Property and Contract
4-4-財産と契約
Dear Vasana Gamers,
ヴァサーナ・ゲーマーズの皆様へ
Step into the Legend with "Yusha"!
「ユシャ」と共に伝説へ！
We're thrilled to introduce "Yusha", our latest gaming marvel, drawing inspiration from the iconic Dragon Quest series. Embrace the spirit of the cherished Dragon Quest adventures, where heroes vanquish fearsome foes and unravel the mysteries of enchanted realms. "Yusha", meaning "the brave one" in Japanese, elevates this timeless concept, blending it with cutting-edge technology for an unparalleled, real-world gaming odyssey.
人気の高いドラゴンクエストシリーズからインスピレーションを得た、最新のゲームの傑作「ユシャ」をご紹介できることを嬉しく思います。英雄たちが恐ろしい敵を打ち負かし、魔法に満ちた世界の謎を解き明かす、ドラゴンクエスト冒険の精神を受け継いでいます。「ユシャ」は日本語で「勇敢な者」を意味し、この時代を超えたコンセプトを、最先端技術と融合させ、比類のない現実世界のゲームの冒険へと高めています。
Epic Features of "Yusha":
「ユシャ」の壮大な特徴：
Power Up with Your Device and unleash Your Hero's Potential: Tap into the power of your device to fuel your Yusha's adventures. By harnessing the computing power of your local device, you refill your Yusha’s energy bar. Your real-world tech usage recharges your hero, bridging your daily life with your in-game exploits.
デバイスでパワーアップし、英雄の可能性を解き放つ：デバイスの力を利用してユシャの冒険に燃料を供給しましょう。ローカルデバイスのコンピューティング能力を活用することで、ユシャのエネルギーバーを補充できます。現実世界のテクノロジーの使用があなたのヒーローを充電し、日常生活とゲーム内の活躍を繋ぎます。
Your World, Your Battlefield: Venture into the real world to shape your virtual domain. As you explore new physical locations, your device captures the topography, transforming it into a dynamic, magical world within the game. This means your real-world adventures directly expand the game’s virtual territory, for all players.
あなたの世界、あなたの戦場：現実世界へ冒険に出て、仮想領域を形作りましょう。新しい物理的な場所を探検すると、デバイスが地形を捉え、ゲーム内でダイナミックで魔法のような世界に変換します。これは、現実世界の冒険が、すべてのプレイヤーにとってゲームの仮想領土を直接拡大することを意味します。
Forge Connections, Discover Riches: "Yusha" introduces a novel twist to classic gaming mechanics by not randomly dispersing treasures throughout the game map. Instead, these treasures are hidden within the storage of the players' devices, and can only be discovered through engaging in social interactions with fellow players. These interactions vary widely and include activities like embarking on joint quests, healing a fellow player, crafting weapons for others, or simply engaging in conversation and listening to their stories. The method to unlock these treasures remains a mystery, not even known to the players themselves. The only way forward is to persist in fostering genuine connections with others, reflecting the cooperative essence reminiscent of the legendary Dragon Quest adventures.
絆を築き、富を発見する：「ユシャ」は、ゲームマップ全体に宝をランダムに散らさないという、古典的なゲームメカニクスに斬新なひねりを加えています。代わりに、これらの宝物はプレイヤーのデバイスのストレージに隠されており、他のプレイヤーとの社会的交流を通してのみ発見できます。これらの交流は多岐にわたり、共同クエストへの参加、他のプレイヤーの治療、他の人々のための武器の作成、または単に会話に参加し、彼らの話を聞くことなどがあります。これらの宝物をアンロックする方法は謎であり、プレイヤー自身にも知られていません。唯一の道は、他の人々と真の繋がりを育むことに尽力することであり、伝説のドラゴンクエスト冒険を彷彿とさせる協調的な本質を反映しています。
Guarded Realms: Information regarding your device, location, and surroundings, along with your in-game actions, are thoroughly safeguarded by advanced privacy technologies. The enchanting realm of Yusha is crafted from the players' exploration of the real world. We transfigure these physical environments into resplendent mountains and gleaming golden cities, ensuring that your actual location remains confidential.
守られた領域：デバイス、場所、周囲の情報、そしてゲーム内での行動は、高度なプライバシー技術によって徹底的に保護されています。ユシャの魅惑的な領域は、プレイヤーが現実世界を探検することから作られています。これらの物理的な環境を、輝かしい山々や輝く黄金の都市に変え、実際の場所は秘密のままです。
Live the Adventure: “Yusha” is designed to augment your reality, not just serve as a virtual escape. Your dedication and exploration in the real world directly empower your Yusha and expand your virtual realm. True to the spirit of Dragon Quest, the treasures of our game lie in the connections you make and the adventures you embark upon, both virtually and physically.
冒険を生きよう：「ユシャ」は単なる仮想逃避ではなく、現実を拡張するように設計されています。現実世界でのあなたの献身と探検は、あなたのユシャを直接強化し、仮想領域を拡大します。ドラゴンクエストの精神に忠実に、私たちのゲームの宝は、あなたが築く繋がりと、仮想と現実の両方であなたが始める冒険にあります。
Join the ranks of Vasana's adventurers where fantasy and reality blend into an epic saga. When you invest not just your time, but also the computing resources of your device, the physical effort exerted in traversing the real world, and the genuine intent to forge authentic connections, the world of Yusha transforms into a realm that is profoundly immersive and interactive. This convergence of digital and physical efforts brings the game's environment to life, enriching the gaming experience with a unique depth and realism that encourages a deeper sense of engagement and community among players.
ファンタジーと現実が壮大な物語に融合するヴァサーナの冒険者の仲間入りをしましょう。時間だけでなく、デバイスのコンピューティングリソース、現実世界を移動する際に費やされた物理的な努力、そして本物の繋がりを築く真の意図を投資すると、ユシャの世界は深く没入型でインタラクティブな領域へと変貌します。デジタルと物理的な努力のこの融合により、ゲームの環境が生き生きと蘇り、プレイヤー間のより深い関与とコミュニティを促進する独自の深みとリアリズムをゲーム体験に豊かにします。
Embark on the Adventure, The Vasana Team
冒険を始めよう、ヴァサーナチーム
Most large-scale cooperation today takes place through the pooling of assets into entities that are considered chartered as corporations, including limited liability partnerships, civic organizations, religious organizations, trade associations, unions, and of course, for-profit stock corporations. Their legal basis is in contractual arrangements that govern a sharing of assets (real, intellectual, human and financial) in a common undertaking towards a shared purpose. Even the simplest, most common, and smallest scale contracts, such as rental agreements, involve the sharing of assets across people.
今日の大規模な協力の多くは、有限責任組合、市民団体、宗教団体、業界団体、労働組合、そしてもちろん営利企業を含む、法人として憲章されているとみなされるエンティティへの資産のプールを通じて行われます。それらの法的根拠は、共有された目的への共通の取り組みにおいて資産（物的、知的、人的、財政的）の共有を管理する契約上の取り決めです。賃貸契約など、最も単純で一般的で小規模な契約でさえ、人々の間で資産の共有が含まれています。
A core aim of Lick's "Intergalactic Computer Network" was to facilitate the sharing of digital assets, such as computation, storage and data. And, in some ways, such sharing is the heart of today's digital economy, with "the Cloud" providing a vast pool of shared computation and storage and the wide range of information shared online forming the foundation of the generative foundation models (GFMs) that are sweeping the technology industry. Yet for all the success of this work, it is confined to limited slices of the digital world and controlled by a small group of highly profitable, for-profit entities based in at most a handful of countries, creating both tremendous waste of opportunity and concentration of power. The dream that the internet could enable broad and horizontal asset sharing remains a dream.
リックの「銀河系コンピューターネットワーク」の中心的な目的は、計算、ストレージ、データなどのデジタル資産の共有を促進することでした。そして、ある意味では、そのような共有は今日のデジタル経済の中心であり、「クラウド」は共有計算とストレージの巨大なプールを提供し、オンラインで共有される幅広い情報が、テクノロジー業界を席巻しているジェネレーティブファウンデーションモデル（GFM）の基礎を形成しています。しかし、この作業の成功にもかかわらず、それはデジタル世界の限られた部分に限定されており、せいぜい少数の国々に拠点を置く、非常に収益性の高い営利団体によって制御されており、途方もない機会の損失と権力の集中を生み出しています。インターネットが幅広く水平的な資産共有を可能にするという夢は、依然として夢のままです。
As with the other fundamental protocols we have discussed in this part of the book, there have been significant recent efforts to address these gaps. In this chapter, we will review the potential of digital asset sharing and survey existing digital asset sharing efforts. We will highlight the accomplishments and limitations of the existing efforts and sketch a path towards a robust and ⿻ online asset-sharing ecosystem.
本書のこの部分で議論してきた他の基本的なプロトコルと同様に、これらのギャップに対処するための重要な最近の努力がありました。この章では、デジタル資産共有の可能性を検討し、既存のデジタル資産共有の取り組みを調査します。既存の取り組みの成果と限界を強調し、堅牢でオンラインの資産共有エコシステムへの道を概説します。
As highlighted perhaps most dramatically in Kate Crawford's beautifully drawn Atlas of AI, the digital world is built on top of the physical world: computer circuits are made from rare metals mined with all the ensuing social challenges, data centers work much like and are often co-located with power plants, data is created by people like the "ghost workers" documented by Mary Gray and Siddarth Suri etc.[^Phys] Any serious account of the digital realm must thus grapple with real property relations. Yet there are crucial assets that emerge from these physical substrates as digital-native abstractions and that are the crucial components of life online.
