AIはインターネットを破壊しています。数学だけが私たちの希望です。

AIによって生成されたコンテンツはかつては単なる珍しさであり、教皇が6本の指を持っていたり、本物そっくりだが偽物の有名人の姿を作成したりしていました。それはほとんど無害な楽しみでした。しかし、それは劇的に変化しました。最近イランで起きた紛争は、それがどれほど危険になりうるかを示しました。捕らえられたアメリカ兵、隠された基地から離陸するイランの戦闘機、破壊されたレーダー基地の完全に捏造されたビデオがオンライン上で急速に拡散しました。これらの偽物はウイルスのように広まり、数百万人に信じられ、誰かがそれらが本物ではないことを確認する前に広く流通しました。

インターネットは劇的に変化しました。かつては意見を形成するのに役立ちましたが、今では何が真実なのか疑問に思うことがよくあります。この信頼の欠如は大きな問題であり、オンライン情報だけでなく、はるかに多くのものに影響を与えています。

ブライアン・トロンゾは、Succinct Labsの最高成長責任者です。

検出が機能しません

AIによって生成された偽情報を解決するために、より優れた検出ツールを作成することで、つまりAIを使ってAIと戦うという考え方は自然なことです。しかし、このアプローチはうまくいきません。画像のぼかしや歪みのような単純な変更でも、最良の検出器を簡単に欺き、その精度を劇的に低下させることができます。これは、これらの偽情報を検出することが本質的に難しいということによるものであり、まるでアンチウイルスソフトウェアがマルウェアを完全に停止させることができなかったのと似ています。偽情報を作成する側は常に優位に立っています。

しかし、検出の失敗はほとんど問題ではなく、なぜなら問題はすでにそれを超えているからです。

AIは単にテキストを作成するだけでなく、自律的な行動も可能になりました。これらのAIシステムはインターネットを閲覧したり、オンラインで買い物をしたり、情報を公開したり、互いに交渉したり、さらには機械と対話していることに気づかない子供たちを含む人々とコミュニケーションをとることができます。これらのシステムが広範囲に使用された際に誤作動した場合、その結果は深刻になる可能性があります。

想像してみてください、わずかに誤った情報で学習されたAIを。医療分野では、これは病院システム全体で数百万ドル規模の不正な請求につながる小さな請求の間違いを引き起こす可能性があります。同様に、オンラインショッピングにおいて、利益の最大化に焦点を当てたAIは、隠れた価格の抜け穴を発見し悪用する可能性があり、企業に数十億ドルの説明のつかない損失をもたらす可能性があります。

トレーニングデータセットで羽ばたく蝶が、現実経済に竜巻を引き起こす。

AIが一度ミスを犯すと、それがどのようにして起こったかの明確な記録はありません。それは段階的に考えません。代わりに、無数の隠れた設定を通して情報を処理し、確率に基づいて答えを出力します。これらの設定は常に変化するため、同じ答えを2回得ることはありません。これは、意思決定の理由を確実に遡って理解したり、学習したデータや従ったガイドラインを確認したりできないことを意味します。

スタンフォード大学からの新しい報告書は、主要な問題を強調しています。AI は、その影響を管理する私たちの能力よりも速く進歩しているということです。これは特に規制に関して当てはまり、規制はますます複雑になっています。連邦レベルと州レベルの両方で提案が殺到しており、2025 年だけでも 90 件以上の連邦勧告と 1,000 件を超える州法案が存在します。しかし、これらの規制のほとんどは、チャットボットのような単純な AI に焦点を当てており、購入、販売、意思決定など、独立してタスクを実行できるより高度な AI システムに対処するようには設計されていません。

AIエージェントを扱う際には、コンテンツに単にラベルを付けたり警告を提供したりするだけでは不十分です。これらのエージェントが行動を起こす頃には、すでに損害が発生しています。ここで重要な問題は、これらのシステムが稼働する前に検証可能であることを保証することです。

