オープンソースのモデル学習にもSETIのような仕組みは作れる？

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/18

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要点

この投稿は、SETIやFolding@homeのような分散コンピューティングのネットワークを、オープンソースの機械学習モデルの学習に応用できるかを問うています。
ライセンス面で問題の少ない形で運用し、さらに「オープンウェイト」だけでなく学習データや学習プロセスまでも含めた広い意味でのオープンさを想定している点が示されています。
投稿自体は実現可能性と妥当性を検討する形で、「その発想は愚かでは？」という問いとして構成されています。
学習をボランティアの分散計算資源で支えることで、AI学習を中央集権的な計算基盤に依存しすぎない形にしたいというコミュニティ志向が読み取れます。

何年か前に、SETIや、たんぱく質のためのFold at Homeのような、分散コンピューティングのネットワークに関する取り組みがあったと思います。

コミュニティが、問題のないライセンスで、しかも単にオープンな重みだけにとどまらない形で、オープンソースのモデルを訓練するためのこうしたネットワークを作ることは可能でしょうか？それは愚かなアイデアでしょうか？