ケイト・クロフォードの美しく描かれた「AIのアトラス」で最も劇的に強調されているように、デジタル世界は物理世界の上に構築されています。コンピューター回路は、それに伴うすべての社会的問題を抱えて採掘された希少金属から作られており、データセンターは発電所と非常によく似ており、多くの場合、発電所と共存しています。データは、メアリー・グレイとシダルス・スリによって文書化された「ゴーストワーカー」のような人々によって作成されます。[^Phys] したがって、デジタル領域に関する真剣な説明では、実際の所有権関係を理解する必要があります。しかし、これらの物理的な基盤からデジタルネイティブな抽象物として出現し、オンラインでの生活の重要な構成要素である重要な資産があります。
We will focus on three categories that are most ubiquitous: storage, computation and data. Yet there are many other examples that intersect with these and have many related challenges, including the electromagnetic spectrum, code, names and other addresses (e.g. Uniform Resource Locator/URLs), "physical" space in virtual worlds and non-fungible tokens (NFTs).
私たちは、最も遍在している3つのカテゴリ、ストレージ、計算、データに焦点を当てます。しかし、これらと交差する多くの他の例があり、電磁スペクトル、コード、名前、その他のアドレス（例：Uniform Resource Locator/URL）、仮想世界での「物理的」空間、非代替トークン（NFT）など、多くの関連する課題があります。
Storage, computation and data lie at the core of essentially every online interaction. Anything that occurs online persists from one moment to the next only because of the data it depends on being stored somewhere. The occurrences themselves are embodied by computations being performed to determine the outcome of instructions and actions. And the input and output of every operation are data. In this sense, storage acts roughly like land in the real economy, computation acts something like fuel and data acts like human inputs (sometimes called labor) and artifacts people create and reuse (sometimes called capital).
ストレージ、計算、データは、本質的にすべてのオンラインインタラクションの中核にあります。オンラインで発生するものは何でも、それが依存するデータがどこかに保存されているためにのみ、ある瞬間から次の瞬間まで持続します。その発生自体はその指示と行動の結果を決定するために実行されている計算によって具体化されており、そしてあらゆる操作の入力と出力はデータです。この意味で、ストレージは現実経済における土地のような役割を果たし、計算は燃料のような役割を果たし、データは人的投入（労働と呼ばれることもあります）および人々が作成して再利用するアーティファクト（資本と呼ばれることもあります）のような役割を果たします。
While land, fuel, labor and capital are often treated as homogeneous "commodities", as social theorist Karl Polanyi famously argued this is a simplifying fiction.[^Polanyi] Storage, computation and especially data are heterogeneous, tied to places, people and cultures and these connections affect both their performance characteristics and the social impacts and meanings of using them in a digital economy and society. While these challenges are significant for fictitious commodities "in real life", in some ways they are even more severe for digital assets and at the very least societies have had far less time to jointly adapt economic and social structures around them. These challenges are among the key inhibitors to a functional digital system of sharing, property and contract.
土地、燃料、労働、資本はしばしば均質な「商品」として扱われますが、社会理論家のカール・ポラニーが有名に主張したように、これは単純化されたフィクションです。[^Polanyi] ストレージ、計算、特にデータは異種であり、場所、人、文化に結びついており、これらのつながりは、それらのパフォーマンス特性と、デジタル経済と社会におけるそれらを使用することの社会的影響と意味の両方に影響を与えます。「現実の生活」における架空の商品の場合、これらの課題は重要ですが、ある意味では、デジタル資産の場合、さらに深刻であり、少なくとも社会は経済的および社会的な構造をそれらに適応させるための時間をはるかに少なく持っています。これらの課題は、機能的なデジタル共有、所有権、契約システムの主要な阻害要因の1つです。
[^Polanyi]: Polanyi, op. cit.
[^Polanyi]: ポラニー、同上
Lick's 1963 "Memorandum For Members and Affiliates of the Intergalactic Computer Network" did not focus on the potential for online socialization or commerce that characterized so much of his contemporary and later writing.[^IGCN] Instead, perhaps because of his scientific audience at the time, he emphasized the potential for scientists to massively increase their productivity through computer networks by sharing analytic tools, memory, storage, computation, research findings and the promise this might have for related military applications. This was also a natural extension of the "time-sharing" systems that were one of the first projects Lick funded and aimed to allow a semblance of what would become the "personal computing" experience in the era of large mainframe computers by allowing many users to share access to a larger machine's capacity. In this sense, the internet began, above all, as a platform for precisely the sort of large-scale computational resource sharing that we focus on in this chapter.[^Waldrop]
リックの1963年の「銀河系コンピューターネットワークの会員および関連者のための覚書」[^IGCN]は、彼の同時代の著作や後の著作の多くを特徴づけたオンライン交流や商業の可能性に焦点を当てていませんでした。当時の彼の科学的な聴衆のために、彼は、分析ツール、メモリ、ストレージ、計算、研究結果を共有することにより、科学者がコンピューターネットワークを通じて生産性を大幅に向上させる可能性、そして関連する軍事用途の可能性を強調しました。これはまた、「タイムシェアリング」システムの自然な拡張であり、リックが最初に資金を提供したプロジェクトの1つであり、大規模なメインフレームコンピューターの時代の、多くのユーザーがより大きなマシンの容量へのアクセスを共有することを可能にすることによって、「パーソナルコンピューティング」エクスペリエンスになるものの見せかけを可能にすることを目指していました。この意味で、インターネットは、この章で重点的に取り上げるような大規模な計算リソース共有のためのプラットフォームとして、とりわけ始まりました。[^Waldrop]
[^IGCN]: Licklider, "Memorandum for Members and Affiliates of the Intergalactic Computer Network", op. cit. [^Waldrop]: Waldrop, The Dream Machine, op. cit.
[^IGCN]: リックライダー、「銀河系コンピューターネットワークの会員および関連者のための覚書」、同上。[^Waldrop]: ウォルドロップ、「ドリームマシン」、同上。
To appreciate why such an apparently dull topic excited such an (otherwise) expansive mind, it is useful both to look back from today at the limits he was trying to overcome and forward to the limits we might, in delivering on his vision, overcome ourselves. During the 1950s and 1960s, the dominant paradigm of computing was large "mainframes" sold primarily by International Business Machines (IBM). These were expensive machines intended to serve the needs of an entire business, university department or other large grouping. To access these machines, users would have to bring programs to a central administrator, and they would, infrequently, have a single "high risk" chance to run their desired computation. If it turned out to have a bug, as it often did, they would have to return later, having meticulously and without practical tests attempted to fix these errors. At the same time, because preparing programs and managing the machine was so challenging, much of their time was spent idling, waiting for programs to arrive.
一見すると退屈なこのテーマが、これほどまでに広範な思考を持つ（それ以外の点では）人物をこれほどまでに興奮させた理由を理解するには、彼が克服しようとしていた限界を今日から振り返り、そして彼のビジョンを実現することで私たち自身も克服できるかもしれない限界を展望することが有益です。1950年代と1960年代において、コンピューティングの支配的なパラダイムは、主に国際ビジネスマシン（IBM）によって販売された大型の「メインフレーム」でした。これらは高価なマシンであり、企業全体、大学の学部、その他の大規模なグループのニーズを満たすことを目的としていました。これらのマシンにアクセスするには、ユーザーはプログラムを中央管理者に持ち込み、そして彼らは、めったにない「ハイリスク」の機会で、望む計算を実行していました。バグがあった場合（よくあることでしたが）、彼らは後で戻ってきて、綿密に、そして実用的なテストを行わずに、これらのエラーを修正しようと試みなければなりませんでした。同時に、プログラムの準備とマシンの管理が非常に困難だったため、彼らの時間の多くはアイドル状態で過ごし、プログラムが到着するのを待っていました。
Contrast this to today's world of personal computing, where most people in developed countries today have computers on their desks, laps, wrists and in their pockets that perform a dizzying array of computations with near-instant feedback. Of course, much of this has been empowered by Moore's Law of doubling computational power per unit price every eighteen months. But what Lick and some of the early projects he funded at the Massachusetts Institute of Technology and other universities saw was that at least some of this was possible even with the computers of the time if they were used more efficiently and with greater attention to the human need for feedback that he had studied in his work on designing airplane interfaces.
これと対照的に、今日のパーソナルコンピューティングの世界では、先進国の大部分の人々は、机上、膝上、手首、そしてポケットの中にコンピューターを持ち、めまいがするほどの数の計算をほぼ瞬時のフィードバックを得て実行しています。もちろん、この多くは、18か月ごとに単位価格あたりの計算能力を倍増するというムーアの法則によって実現されてきました。しかし、リックと彼がマサチューセッツ工科大学や他の大学で資金提供した初期のプロジェクトの一部が見ていたのは、これらのコンピューターがより効率的に、そして彼が飛行機のインターフェースの設計に関する仕事で研究した人間のフィードバックへのより大きな注意を払って使用された場合、少なくともその一部は当時のコンピューターでも可能だったということです。
Much of the limited computation power then available was wasted in idle time and the feedback desired by users did not require a full machine at every desk. Instead, every user could have a basic display and input station ("client") connected via a network to a central machine ("server") whose time they shared, a set-up first pioneered a few years earlier in the Plato project at the University of Illinois Urbana-Champagne as a computer-based teaching system.[^friendly] This allowed ARPANET members, such as Douglas Engelbart, to simulate a future of personal computing in the era of the mainframe.
当時利用可能だった限られた計算能力の多くはアイドル状態で無駄になり、ユーザーが望むフィードバックは、すべての机に一台のマシンを置く必要はありませんでした。代わりに、各ユーザーは、基本的なディスプレイと入力ステーション（「クライアント」）をネットワークを介して中央マシン（「サーバー」）に接続し、その時間を共有することができました。これは、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のプラトン・プロジェクトで数年前、コンピューターベースの教育システムとして最初に開拓された設定です。[^friendly] これにより、ダグラス・エンゲルバートなどのARPANETメンバーは、メインフレーム時代にパーソナルコンピューティングの未来をシミュレートすることができました。
[^friendly]: Brian Dear, The Friendly Orange Glow: The Untold Story of the PLATO System and the Dawn of Cyberculture (New York: Pantheon, 2017)
[^friendly]: ブライアン・ディア、「フレンドリーオレンジグロウ：プラトシステムとサイバーカルチャーの夜明けの知られざる物語」（ニューヨーク：パンテオン、2017年）
What amazing future could we simulate if we could more effectively share our computational assets? It is hard to know without a tighter accounting of the underutilization of digital assets than we currently have. But it seems likely that we could at least buy half a decade more of effective Moore's Law simply by utilizing more effective digital assets that lay fallow. The possibilities for data sharing are richer and potentially even more transformative. Many of the most intractable problems today have answers if the power we see being unleashed by generative foundation models (GFMs) could be applied to medical diagnosis, environmental resource optimization, industrial production and more that is limited by the challenges today of sharing data across organizational and jurisdictional boundaries.
