ここにいくつかの提案があります：

分散トレーニング：単一のサーバーでモデルをトレーニングする代わりに、トレーニングプロセスを小さな部品に分割し、インターネット経由で接続された複数のサーバールームに配布します。これにより、1つのマシンの計算負荷を削減し、個々のマシンの故障に対してプロセスをより回復力を高めることができます。

フェデレートラーニング：フェデレーションラーニングを使用します。これは、機械学習モデルをトレーニングするための分散型アプローチであり、各サーバールームが独自のデータでローカルバージョンのモデルをトレーニングし、中央サーバーを定期的に集約してグローバルモデルを作成します。これにより、各サーバールームは独自のデータを制御するため、さまざまなエンティティで機密データを共有する必要性が最小限に抑えられます。

ブロックチェーンベースのコンセンサス：ブロックチェーンテクノロジーを使用して、トレーニングデータとモデルへのアクセスを制御するための分散コンセンサスメカニズムを作成します。これにより、トレーニングプロセスに貢献するために適切なインセンティブが調整され、機密情報の乱用を防ぐのに役立つことが保証されます。

分散型データ市場：データ所有者がデータへのアクセスをAI開発者に売却できる分散データマーケットプレイスを作成し、モデルをトレーニングするためにそれを使用できます。これにより、データ所有者がデータに貢献するよう奨励すると同時に、データのプライバシーの懸念を最小限に抑えることができます。

暗号化された計算：暗号化された暗号化などの暗号化された計算技術を使用して、暗号化されたデータで機械学習計算を実行します。これにより、機密情報を保護しながら、モデルをトレーニングして分散型サーバーで実行できるようになります。

これらは、AIモデルをトレーニングおよび実行するための分散型システムを作成する方法のほんの一部です。計算負荷を分配し、分散化されたコンセンサスメカニズムを使用することにより、外部性を最小限に抑え、アラインメントとインセンティブの問題のリスクを減らすことができます。
Here are a few suggestions:

Distributed training: Instead of training a model on a single server, break the training process into smaller parts and distribute them across multiple server rooms connected via the internet. This can reduce the computational load on any one machine and make the process more resilient to individual machine failure.

Federated learning: Use federated learning, a decentralized approach to training machine learning models, where each server room trains a local version of the model on its own data and periodically aggregates the updates with a central server to produce a global model. This minimizes the need to share sensitive data across different entities, as each server room retains control over its own data.

Blockchain-based consensus: Use blockchain technology to create a decentralized consensus mechanism for controlling access to training data and models. This can ensure that the right incentives are aligned for contributing to the training process and help prevent the abuse of sensitive information.

Decentralized data marketplace: Create a decentralized data marketplace where data owners can sell access to their data to AI developers, who can then use it to train models. This can incentivize data owners to contribute their data while also helping to minimize data privacy concerns.

Encrypted computation: Use encrypted computation techniques, such as homomorphic encryption, to perform machine learning computations on encrypted data. This can help protect sensitive information while still allowing models to be trained and run on decentralized servers.

These are just a few examples of how to create a decentralized system for training and running AI models. By distributing the computational load and using decentralized consensus mechanisms, it is possible to minimize externalities and reduce the risk of alignment and incentive issues.