枯れ葉から大樹へ:AIエコシステムにおける構造改革のための戦略的提言 — データ配当(Data Dividend)プロトコルとオンデバイス動画生成AI(Veo Nano)アーキテクチャによる共生的未来の設計 (From Leaf to Tree: A Strategic Proposal for Structural Reform in the AI Ecosystem)

Abstract

Author: Yoko Hasebe (長谷部 洋子) | Original Manuscript Date: November 2025 現在、生成AIエコシステムは「熱力学的限界(クラウド推論の電力・コスト・遅延)」と「情報学的限界(有機的学習データの枯渇と自己回帰的モデル崩壊:Model Collapse)」という二つの存亡に関わる壁に直面している。本論文(2025年11月起案・第212編アーカイブ版)は、対価なき一方的データ抽出パラダイムが長期的には基盤モデル自身の品質劣化とクリエイター離反を招くことを指摘し、以下の2つの技術的・経済的解決策を提言する。(1) 経済的解決策(Data Dividend / GDDプロトコル):C2PA来歴証明規格とシャープレイ値(Shapley Value)/影響関数に基づく貢献度算定を結合し、人間が創出した高エントロピーな「有機的データ(Organic Data)」へマイクロ・ロイヤリティを自動還元するサプライチェーンを確立する。(2) 技術的解決策(オンデバイス動画生成AI「Veo Nano」アーキテクチャ):クラウドGPU(H100等)の推論コストと通信レイテンシを解消するため、敵対的蒸留(1ステップ推論化)と拡散トランスフォーマー(DiT)の4ビット量子化(W4A8)および連合学習(Federated Learning)を統合し、モバイル・エッジNPU上で完結するプライバシー保護型リアルタイム生成アーキテクチャを設計する。 (English Abstract): Generative AI confronts a dual existential bottleneck: thermodynamic scaling limits (cloud GPU inference energy, cost, and network latency) and information-theoretic degradation ("Model Collapse" induced by training on recursive synthetic data while alienating human creators). Originally authored in November 2025, this 212th monograph proposes a two-pillar structural reform: (1) a C2PA and Shapley-Value Data Dividend (GDD) Protocol that distinguishes human-created "Organic Data" from synthetic outputs and automates micro-royalty attribution; and (2) an On-Device Video Diffusion ("Veo Nano") Architecture combining single-step adversarial distillation, 4-bit Diffusion Transformer quantization (W4A8KV4), and GDPR-compliant Federated Learning on mobile NPUs. License & Integrity Covenant: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) with Strict No-Learn Covenant (NLL-v1.0-2026).