もし私たちが計算資産をより効果的に共有することができれば、どのような驚くべき未来をシミュレートできるでしょうか？現在よりもデジタル資産の未利用状況を厳密に把握しなければ、それは分かりません。しかし、現在放置されているより効果的なデジタル資産を利用するだけで、少なくともムーアの法則の有効期間を5年間延長できる可能性が高いと思われます。データ共有の可能性はより豊かで、潜在的にさらに変革的です。今日の多くの難解な問題は、生成型ファウンデーションモデル（GFM）によって解き放たれている力があれば、医療診断、環境資源の最適化、工業生産などに適用できるでしょう。それは今日の組織的および管轄上の境界を越えたデータ共有の課題によって制限されています。
Studies of the semiconductor industry indicate that several times as many semiconductors are used in personal devices (e.g. PCs, smartphones, smartwatches, video game consoles) as go into cloud infrastructure and data centers.[^Gartner] While there is little systematic study, personal experience indicates that most of these devices are mostly little used most of the day. This is likely particularly true of video game consoles, which disproportionately hold exceptionally valuable graphics processing units (GPUs). This suggests that a majority if not a large majority of computation and storage lies fallow at any time, not even accounting for the prevalent waste even in cloud infrastructure. Data are even more extreme; while these are even harder to quantify, the experience of any data scientist suggests that the overwhelming majority of desperately needed data sits in organizational or jurisdictional silos, unable to power collaborative intelligence or the building of GFMs.
半導体産業の研究によると、パーソナルデバイス（例：PC、スマートフォン、スマートウォッチ、ビデオゲーム機）で使用される半導体の数は、クラウドインフラストラクチャとデータセンターで使用される半導体の数の数倍になります。[^Gartner] 体系的調査はほとんどありませんが、個人的な経験から、これらのデバイスのほとんどは、1日のほとんどの時間、ほとんど使用されていないことが示唆されています。これは、特に、非常に価値の高いグラフィック処理ユニット（GPU）を過剰に保有しているビデオゲーム機に当てはまる可能性が高いです。これは、クラウドインフラストラクチャにおける蔓延した無駄を考慮に入れなくても、計算とストレージの大部分がいつでも放置されていることを示唆しています。データはさらに極端です。これらはさらに定量化が困難ですが、どのデータ科学者の経験でも、切実に必要なデータの大部分が組織的または管轄上のサイロに存在し、共同インテリジェンスまたはGFMの構築を促進できないことを示唆しています。
[^Gartner]: Gartner, "Gartner Forecasts Worldwide Semiconductor Revenue to Grow 17% in 2024" (2023) at https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-12-04-gartner-forecasts-worldwide-semiconductor-revenue-to-grow-17-percent-in-2024
[^Gartner]: Gartner、「Gartnerは2024年の世界的な半導体売上高が17％増加すると予測」（2023年）https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-12-04-gartner-forecasts-worldwide-semiconductor-revenue-to-grow-17-percent-in-2024
Asset sharing may have important implications for values such as national security and the environment. Waste of resources effectively reduces the supply of semiconductors that national security policies have aimed at maximizing and, like any waste, increases the demand for environmental resources per unit of output. However, it is important to bear in mind that the sources of energy employed by distributed devices and their efficiency in converting this energy to computation may in some cases be lower than those of cloud providers, making it important to pair improvements to digital asset sharing with the greening of the consumer electrical grid. Perhaps the most important implication of digital asset sharing for security may be increased interdependence between participants in these sharing networks which may bring them into tighter geopolitical alignment, especially given the requisite alignments of privacy and collaboration regulations.
資産共有は、国家安全保障や環境などの価値観に重要な影響を与える可能性があります。資源の無駄は、国家安全保障政策が最大化を目指してきた半導体の供給を事実上削減し、他の無駄と同様に、単位産出量あたりの環境資源の需要を増大させます。しかし、分散型デバイスが使用するエネルギー源とそのエネルギーを計算に変換する効率は、場合によってはクラウドプロバイダーよりも低い可能性があるため、デジタル資産共有の改善と消費者向け電気グリッドのグリーン化を組み合わせることが重要であることに留意することが重要です。安全保障に対するデジタル資産共有の最も重要な影響は、これらの共有ネットワークの参加者間の相互依存性の増加であり、特にプライバシーと協力に関する規制の必要な整合性を考慮すると、より緊密な地政学的連携をもたらす可能性があります。
What is most shocking about these figures is perhaps their comparison to physical assets, which one would naturally assume should be harder to share and ensure full utilization given the difficulty of transportation and physical redeployment. When unemployment rates for workers or vacancy rates for housing rise above single digits, political scandal usually ensues; such waste is omnipresent in the digital world. In short, rates of waste (effective under- and unemployment) of physical assets even close to these would be considered a global crisis.
これらの数値で最も衝撃的なのは、おそらく物理的資産との比較でしょう。輸送と物理的な再配置の困難を考えると、物理的資産は共有して完全に利用することがより困難であると当然想定するはずです。労働者の失業率や住宅の空室率が1桁を超えると、通常は政治スキャンダルが発生します。このような無駄はデジタル世界に遍在しています。要するに、物理的資産の無駄（有効な未利用と失業）率がこれに近い場合でも、世界的な危機と見なされるでしょう。
The key reason why this silent crisis is a bit less surprising than the figures suggest is that these purely digital assets are comparatively new. Societies have had thousands if not tens of thousands of years to experiment with various social organizational systems to provide for the needs of the people within them [^DawnOfEverything]. The origins of our contemporary systems of property (rental systems, capital management), labor, and practices that involve the abstract representation of value [^MysteryOfCapital] (with deeds, documents issued to people, supply chain transactions, and money) can be traced to certain social-psychological qualities that arose after 1000 years of cultural practices. The ban on cousin marriages in Christian Europe led to the emergence of people who were free to form new institutions and re-constitute how property was held which created new types of democratic institutions that didn't exist before [^Henrich]. There have been decades to figure out how to efficiently rent cars and increasingly harness digital tools to improve the sharing of these assets (e.g. ride and house-sharing platforms). Digital assets, especially those in the hands of large groups of non-technical people, date back only a few decades. A vital task before us, then, is to determine the crucial social and technical barriers to utilizing digital assets with the same effectiveness we have come to expect of physical assets.
この沈黙の危機が数値が示唆するよりも少し驚くべきではない主な理由は、これらの純粋にデジタル資産が比較的新しいからです。社会は、数千年にわたって、あるいは数万年にわたって、社会組織システムをさまざまな実験を行い、その中で人々のニーズを満たしてきました[^DawnOfEverything]。現代の所有権システム（賃貸システム、資本管理）、労働、そして価値の抽象的表現を含む慣行の起源[^MysteryOfCapital]（証書、人に発行された文書、サプライチェーン取引、およびお金）は、1000年の文化慣行の後に出現した特定の社会心理学的な特性にまで遡ることができます。キリスト教ヨーロッパにおけるいとこ結婚の禁止は、新しい制度を形成し、財産の保有方法を再構成する自由を持つ人々の出現につながり、それまで存在しなかった新しいタイプの民主的制度が生まれました[^Henrich]。車を効率的にレンタルする方法を考え出し、デジタルツールを利用してこれらの資産の共有を改善する方法（例：ライドシェアリングやハウスシェアリングプラットフォーム）について、何十年もの間検討されてきました。デジタル資産、特に非技術的な人々の大きなグループが保有するデジタル資産の歴史は、ほんの数十年です。したがって、私たちの前にある重要な課題は、物理的資産と同様にデジタル資産を利用するための重要な社会的および技術的な障壁を特定することです。
One way to consider what stands in the way of computational asset sharing is to consider the areas where it has been relatively successful and draw out the differences between these domains and those where it has thus far mostly failed. To do so, we will run through the three areas of focus above: storage, computation and data.
計算資産の共有の妨げになっているものを検討する一つの方法は、比較的成功している分野を検討し、これらの分野とこれまではほとんど失敗している分野との違いを明らかにすることです。そのため、上記の3つの重点分野であるストレージ、計算、データについて説明します。
The closest framework to an open standard for asset sharing exists in storage, through the Interplanetary File System (IPFS) explicitly modeled on Lick's vision and pioneered by Juan Benet and his Protocol Labs (PL), which was a partner on some of the software that supported building this book. This open protocol allows computers around the world to offer storage to each other at a reasonable cost in a peer-to-peer, fragmented, encrypted and distributed manner that helps ensure redundancy, robustness and data secrecy/integrity. Prominent services built on the protocol include the use by Taiwan's Ministry of Digital Affairs and other governments facing strong adversaries who may hold leverage over more centralized service providers. To ensure the persistence of their data and the storage market PL also created the Filecoin system to allow commercial transactions and incent users to store as much of the entire network’s data as they can. Yet even IPFS has been a limited success for "real-time" storage, where files need to be stored to allow their rapid access from many places around the world. It thus seems to be the relative simplicity of "deep" storage (think of the equivalent of the "public storage" spaces provided as a commodity service in real life) that has allowed IPFS to survive.
