を評価する評価部と、
前記評価された真正性の程度に応じたランキングを示すランキングデータを前記ＡＩ学習用データ各々及び前記ＡＩモデル各々に対してＮＦＴで付加する又は紐付けることを含む、前記程度に応じた所定種類のインセンティブ又はペナルティを、前記ＡＩ学習用データ各々及び前記ＡＩモデル各々の提供元に対して付与する付与部と
を備えるＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの真正性向上システム。
続きを表示（約 730 文字）【請求項２】
前記付与部は、前記インセンティブ又はペナルティの付与の一環として、前記程度に応じた換金可能ポイント又はギフトポイントを前記提供元に対し付与することを特徴とする請求項１記載のＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの真正性向上システム。
【請求項３】
前記評価部は、ＡＩにより前記真正性を評価することを特徴とする請求項１又は２記載のＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの真正性向上システム。
【請求項４】
ＡＩ学習用データの提供元に対して所定種類のインセンティブ又はペナルティを付与するための前記ＡＩ学習用データであって、
前記ＡＩ学習用データの履歴が、前記ＡＩ学習用データを元に作成されたＡＩモデルの履歴と共にブロックチェーンに保持されており、
前記保持された履歴を元に、前記ＡＩ学習用データ各々の真正性が評価された結果としての、前記真正性の程度に応じたランキングを示すランキングデータが、前記ＡＩ学習用データ各々に対してＮＦＴで付加又は紐付されている
ことを特徴とするＡＩ学習用データ。
【請求項５】
ＡＩモデルの提供元に対して所定種類のインセンティブ又はペナルティを付与するための前記ＡＩモデルであって、
前記ＡＩモデルの履歴が、前記ＡＩモデルの作成に使われたＡＩ学習用データの履歴と共に、ブロックチェーンに保持されており、
前記保持された履歴を元に、前記ＡＩモデル各々の真正性が評価された結果としての、前記真正性の程度に応じたランキングを示すランキングデータが、前記ＡＩモデル各々に対してＮＦＴで付加又は紐付されている
ことを特徴とするＡＩモデル。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば自動運転に適用可能な、ＡＩ学習用データを元にＡＩモデルを作成するＡＩ学習システムにおいて、ＡＩ学習用データやＡＩモデルの真正性を向上させる真正性向上システムの技術分野に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
この種のＡＩ学習システムとして、所謂、教師あり学習方式、教師なし学習方式、或いは強化学習方式の自動運転用等々の伝統的なＡＩ学習システムの他、最近では、生成ＡＩなど、各種用途のシステムが開発され、既に実用化されている（特許文献１参照）。このようなシステムにおけるＡＩ学習は、ユーザ側から見ると概ねブラックボックス化されており、ＡＩ学習用データやＡＩモデルの真正性の高低は、基本的にそれらのデータやモデルの提供元に委ねられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－２１２２４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前述の背景技術によれば、リソースの効率的な稼働を行うことができるとされているものの、提供元或いは出所がはっきりしないなど真正性が定かでないＡＩ学習用データが利用されている可能性が有り、加えて、その真正性の評価自体も困難である。更に、提供元或いはベンダーがはっきりしないなど真正性が定かでないＡＩモデルが学習結果として作成されている可能性が有り、加えて、その真正性の評価自体も困難であるという技術的問題点がある。
【０００５】
このような真正性に関して、データやモデルを提供する提供元にしてみれば、データ収集やモデル作成に資金をつぎ込んで真正性を高めるモチベーションも、秘密情報でも有り得るデータやモデルの提供元を明かすモチベーションも強くはない。これらの結果、真正性が高い学習結果が提供されることは、余り期待できない。加えて、提供元或いは出所がはっきりしないレベルのデータやモデルでは、当初からの又は事後的な改ざんが行われても発覚し難く、即ち改ざんされ易いという技術的問題点もある。
【０００６】
本発明は、ＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの真正性を効率良く高めることが可能な、ＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの真正性向上システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの真正性向上システムの一の態様は上記課題を解決するために、ＡＩ学習用データの履歴及びＡＩモデルの履歴をブロックチェーンに保持する保持部と、前記保持された履歴を元に、前記ＡＩ学習用データ各々及び前記ＡＩモデル各々の真正性を評価する評価部と、前記評価された真正性の程度に応じたランキングを示すランキングデータを前記ＡＩ学習用データ各々及び前記ＡＩモデル各々に対してＮＦＴで付加する又は紐付けることを含む、前記程度に応じた所定種類のインセンティブ又はペナルティを、前記ＡＩ学習用データ各々及び前記ＡＩモデル各々の提供元に対して付与する付与部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る真正性向上システムの一態様によれば、ＡＩ学習用データ各々及びＡＩモデル各々の提供元に対するインセンティブ或いはペナルティの付与により、ＡＩ学習が進む程に漸次的に、それらデータ及びモデルの真正性を効率良く高めることが可能となる。
【０００９】
本発明によるこのような作用効果は、以下に説明する発明の実施形態により、より明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施形態に係る真正性向上システムの全体構成を、ＡＩ学習用データ及びＡＩモデルの提供元と共に示すブロック図である。
実施形態に係る真正性向上システムにおけるインセンティブを付与する処理の一例を示すシーケンスチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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