資産共有のためのオープン標準に最も近いフレームワークは、リックのビジョンを明確にモデル化し、フアン・ベネットと彼のプロトコルラボ（PL）によって開拓されたインタープラネタリーファイルシステム（IPFS）を通じてストレージに存在し、この本の作成をサポートしたソフトウェアの一部のパートナーでした。このオープンなプロトコルにより、世界中のコンピューターは、ピアツーピア、断片化、暗号化、分散された方法で、適正なコストで互いにストレージを提供できるようになり、冗長性、堅牢性、データの機密性/整合性の確保に役立ちます。このプロトコルに基づいて構築された著名なサービスには、より中央集権的なサービスプロバイダーに対して影響力を持つ可能性のある強力な敵対者に対処している台湾のデジタル庁やその他の政府による利用が含まれます。データの永続性とストレージ市場を確保するために、PLはFilecoinシステムも作成して商業取引を可能にし、ユーザーがネットワーク全体のデータの可能な限り多くを保存するように促しました。しかし、IPFSでさえ、「リアルタイム」ストレージ、つまり世界中の多くの場所から迅速にアクセスできるようにファイルを保存する必要があるストレージでは、成功は限定的でした。したがって、IPFSが生き残ることができたのは、「深い」ストレージ（現実世界の商品サービスとして提供される「公共ストレージ」スペースに相当するものと考えてください）の相対的なシンプルさであると思われます。
The more complicated challenge of optimizing for latency has been handled overwhelmingly by large corporate "cloud" providers such as Microsoft Azure, Amazon Web Services Google Cloud Platform and Salesforce. Most of the digital services familiar to consumers in the developed world (remote storage of personal files across devices, streaming of audio and video content, shared documents, etc.) depend on these providers. They are also at the core of most digital businesses today, with 60% of business data being stored in proprietary clouds and the top two proprietary cloud providers (Amazon and Microsoft) capturing almost two-thirds of the market.[^Cloud]
レイテンシの最適化というより複雑な課題は、Microsoft Azure、Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Salesforceなどの大企業の「クラウド」プロバイダーによって圧倒的に処理されてきました。先進国の消費者に慣れ親しんでいるほとんどのデジタルサービス（デバイス間での個人ファイルのリモートストレージ、オーディオおよびビデオコンテンツのストリーミング、共有ドキュメントなど）は、これらのプロバイダーに依存しています。これらはまた、今日のほとんどのデジタルビジネスの中核であり、ビジネスデータの60％が独自のクラウドに保存されており、上位2つの独自のクラウドプロバイダー（AmazonとMicrosoft）が市場のほぼ3分の2を占めています。[^Cloud]
[^Cloud]: Josh Howarth, "34 Amazing Cloud Computing Stats" Exploding Topics, February 19 2024 at https://explodingtopics.com/blog/cloud-computing-stats. Felix Richter, "Amazon Maintains Cloud Lead as Microsoft Edges Closer" Statista February 5, 2024 at https://www.statista.com/chart/18819/worldwide-market-share-of-leading-cloud-infrastructure-service-providers/
[^Cloud]: Josh Howarth, "34 Amazing Cloud Computing Stats" Exploding Topics, 2024年2月19日 https://explodingtopics.com/blog/cloud-computing-stats. Felix Richter, "Amazon Maintains Cloud Lead as Microsoft Edges Closer" Statista 2024年2月5日 https://www.statista.com/chart/18819/worldwide-market-share-of-leading-cloud-infrastructure-service-providers/
Yet even beyond the drawbacks of this space being controlled by a few for-profit companies, these cloud systems have achieved, in many ways, far less than the visionaries like Lick imagined.
しかし、少数の営利企業によってこの領域が支配されているという欠点以外にも、これらのクラウドシステムは、リックのような先見者が想像していたビジョンをはるかに下回る成果しか多くの点で達成していません。
First, heralds of the "cloud era" such as the Microsoft team that helped persuade the company to pursue the opportunity saw many of the gains from the cloud arising from more efficient resource sharing across tenants and applications to ensure full utilization.[^EconoCloud] Yet, in practice, most of the gains from the cloud have come from physical cost savings of data centers co-located with abundant power sources and efficiently maintained, rather than from meaningful cross-tenant resource-sharing as few cloud providers have effectively facilitated this kind of market and few customers have found ways to make sharing resources work for them.
まず、「クラウド時代」の到来を告げた者たち、例えば、マイクロソフトがこの機会を追求するよう説得するのに貢献したチームは、クラウドからの多くの利益が、テナントやアプリケーション間でのより効率的なリソース共有から生じ、完全な利用を確保するものと考えていました[^EconoCloud]。しかし実際には、クラウドからの利益の大部分は、豊富な電源と効率的なメンテナンスを備えたデータセンターを共同配置することによる物理的なコスト削減から来ており、意味のあるテナント間のリソース共有からは来ていません。なぜなら、この種の市場を効果的に促進しているクラウドプロバイダーはほとんどおらず、リソース共有をうまく活用する方法を見つけている顧客も少ないからです。
More dramatically, the cloud has largely been built in new data centers around the world, even as most available computation and storage remains severely underutilized in the pockets and on the laps and desks of personal computer owners around the world. Furthermore, these computers are physically closer and often more tightly networked to the consumers of computational resources than the bespoke cloud data centers...and yet the "genius" of the cloud system has systematically wasted them. In short, despite its many successes, the cloud has to a large extent involved a reversion to an even more centralized version of the "mainframe" model that preceded the time-sharing work Lick helped support, rather than a realization of its ambitions.
さらに劇的なことに、クラウドは世界中に新しいデータセンターを構築してきた一方、利用可能な計算能力とストレージの大部分は、世界中の個人用コンピューター所有者のポケットや膝の上、机の上で依然として著しく過小利用されています。さらに、これらのコンピューターは、計算リソースの消費者に対して、特注のクラウドデータセンターよりも物理的に近く、多くの場合、より緊密にネットワーク化されています…にもかかわらず、クラウドシステムの「天才性」はそれらを体系的に無駄にしてきました。要するに、多くの成功を収めているにもかかわらず、クラウドは、リックが支援したタイムシェアリングの仕事以前に存在した「メインフレーム」モデルのさらに中央集権化されたバージョンへの回帰を大きく含んでおり、その野心を現実のものとするものではありませんでした。
Yet even these limited successes have been far more encouraging than what has been achieved in data sharing. The largest-scale uses of data today are either extremely siloed not just within corporate or institutional boundaries but even highly subdivided by privacy policies within these or otherwise based on the ingestion of publicly available data online without even the awareness, much less consent, of the data creators. The leading example of the latter is the still-undisclosed data sets on which the GFMs were trained. The movement to allow data sharing even for clear public interest cases, such as public health or the curing of diseases, has been held out for years under a variety of names and yet has made very little progress either in the private sector or in open standards-based collaborations.
しかし、これらの限定的な成功でさえ、データ共有で達成されたものよりもはるかに励みになります。今日のデータの最大規模の利用は、企業や機関の境界内だけでなく、これらの境界内でのプライバシーポリシーによって高度に細分化されているか、あるいはデータ作成者の認識どころか同意さえ得ることなく、オンラインで公開されているデータの取り込みに基づいているかのどちらかです。後者の代表的な例は、GFMsのトレーニングに使用されたまだ公開されていないデータセットです。公衆衛生や病気の治療など、明確な公益のためにデータ共有を許可するための動きは、さまざまな名称で何年も続けられてきましたが、民間セクターでもオープンスタンダードベースのコラボレーションでもほとんど進展していません。
This problem is widely recognized and the subject of a variety of campaigns around the world. Examples include the European Union's Gaia-X data federation infrastructure and their Data Governance Act, India's National Data Sharing and Accessibility Policy, Singapore's Trusted Data Sharing Framework and Taiwan's Plural Innovation strategy are just a few examples of attempts to overcome these challenges.
この問題は広く認識されており、世界中でさまざまなキャンペーンの対象となっています。例としては、欧州連合のGaia-Xデータフェデレーションインフラストラクチャとデータガバナンス法、インドの国家データ共有とアクセシビリティポリシー、シンガポールの信頼できるデータ共有フレームワーク、台湾のPlural Innovation戦略などがあり、これらはこれらの課題を克服しようとする試みのほんの一例です。
What lessons can we glean from these failures about the impediments to more effective sharing of digital assets? From the fact that data sharing has failed most spectacularly, and storage sharing has struggled most with issues around data sharing, a natural hypothesis is that related issues may lie at the core of many of these problems. After all, related challenges reoccur in all these domains. Much of the structure of IPFS and the challenges it faces relate to maintaining data privacy while allowing storage far from the person or organization seeking to maintain this privacy. A central advantage of the cloud providers has been their reputation for security and privacy of customer data while allowing those customers to share it across their devices and perform large-scale computations on it.
これらの失敗から、デジタル資産のより効果的な共有の障害について、どのような教訓を得ることができるでしょうか？データ共有が最も劇的に失敗し、ストレージ共有がデータ共有に関する問題で最も苦戦してきたことから、自然な仮説として、関連する問題がこれらの問題の多くの中核にある可能性があります。結局のところ、関連する課題はこれらのすべての領域で再発します。IPFSの構造の大部分とその直面する課題は、データプライバシーを維持しながら、プライバシーを維持しようとしている個人や組織から遠く離れた場所にストレージを許可することに関連しています。クラウドプロバイダーの中心的な利点は、顧客データのセキュリティとプライバシーに関する評判でありながら、顧客がデバイス間で共有し、大規模な計算を実行することを可能にしている点です。
A basic contrast between data and many real-world assets is important in understanding these challenges. Lending and pooling of assets is ubiquitous in the economy as we discussed above. Critical to it is the possibility of decomposing the rights one has to an asset. Legal scholars typically describe three attributes of property: "usus" (the right to use something), "abusus" (the right to alter or dispose of it) and "fructus" (the right to the value it creates). A standard rental contract, for example, transfers to the renter the usus rights, while retaining abusus and fructus for the landlord. A corporation grants usus of many assets to employees, abusus only to senior managers (and often only with checks and balances), and reserves fructus for shareholders.
これらの課題を理解する上で、データと多くの現実世界の資産との基本的な対比が重要です。上で説明したように、経済における資産の貸付とプールは遍在しています。そのためには、資産に対する権利を分解できる可能性が不可欠です。法学者たちは通常、財産の3つの属性を記述しています。「usus」（何かを使用する権利）、「abusus」（それを変更または処分する権利）、「fructus」（それが生み出す価値に対する権利）です。例えば、標準的な賃貸契約では、ususの権利が借主に譲渡され、賃貸人はabususとfructusを保持します。企業は多くの資産のususを従業員に、abususを上級管理職のみに（そして多くの場合、チェックとバランスを持ってのみ）付与し、fructusを株主に留保します。
Achieving this crucial separation is different and arguably more challenging for data. The simplest ways of giving access to usus of data also allow the person granted access the ability to abuse or transfer the data to others (abusus) and the ability for others to gain financial benefit from those data (fructus), possibly at the expense of the person sharing it. Many who chose to publish data online that has now been incorporated into GFMs believed they were sharing information for others to use, but they did not perceive the full implications that sharing would have. Of course, norms, laws and cryptography could all potentially play a role in correcting this situation, and we turn to these shortly. At present these are all underdeveloped relative to expectations in, for example, corporate governance or housing rentals, impairing the ability of data sharing to thrive.
この重要な分離を実現することは、データの場合、異なり、おそらくより困難です。データのususへのアクセスを許可する最も簡単な方法は、アクセスを許可された人物にデータを悪用したり、他者に譲渡したりする能力（abusus）、そして他者がそれらのデータから経済的利益を得る能力（fructus）を与え、共有する人の負担になる可能性があります。現在GFMsに取り込まれているデータをオンラインで公開することを選択した多くの人は、他の人が使用するための情報を共有していると信じていましたが、共有することによる完全な影響を認識していませんでした。もちろん、規範、法律、暗号化はすべて、この状況を修正する上で潜在的に役割を果たす可能性があり、これらについてはすぐに取り上げます。現在、これらはすべて、例えば企業ガバナンスや住宅賃貸における期待と比較して未発達であり、データ共有が繁栄する能力を損なっています。
To make matters more complicated, settling on such a set of standards is, for the reasons we highlighted in the Association and ⿻ Publics chapter, challenged by the other key property of data: that interests in it are rarely if ever usefully understood as mostly individual rights. Data are inherently associational, social and intersectional, making many of the simplest "quick fixes" for this problem (in terms of privacy regulations and cryptography) so misfitting that they impede progress more than they facilitate it.
さらに事態を複雑にしているのは、このような標準セットを決定することは、「協会と publics」の章で強調した理由から、データのもう一つの重要な特性、つまりデータへの関心がほとんどの場合、個々の権利として有用には理解されないという点によって、課題となっていることです。データは本質的に協会的、社会的、そして交差点的であり、この問題に対する最も単純な「迅速な解決策」（プライバシー規制と暗号化の観点から）の多くは、進歩を促進するよりも阻害するほど不適切です。
Furthermore, even if there were a clear set of solutions to these challenges, there is no straightforward way to implement them directly. The most simplistic understanding of contracts is that they are commitments between parties described and mutually agreed to in a document. The freedom of contract simply requires these be enforced. The reality is much richer, however: it is impossible to specify in a contract how to resolve many conflicts that may arise and no one could read and process such a detailed document if it were.[^incomplete] Contracts are necessarily both ambiguous on many points and deliberately do not touch many questions (e.g. "the worker should work really hard" and "the employer should be fair") that are important but hard to precisely specify. Most contractual arrangements are therefore governed primarily by customary expectations, legal precedent, statutes that are consistent with these, mutually expected norms, etc. In many contexts, contractual provisions that conflict with these evolved principles will not be enforced. These norms and legal structures have co-evolved over decades and even centuries to govern canonical relationships like rental and employment, minimizing the role that formal court-based contractual provisions and enforcement have to play. While self-enforcing digital "smart contracts" might thus provide a way to implement such norms smoothly, they cannot substitute for the process of creating a stable social understanding of how data collaboration works, what different parties can expect, and when various legal and technical enforcement mechanisms should and will kick in.
さらに、これらの課題に対する明確な解決策があったとしても、それらを直接実装する簡単な方法はありません。契約の最も単純な理解は、文書に記述され、相互に合意された当事者間の約束です。契約の自由は、単にこれらを強制することを必要とします。しかし、現実ははるかに豊かです。発生する可能性のある多くの紛争をどのように解決するかを契約で指定することは不可能であり、そのような詳細な文書を誰も読むことも処理することもできません[^incomplete]。契約は必然的に多くの点で曖昧であり、重要なものの正確な指定が困難な多くの問題（例えば、「労働者は本当に一生懸命働くべきである」と「雇用主は公平であるべきである」）には意図的に触れていません。したがって、ほとんどの契約上の取り決めは、主に慣習的な期待、法的先例、これらと一致する法令、相互に期待される規範などによって支配されています。多くの文脈において、これらの進化した原則と矛盾する契約条項は執行されません。これらの規範と法的構造は、数十年、あるいは数世紀にわたって共進化し、賃貸や雇用のような典型的な関係を管理し、正式な裁判所ベースの契約条項と執行が果たすべき役割を最小限に抑えています。したがって、自己執行型のデジタル「スマートコントラクト」は、このような規範を円滑に実装する方法を提供する可能性がありますが、データコラボレーションがどのように機能するか、さまざまな当事者が何を期待できるか、そしてさまざまな法的および技術的な執行メカニズムがいつ、どのように発動されるべきか、そして発動されるかについての安定した社会的な理解を作り出すプロセスに代わるものではありません。
[^incomplete]: Sanford J. Grossman and Oliver D. Hart, "The Costs and Benefits of Ownership: A Theory of Vertical and Lateral Integration", Journal of Political Economy 94, no. 4: 691-719.
[^incomplete]: Sanford J. Grossman and Oliver D. Hart, "The Costs and Benefits of Ownership: A Theory of Vertical and Lateral Integration", Journal of Political Economy 94, no. 4: 691-719.
Challenges of this sort surround efforts to build infrastructure for sharing digital assets like data. The basic problem is that information has a near-infinity of possible uses, meaning that heavily "contractualist" approaches that seek to define exactly how parties may use information run into unmanageable complexity. Such contracts' zones of "incompleteness" are overwhelmingly vast because it is not possible even to imagine, let alone catalog and negotiate over all the possible future uses of information like genetics or geolocation. That means that the most promising possible benefits of data sharing -- which involve taking advantage of new technical affordance to convey information to distant parties all around the world -- are also the most dangerous and ungovernable. The potential market is therefore paralyzed. If we cannot address these problems with conventional contracts, our ideal spheres of information sharing will end up matching the shape of our associations -- meaning we need better maps of our associative connections, and, as discussed elsewhere, better assurances against information leakage even from trusted communities.
データのようなデジタル資産の共有のためのインフラストラクチャを構築しようとする努力には、このような種類の課題がつきまといます。基本的な問題は、情報には無限の可能性のある用途があるため、当事者が情報をどのように使用できるかを正確に定義しようとする非常に「契約主義的」なアプローチは、管理できないほどの複雑さに遭遇するということです。そのような契約の「不完全さ」の領域は圧倒的に広大です。なぜなら、遺伝子情報や地理位置情報のような情報の将来のすべての可能な用途を想像することさえ、ましてやカタログ化して交渉することは不可能だからです。つまり、データ共有の可能性のある最も有望な利点、つまり世界中の遠隔地の当事者に情報を伝えるために新しい技術的便宜を活用することは、最も危険で統治できないものです。したがって、潜在的な市場は麻痺しています。従来の契約ではこれらの問題に対処できない場合、理想的な情報共有の領域は、私たちの協会の形と一致する結果になります。つまり、私たちの協会のつながりのより良い地図、そして他の場所で説明したように、信頼できるコミュニティからの情報漏洩に対するより良い保証が必要です。
Of course, these are far from the only problems besetting digital asset sharing: optimizing for latency, mapping security measures, appropriately standardizing units of compute and other such technical obstacles are also significant. But the challenges created by the lack of clear and meaningful standards (both legal and technical) for protecting data while it is shared spill out into almost every aspect of scalable digital cooperation. While no deductive analysis can substitute for the social experimentation and evolution that will be needed to reach such standards, we can highlight some of the components and efforts that seem likely to address the central tensions above and thus should become important to social exploration if we are going to get past the current barriers to digital asset sharing.
もちろん、これらはデジタル資産共有を悩ませている問題のほんの一部です。レイテンシの最適化、セキュリティ対策のマッピング、計算単位の適切な標準化など、その他の技術的な障害も重要です。しかし、共有中にデータを保護するための明確で意味のある標準（法的および技術的の両方）の欠如によって生じる課題は、スケーラブルなデジタル協力のほぼすべての側面に波及します。そのような標準に到達するために必要な社会的実験と進化に演繹的な分析が取って代わることはできませんが、上記の主要な緊張に対処する可能性が高いと考えられる構成要素と努力をいくつか強調することができます。そのため、現在のデジタル資産共有の障壁を乗り越えるためには、社会的探求にとって重要になるでしょう。
The first and simplest issue to address is standards for performance and security for computational asset sharing. When users store their data or entrust a computation to others, they need assurances that their data will not be compromised by a third party and that the computation will be performed according to their expectations, that their data will be retrievable by themselves or their customers with an expected distribution of latency by people in various places etc. Currently, these sorts of guarantees are central to the value propositions of the cloud providers. Because there are no standards that can easily be met by a broad set of individuals and organizations offering computational services, these powerful companies dominate the market. An analogous example is the introduction of Hypertext Transfer Protocol Secure (HTTPS), which allowed a range of web hosting services to meet security criteria that give web content consumers confidence that they can access data from that website without being maliciously surveilled. Such standards could naturally be paired with standardized formats for searching, requesting, and matching on additional performance and security features.
まず最初に、そして最も簡単に取り組むべき問題は、計算資産共有のパフォーマンスとセキュリティに関する標準です。ユーザーが自分のデータを保存したり、計算を他者に委ねたりする場合、第三者によってデータが侵害されないこと、計算が期待通りに実行されること、様々な場所にいる人々による遅延の予想される分布によって、自分自身または顧客がデータを取得できることなどの保証が必要です。現在、このような保証は、クラウドプロバイダーのバリュープロポジションの中核をなしています。計算サービスを提供する幅広い個人や組織が容易に満たすことができる標準がないため、これらの強力な企業が市場を支配しています。類似の例としては、セキュアハイパーテキスト転送プロトコル（HTTPS）の導入があります。これにより、幅広いウェブホスティングサービスがセキュリティ基準を満たすことができ、ウェブコンテンツの消費者は、悪意のある監視を受けることなく、そのウェブサイトからデータにアクセスできるという確信を持つことができます。このような標準は、追加のパフォーマンスとセキュリティ機能の検索、要求、照合のための標準化された形式と自然に組み合わせることができます。
However, as noted above, the thorniest questions pertain not to performance or third-party attacks, but to the problems at the heart of data collaboration: what should a collaborator Party B with whom Party A shares data or other digital assets learn about Party A's data? While this obviously has no single right answer, setting parameters and expectations in ways that allow participants to benefit from collaboration without frequently undermining their critical interests or those of other people affected by this collaboration is central to making data collaboration feasible and sustainable. Luckily, a number of tools are becoming available that will help provide technical scaffolding for such relationships.
しかし、前述のように、最も難しい問題は、パフォーマンスや第三者による攻撃ではなく、データコラボレーションの中核にある問題、つまり、当事者Aがデータやその他のデジタル資産を共有する協力者である当事者Bは何を当事者Aのデータについて学ぶべきかという問題です。これは明らかに唯一の正しい答えがないのですが、参加者が協力から利益を得ながら、頻繁に自分たちの重要な利益や、この協力によって影響を受ける他の人の利益を損なうことなく、パラメータと期待を設定することが、データコラボレーションを実現可能かつ持続可能にするために不可欠です。幸いなことに、そのような関係のための技術的な足場を提供するのに役立つ多くのツールが利用可能になりつつあります。
While we have discussed it in the Association chapter, it is worth recalling their relevance here. Secure multiparty computation (SMPC) and homomorphic encryption allow multiple parties to perform a computation together and create a collective output without each revealing to the others the inputs. While the simplest illustrative examples include calculating an average salary or tallying votes in an election, far more sophisticated possibilities are increasingly within reach, such as training or fine-tuning a GFM. These more ambitious applications have helped create the field of "federated learning" and "data federation", which allow the computations necessary for one of these ambitious applications to be performed locally on a distributed network of personal or organizational computers with the inputs to the model being passed back and forth securely without the underlying training data ever leaving the machine or servers of the respective parties to the communication. In collaboration with open-source providers of these tools such as OpenMined, international organizations like the United Nations have increasingly built experimental showcase platforms for data collaboration harnessing these tools.[^OM] An alternative to this distributed approach is to use specialized "confidential computers" that can be verified to perform particular calculations but give no one access to their intermediate outputs. Because these machines are expensive and produced by only a limited range of companies, however, these lend themselves more to control by a trusted central entity than diffuse collaboration.
協会の章で議論したように、ここでその関連性を思い出しておく価値があります。セキュアマルチパーティ計算（SMPC）と準同型暗号化により、複数の当事者が共同で計算を実行し、それぞれの当事者が他の当事者に入力を明らかにすることなく、共同の出力を作成することができます。最も単純な例としては、平均給与の計算や選挙における投票数の集計がありますが、GFMのトレーニングや微調整など、はるかに高度な可能性がますます実現可能になっています。これらのより野心的なアプリケーションは、「フェデレーテッドラーニング」や「データフェデレーション」という分野を作り出すのに役立ち、これらの野心的なアプリケーションに必要な計算を、個人または組織のコンピューターの分散ネットワーク上でローカルに実行し、モデルへの入力を安全に送受信することで、基礎となるトレーニングデータが通信の当事者のマシンまたはサーバーを離れることなく行うことができます。OpenMinedなどのこれらのツールのオープンソースプロバイダーと協力して、国連などの国際機関は、これらのツールを活用したデータコラボレーションのための実験的なショーケースプラットフォームをますます構築しています。[^OM]この分散型アプローチの代替案としては、特定の計算を実行できることを検証できるが、中間出力を誰にもアクセスさせない特殊な「機密コンピューター」を使用する方法があります。しかし、これらのマシンは高価であり、限られた範囲の企業によってしか製造されていないため、これらは、分散型コラボレーションよりも、信頼できる中央機関による制御に適しています。
[^OM]: "The UN is Testing Technology that Processes Data Confidentially" The Economist January 29, 2022.
[^OM]: "The UN is Testing Technology that Processes Data Confidentially" The Economist January 29, 2022.
While these approaches can help achieve a collaboration without unnecessary information being conveyed across collaborators, other tools are needed to address the information contained in the desired outputs (e.g. statistics or models) created by the collaboration. Models may both leak input information (e.g. a model reproduces intimate details of the medical history of a particular person) or may, conversely, obscure the source of information (e.g. reproduce input creative text without attribution, in violation of a license). Both are significant impediments to data collaboration, as collaborators will typically want agency over the use of their data.
これらのアプローチは、協力者間で不必要な情報が伝達されることなく協力を実現するのに役立ちますが、コラボレーションによって作成された目的の出力（統計やモデルなど）に含まれる情報を処理するための他のツールが必要です。モデルは、入力情報を漏洩する可能性（例：モデルが特定の人の病歴の親密な詳細を再現する）や、逆に、情報のソースを曖昧にする可能性（例：ライセンスに違反して、帰属を示さずに入力された創造的なテキストを再現する）があります。どちらもデータコラボレーションにとって大きな障害となります。なぜなら、協力者は通常、自分のデータの使用について主体性を持ちたいからです。
Tools to address these challenges are more statistical than cryptographic. Differential privacy limits the degree to which input data can be guessed from a collection of output data, using a "privacy budget" to ensure that together disclosures do not reliably reveal inputs. Watermarking can create "signatures" in content showing its origin in ways that are hard to erase, ignore or even in some cases detect. "Influence functions" trace the role a particular collection of data plays in producing the output of a model, allowing at least partial attribution of the output of an otherwise "black box" model.[^influence]
これらの課題に対処するためのツールは、暗号化よりも統計的なものが多くあります。差分プライバシーは、「プライバシーバジェット」を使用して、開示がまとめて入力情報をもたらすことがないように、出力データの集合から入力データを推測できる程度を制限します。透かしは、消去、無視、または場合によっては検出することさえ困難な方法で、その起源を示すコンテンツに「署名」を作成することができます。「影響関数」は、特定のデータコレクションがモデルの出力を生成する上で果たす役割を追跡し、それ以外の「ブラックボックス」モデルの出力を少なくとも部分的に帰属させることができます。[^influence]
[^influence]: Pan Wei Koh and Percy Liang, "Understanding Black-Box Predictions via Influence Functions", Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, 70 (2017): 1885-1894
[^influence]: Pan Wei Koh and Percy Liang, "Understanding Black-Box Predictions via Influence Functions", Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, 70 (2017): 1885-1894
All these techniques have fallen somewhat behind the speed, scale and power of the development of GFMs. For example, differential privacy focuses mostly on the literal statistical recoverability of facts, whereas GFMs are often capable of performing "reasoning" as a detective would, inferring for example someone's first school from a constellation of only loosely related facts about later schools, friendships, etc. Harnessing the capacity of these models to tackle these technical challenges and deriving technical standard definitions of data protection and attribution, especially as models further progress, will be central to making data collaboration sustainable.
これらの技術はすべて、GFMの開発の速度、規模、能力にやや遅れを取っています。たとえば、差分プライバシーは、事実の文字通りの統計的な回復可能性に焦点を当てているのに対し、GFMはしばしば探偵のように「推論」を行い、たとえば、後の学校、友情など、わずかに関連する事実の集合から誰かの最初の学校を推測することができます。これらのモデルの能力をこれらの技術的課題に取り組むために活用し、特にモデルがさらに進歩するにつれて、データ保護と帰属の技術標準定義を導き出すことは、データコラボレーションを持続可能にするために不可欠です。
Yet many of the challenges to data collaboration are more organizational and social than purely technical. As we noted earlier, interests in data are rarely individual as almost all data are relational. Even beyond this most fundamental point, there are many reasons why organizing data rights and control at the individual level is impractical including:
しかし、データコラボレーションに対する課題の多くは、純粋に技術的なものよりも、組織的および社会的です。前述のように、データへの関心は、ほとんどすべてのデータが関係性を持つため、めったに個人レベルではありません。この最も基本的な点を超えて、個人レベルでデータの権利と管理を組織化することが非現実的な理由はたくさんあります。
Social leakage: Even when data do not directly arise from a social interaction, they almost always have social implications. For example, because of the shared genetic structure of relatives, something like a 1% statistical sample of a population allows the identification of any individual from their genetic profile, making the preservation of genetic privacy a profoundly social undertaking.
社会的漏洩：データが社会的な相互作用から直接生じるものでなくても、ほとんど常に社会的含みがあります。たとえば、親族の共有遺伝構造のために、人口の1％の統計的サンプルでも、遺伝子プロファイルから個人の特定が可能になるため、遺伝的プライバシーの保護は非常に社会的です。
Management challenges: it is nearly impossible for an individual alone to understand the implications, both financial and personal, of sharing data in various ways. While automated tools can help, these will be made or shaped by social groups, who will need to be fiduciaries for these individuals.
管理上の課題：個人だけで、様々な方法でデータを共有することの、経済的および個人的な影響を理解することはほとんど不可能です。自動化されたツールは役立ちますが、これらは社会集団によって作られたり、形作られたりするものであり、これらの個人に対する受託者になる必要があります。
Collective bargaining: The primary consumers of large data sets are the largest and most powerful corporations in the world. The billions of data creators around the world can only achieve reasonable terms in any arrangement with them, and these companies could only engage in good faith negotiations if data creators act collectively.
団体交渉：大規模なデータセットの主な消費者は、世界で最大かつ最も強力な企業です。世界中の数十億人のデータ作成者は、それらとのあらゆる取り決めにおいて妥当な条件を達成できるだけであり、これらの企業は、データ作成者が共同して行動した場合にのみ、誠意を持って交渉を行うことができます。
Organizations capable of taking on this role of collectively representing the rights and interests of "data subjects"[^whoownsthefuture] have been given a variety of names: data trusts,[^datatrust] collaboratives,[^datacollab] cooperatives,[^datacoops] or, in a whimsical turn of phrase one of the authors suggested, "mediators of individual data" (MIDs).[^dataaslabor] Some of these could quite naturally follow the lines of existing organizations: for example, unions for creative workers representing their content, or Wikipedia representing the collective interest of its volunteer editors and contributors. Others may require new forms of organization, such as the contributors of open-source code that is being used to train code-generation models, authors of fan fiction and writers of Reddit pages may need to organize their own forms of collective representation.
「データ主体」[^whoownsthefuture]の権利と利益を共同で代表するという役割を引き受けることができる組織は、データトラスト、[^datatrust] コラボレーティブ、[^datacollab] コオペラティブ、[^datacoops] あるいは、著者の1人が冗談めかして提案した表現を用いれば、「個人のデータの仲介者」（MID）[^dataaslabor]など、様々な名前で呼ばれています。これらのいくつかは、既存の組織の枠組みを自然に踏襲する可能性があります。たとえば、クリエイティブワーカーの組合がそのコンテンツを代表したり、ウィキペディアがボランティア編集者と寄稿者の共同の利益を代表したりするなどです。その他には、コード生成モデルのトレーニングに使用されているオープンソースコードの貢献者、ファンフィクションの著者、Redditページのライターなどが、独自の集団的代表形式を組織化する必要があるなど、新しい形態の組織が必要になる場合があります。
Beyond these formal technologies, organizations and standards, broader and more diffuse concepts, expectations and norms will have to develop so as to ensure broad understanding of what is at stake in data collaborations, so that contributors feel empowered to strike fair agreements and hold their collaborators accountable. Given the pace of technological change and adaptation in what data collaborations will thus become, these norms will both have to become pervasive and reasonably stable and dynamic and adaptive. Achieving this will require practices of education and cultural engagement that keep pace with technical change, as we discuss in the following chapters.
これらの公式な技術、組織、標準を超えて、データコラボレーションにおけるリスクを広く理解し、貢献者が公正な合意を結び、協力者を責任追及できるようにするために、より広範で、より漠然とした概念、期待、規範が発展しなくてはなりません。データコラボレーションが今後どのように変化していくかを考えると、これらの規範は、普及し、ある程度安定し、動的で適応性のあるものでなければなりません。これを実現するには、次の章で説明するように、技術の変化に追いつく教育と文化的関与の実践が必要です。
Once they develop and spread sufficiently, data collaboration tools, organizations and practices may become sufficiently familiar to be encoded in common sense and legal practice as deeply as "property rights" are, though as we noted they will almost certainly have to take a different form than the standard patterns governing private ownership of land or the organization of a joint-stock corporation. They will, as we noted, need to include many more technical and cryptographic elements, different kinds of social organizations with a greater emphasis on collective governance and fiduciary duties and norms or laws protecting against unilateral disclosure by a member of a MIDs (analogous to prohibitions against unilateral strikebreaking against unions). These may form into a future version of "property" for the digital world, but one much more attuned to the ⿻ character of data.
十分に発展し、普及すると、データコラボレーションのツール、組織、実践は、私たちが述べたように「所有権」と同じくらい常識と法的慣習に深く組み込まれるようになる可能性があります。しかし、私たちが指摘したように、それらは、土地の私有権または株式会社の組織を統治する標準的なパターンとは異なる形態をとる必要があります。私たちが指摘したように、それらには、より多くの技術的および暗号化の要素、集合的なガバナンスと受託者責任を重視したさまざまな種類の社会組織、およびMIDのメンバーによる一方的な開示を防ぐ規範または法律（組合に対する一方的なストライキ破りに対する禁止と同様）を含める必要があります。これらは、デジタル世界の将来の「財産」のバージョンを形成する可能性がありますが、データの⿻特性に非常に適応したものです。
Achieving ⿻ property will be a challenge, but it is instructive to remember that many property rights systems in other realms are contested and in flux. In some ways, the deeply social character of data sets it apart from real-world assets, and therefore our existing modes of designing property rights and contractual systems are not readily applied to data. But in other ways, the deeply social character of data accentuates, through its unfamiliarity, many of the ways traditional property systems are themselves ill-suited to managing real assets today.
所有を実現することは課題となるでしょうが、他の分野における多くの所有権システムが争われ、変動していることを思い起こしておくことは有益です。ある意味では、データの社会的に深い性質は、現実世界の資産とは異なるものであり、そのため、既存の所有権と契約システムの設計方法は、データには容易に適用できません。しかし、別の見方をすれば、データの社会的に深い性質は、その馴染みのなさを通じて、従来の所有権システムが今日、現実の資産の管理に不向きである多くの方法を際立たせています。
We take one step away from the purely digital asset world and look to two examples of digitally-related assets whose property rights regimes are changing rapidly. These two examples are the electromagnetic spectrum and namespaces on the internet.
純粋にデジタル資産の世界から一歩離れて、所有権制度が急速に変化している、デジタル関連資産の2つの例を見てみましょう。これら2つの例は、電磁スペクトルとインターネット上の名前空間です。
Traditionally, entitlements to broadcast on a particular electromagnetic frequency in a particular geographic range have (in many countries including the US) been assigned or auctioned to operators with licenses being renewed at low cost. This has effectively created a private property-like entitlement based on the idea that users of frequencies will interfere if many are allowed to operate on the same band in the same place and that licensees will steward the band if they have property rights over it. These assumptions have been tested to the breaking point recently, however, as many digital applications (such as WiFi) can share spectrum and the rapidly changing nature of uses for spectrum (e.g. moving from over-the-air broadcasting to 5G wireless) has dramatically changed interference patterns, requiring a reorganization of the spectrum against which legacy license holders can often serve as holdouts.[^Milgrom] This, in turn, has led to significant changes to the property system, allowing licensing agencies like America's Federal Communications Commission to relocate holdouts in auctions, and proposals by leaders in the space for even more radical designs that would mix elements of rental and ownership as we discuss in our Social Markets chapter below or leave spectrum unlicensed for specified shared uses.[^licenses]
伝統的に、特定の地理的範囲内の特定の電磁周波数で放送する権利は（米国を含む多くの国で）、ライセンスの更新費用が低い状態で、オペレーターに割り当てられたり、競売にかけられたりしてきました。これは、同じ場所の同じ帯域で多くの事業者が運用することを許可すると、周波数を使用する者が干渉し、ライセンシーが所有権を持つことで帯域を管理すると仮定して、事実上、私的所有権のような権利を創出しました。しかし、多くのデジタルアプリケーション（Wi-Fiなど）がスペクトルを共有できること、そしてスペクトルの用途の急速な変化（例えば、地上波放送から5G無線への移行）により干渉パターンが劇的に変化し、従来のライセンス保有者をしばしば妨げとなる存在として、スペクトルの再編成が必要となったため、これらの仮定は最近、限界にまで試されています。[^Milgrom] これは、アメリカの連邦通信委員会のようなライセンス機関が競売で妨げとなる存在を再配置することを可能にし、この分野のリーダーたちによる、私たちが以下の社会市場の章で議論するように、賃貸と所有の要素を組み合わせる、あるいは特定の共有用途のためにスペクトルをライセンスなしにするという、さらに抜本的な設計案をもたらしました。[^licenses]
[^Milgrom]: Paul R. Milgrom, Jonathan Levin and Assaf Eilat, "The Case for Unlicensed Spectrum" at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1948257 and Paul Milgrom, "Auction Research Evolving: Theorems and Market Designs", American Economic Review 111, no. 5 (2021): 1383-1405. [^licenses]: E. Glen Weyl and Anthony Lee Zhang, "Depreciating Licenses", American Economic Journal: Economic Policy 14, no. 3 (2022): 422-448. Paul R. Milgrom, E. Glen Weyl and Anthony Lee Zhang, "Redesigning Spectrum Licenses to Encourage Innovation and Investment", Regulation 40, no. 3 (2017): 22-26.
[^Milgrom]: Paul R. Milgrom, Jonathan Levin and Assaf Eilat, "The Case for Unlicensed Spectrum" at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1948257 and Paul Milgrom, "Auction Research Evolving: Theorems and Market Designs", American Economic Review 111, no. 5 (2021): 1383-1405. [^licenses]: E. Glen Weyl and Anthony Lee Zhang, "Depreciating Licenses", American Economic Journal: Economic Policy 14, no. 3 (2022): 422-448. Paul R. Milgrom, E. Glen Weyl and Anthony Lee Zhang, "Redesigning Spectrum Licenses to Encourage Innovation and Investment", Regulation 40, no. 3 (2017): 22-26.
The evolution of property in namespaces has been even more radical. Traditionally the Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN) allowed registration of domain names at relatively low cost with nominal fees for renewal, similar to the property-like licensing regime for spectrum. While this system has evolved, the more fundamental change has been that today, most people reach websites through search engines rather than direct navigation. These engines usually list sites associated with a given name based on a variety of (mostly not publicly disclosed) signals of their relevance to users as well as including some paid advertisements that are auctioned in real-time.[^Edelman] While relevance algorithms are something of a black box, a reasonable first mental model for them is the original "PageRank" algorithm of Google founders Sergey Brin and Larry Page, which ranked pages based on their "network centrality", a notion related to the network-based voting systems we will discuss in our chapter on ⿻ Voting below. [^BP] Thus, to a first blush, we can think of the de facto property regime of Internet namespaces today as being a combination of collective direction towards the interest of browsers (rather than domain owners) combined with a real-time auction for domain owners. Both are a far cry from traditional property systems.
名前空間における所有権の進化は、さらに急進的でした。伝統的に、インターネット名称と番号の割り当てを担当する組織（ICANN）は、スペクトルの所有権のようなライセンス制度と同様に、比較的低い費用でドメイン名の登録を許可し、更新には名目上の料金を課していました。このシステムは進化してきましたが、より根本的な変化は、今日、ほとんどの人が検索エンジンを通してウェブサイトにアクセスするようになり、直接ナビゲーションを行わなくなったことです。これらのエンジンは通常、ユーザーとの関連性の様々な（ほとんど公開されていない）シグナルに基づいて、特定の名前と関連付けられたサイトをリストし、リアルタイムで競売にかけられる有料広告もいくつか含んでいます。[^Edelman] 関連性のアルゴリズムはブラックボックスのようなものですが、それらに対する妥当な最初のメンタルモデルは、Googleの創設者であるセルゲイ・ブリンとラリー・ペイジによる元の「PageRank」アルゴリズムであり、これはページを「ネットワークの中心性」に基づいてランク付けしました。これは、私たちの投票に関する章で議論するネットワークベースの投票システムに関連する概念です。[^BP] したがって、一見したところ、今日のインターネット名前空間の実質的な所有権制度は、ドメイン所有者ではなくブラウザの利益に向けた集団的な方向性と、ドメイン所有者向けのリアルタイムオークションの組み合わせであると考えることができます。どちらも、従来の所有権システムとは大きく異なります。
[^Edelman]: Benjamin Edelman, Michael Ostrovsky and Michael Schwarz, "Internet Advertising and the Generalized Second-Price Auction: Selling Billions of Dollars Worth of Keywords", American Economic Review 97, no. 1: 242-259 [^BP]: Sergey Brin and Lawrence Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine", Computer Systems and ISDN Systems 30, no. 1-7: 107-117.
[^Edelman]: Benjamin Edelman, Michael Ostrovsky and Michael Schwarz, "Internet Advertising and the Generalized Second-Price Auction: Selling Billions of Dollars Worth of Keywords", American Economic Review 97, no. 1: 242-259 [^BP]: Sergey Brin and Lawrence Page, "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine", Computer Systems and ISDN Systems 30, no. 1-7: 107-117.
This is not, of course, to suggest that any of this is ideal and certainly not socially legitimate. These systems have been largely designed far from the public eye, without public understanding by teams of technocratic engineers and economists. Few even recognize that they operate much less believe they are appropriate.[^critique] On the other hand, they respond to real challenges in creative ways, and the issues they address stretch well beyond the narrow domains to which they have been applied thus far. Addressing holdout problems and spectrum sharing is central to allowing digital development that is broadly demanded by the public and viewed as central to even issues of national security. Similar holdout issues pervade the redevelopment of urban spaces and the building of common infrastructure, and much land currently held as private property could be made into shared spaces like parks (or vice-versa).
もちろん、これは、これらのいずれも理想的であり、社会的に正当であることを示唆するものではありません。これらのシステムは、主に一般の人々の目から離れた場所で、技術者や経済学者のチームによって、一般の人々の理解なしに設計されてきました。その仕組みを理解している人はほとんどおらず、適切であると信じている人はさらに少ないでしょう。[^critique] 一方で、これらは創造的な方法で現実の課題に対応しており、それらが対処する問題は、これまで適用されてきた狭い領域をはるかに超えています。妨害問題とスペクトルの共有に対処することは、国民によって広く求められ、国家安全保障の問題にも不可欠と見なされているデジタル開発を可能にするために不可欠です。同様の妨害問題は、都市空間の再開発や共通インフラストラクチャの構築に蔓延しており、現在私有地として保有されている多くの土地は、公園のような共有空間にすることができます（またはその逆も可能です）。
[^critique]: In fact, authors of this book have been prominent critics of these designs for these reasons. Zoë Hitzig, "The Normative Gap: Mechanism Design and Ideal Theories of Justice", Economics and Philosophy 36, no. 3: 407-434. Glen Weyl, "How Market Design Economists Helped Engineer a Mass Privatization of Public Resources", Pro-Market May 28, 2020 at https://www.promarket.org/2020/05/28/how-market-design-economists-engineered-economists-helped-design-a-mass-privatization-of-public-resources/.
[^critique]: 実際、本書の著者らは、これらの理由から、これらの設計の著名な批評家でした。Zoë Hitzig, "The Normative Gap: Mechanism Design and Ideal Theories of Justice", Economics and Philosophy 36, no. 3: 407-434. Glen Weyl, "How Market Design Economists Helped Engineer a Mass Privatization of Public Resources", Pro-Market May 28, 2020 at https://www.promarket.org/2020/05/28/how-market-design-economists-engineered-economists-helped-design-a-mass-privatization-of-public-resources/.
Treating name spaces as private property makes little sense, given that those who happen to own a name that is contested (e.g. "ABC.com") may be domain squatters, legacy owners serving a limited audience, fraudsters exploiting a brand, etc. While some of the stability and signal of importance from owners' willingness to pay offered by property rights are clearly important, the systems used by search engines achieve this in arguably a better balance by explicitly accounting for the public interest in stability and the real-time demands from those who would pay for the namespace than does a simple private property system. Again, these issues show up frequently in "real world" domains from trademarks and other intellectual property to the ownership of antiquities and historic locations in cities. It only takes a slight stretch of imagination to see how, if they combine with far better public engagement, education and advocacy, the innovative alternatives to property that evolved and are evolving in the digital realm might help us rethink property systems more broadly in a ⿻ direction, a theme we will explore in greater depth in our Social Markets chapter below.
名前空間を私有財産として扱うことは、論争されている名前（例：「ABC.com」）を所有している人が、ドメインのスクワッター、限られた聴衆にサービスを提供するレガシーオーナー、ブランドを悪用する詐欺師などである可能性があることを考えると、ほとんど意味がありません。所有権によって提供される安定性と重要性のシグナルの一部は明らかに重要ですが、検索エンジンによって使用されるシステムは、安定性に対する国民の利益と、名前空間に対して支払いをしようとする人々からのリアルタイムの需要を明確に考慮することで、おそらくより良いバランスでこれを達成します。これは、商標やその他の知的財産から、都市の古代遺物や歴史的場所の所有権まで、「現実世界」の分野で頻繁に発生します。少し想像力を働かせれば、より良い国民の関与、教育、擁護と結び付けば、デジタル分野で進化し、進化している所有権の革新的な代替案が、私たちが以下の社会市場の章で詳しく検討するテーマである、より広い範囲で所有権システムを再考するのに役立つことがわかります。
[^Phys]: Kate Crawford, Atlas of AI (New Haven, CT: Yale University Press, 2022). Mary Gray, and Siddhath Suri. Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. (Boston: Houghton Miffilin Harcourt, 2019). [^EconoCloud]: Rolf Harms, and Michael Yamartino, “The Economics of the Cloud,” 2010, https://news.microsoft.com/download/archived/presskits/cloud/docs/The-Economics-of-the-Cloud.pdf. [^DawnOfEverything]: David Graeber and David Wengrow, The Dawn of Everything: A New History of Humanity, (New York: Farrar, Straus And Giroux, 2021). In this book, the authors explore a vast range of political creativity and flexibility surrounding how humans have organized themselves in the last 100,000 years. [^MysteryOfCapital]: Hernando de Soto, The Mystery of Capital: Why Capitalism Triumphs in the West and Fails Everywhere Else, (New York: Basic Books, 2000). In the book, he emphasizes that the abstract representation of property through formal titles and documentation allows assets to be leveraged in the financial system, enabling them to generate wealth and spur economic growth [^Henrich]: see Henrich, "Part III: New Institutions, New Psychologies," in op. cit. [^whoownsthefuture]: Jaron Lanier, Who Owns the Future?, (New York: Simon and Schuster, 2014). [^datatrust]: Sylvie Delacroix, and Jess Montgomery, “Data Trusts and the EU Data Strategy,” Data Trusts Initiative, June 2020. https://datatrusts.uk/blogs/data-trusts-and-the-eu-data-strategy. [^datacollab]: See the Data Collaboration Alliance at https://www.datacollaboration.org/ [^datacoops]: Thomas Hardjono and Alex Pentland, "Data cooperatives: Towards a Foundation for Decentralized Personal Data Management," arXiv (New York: Cornell University, 2019), https://arxiv.org/pdf/1905.08819.pdf. [^dataaslabor]: Lanier and Weyl, op. cit.
[^Phys]: Kate Crawford, Atlas of AI (New Haven, CT: Yale University Press, 2022). Mary Gray, and Siddhath Suri. Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. (Boston: Houghton Miffilin Harcourt, 2019). [^EconoCloud]: Rolf Harms, and Michael Yamartino, “The Economics of the Cloud,” 2010, https://news.microsoft.com/download/archived/presskits/cloud/docs/The-Economics-of-the-Cloud.pdf. [^DawnOfEverything]: David Graeber and David Wengrow, The Dawn of Everything: A New History of Humanity, (New York: Farrar, Straus And Giroux, 2021). この本では、著者は、過去10万年にわたって人間がどのように組織されてきたかについての、広範な政治的創造性と柔軟性を探求しています。[^MysteryOfCapital]: Hernando de Soto, The Mystery of Capital: Why Capitalism Triumphs in the West and Fails Everywhere Else, (New York: Basic Books, 2000). この本では、正式な称号や文書による財産の抽象的な表現が、資産を金融システムで活用することを可能にし、富を生み出し、経済成長を促進することを強調しています。[^Henrich]: Henrich, "Part III: New Institutions, New Psychologies," in op. cit. を参照[^whoownsthefuture]: Jaron Lanier, Who Owns the Future?, (New York: Simon and Schuster, 2014). [^datatrust]: Sylvie Delacroix, and Jess Montgomery, “Data Trusts and the EU Data Strategy,” Data Trusts Initiative, June 2020. https://datatrusts.uk/blogs/data-trusts-and-the-eu-data-strategy. [^datacollab]: https://www.datacollaboration.org/にあるData Collaboration Allianceを参照。[^datacoops]: Thomas Hardjono and Alex Pentland, "Data cooperatives: Towards a Foundation for Decentralized Personal Data Management," arXiv (New York: Cornell University, 2019), https://arxiv.org/pdf/1905.08819.pdf. [^dataaslabor]: Lanier and Weyl, op. cit.