そして検証には証明が必要です。

証明が私たちを解放するでしょう。

ここで「proof（証明）」とは、単なる声明や開示ではなく、安全で検証可能な確認を意味します。これは、AIシステムが特定の入力を用いて記述されたとおりに動作し、特定の出力を生成したことを保証する不変のものであり、使用された元のデータを一切明らかにすることはありません。

研究者として、私はゼロ知識証明、またはZK証明に魅了されています。それらは誰かが追加情報を明らかにすることなく、ある声明が真実であることを証明することを可能にします – ただそれが真実であるという事実だけです。この概念は、1985年にMITから発表された論文で最初に説明されましたが、当初は美しくも非現実的なアイデアと見なされていました。しかし、2016年頃、私たちは実際の応用を発見しました：設計を明らかにすることなく、核弾頭の真正性を検証することです。この画期的な出来事はすぐにZK証明がブロックチェーン技術に採用されるようになり、現在では数十億ドルのデジタル資産を保護するのに役立っています。

現在、ZKがAIに登場しました。ここでは、問題は計算ではなく、真実です。

Zero-Knowledge proofs can help verify that a photo was taken by a genuine device at a specific time and hasn’t been changed, all without revealing private details about the image or the person who took it. This capability could drastically improve how we trust information online. However, verifying where media comes from is just the beginning – there’s much more potential beyond that.

分析者として、私はAIにゼロ知識証明を適用する可能性に特に興奮しています。私たちはZKを使用して、AIが行うすべての決定が検証可能であるシステムを作成できます。これは基本的に、その行動の「レシート」のようなものです。上流から見ると、これらのモデルのトレーニングに使用されるデータが信頼でき、規制に準拠していることを保証し、機密情報を明らかにすることなく実現します。下流では、結果を生成したプロセスに暗号的にリンクして監査可能性を実現しながら、企業秘密を保護できます。最後に、ZKは人間とAIエージェントの両方が自分の身元を証明できるようにし、関係者全員のプライバシーを維持します。

オンラインでの信頼回復のための概念的枠組み

1990年代に戻ると、インターネットは非常に安全ではありませんでした。誰でも合法的なウェブサイトを装った偽のウェブサイトを作成することが容易であり、パスワードやクレジットカード番号などの機密情報が暗号化されずにオンラインで送信されていました。つまり、誰でもそれを傍受することができました。このセキュリティの欠如により、オンラインで信頼できるビジネスを行うことはほぼ不可能でした。

解決策はHTTPSに切り替えることでした。ウェブブラウザは、サイトのアドレスとセキュリティ資格情報を結びつけるデジタル証明書 – つまり検証済みのリンクによってサイトの身元を確認できない場合、ウェブサイトを自動的に信用しなくなりました。この証明がなければ、ブラウザは警告を表示し、最終的には接続を完全にブロックしました。インターネットが安全になったのは、企業が信頼できることを約束したからではなく、ブラウザが機密情報を送信する前に身元の証明を要求したからです。

Web1は数学でスケールしました。

初期のインターネット、いわゆるWeb2は、Section 230と呼ばれる法律のおかげで急速に成長しました。この法律は、FacebookやYouTubeのようなプラットフォームが、ユーザーが投稿した内容に対して責任を問われることを保護していました。当時としては良い取引であり、ソーシャルメディアが発展するのを可能にしました。しかし、この合意は人々がオンラインでアップデートを共有しているときにはうまくいきましたが、現実世界で行動できる今日の強力なAIシステム向けに設計されてはいませんでした。現在、私たちは新たな課題に直面しています。もしAIが損害を引き起こした場合、人間ではないので誰が責任を負うべきでしょうか？

そしてWeb3が登場しました。Chris Dixonが「Read Write Own」と表現した概念で、ユーザーが自分のデータを管理し、クリエイターが自分の作品から直接利益を得て、プラットフォームがコミュニティに対して責任を負うというアイデアです。当初の約束は所有権と分散化に関するものだったのですが、なかなか普及しませんでした。Web3はすぐにリスクの高いNFT投資と関連付けられ、それらの投資が価値を失ったとき、より広範なビジョンもまた苦しみました。

Web3は、信頼から確実性へと移行する方法を模索するのが正しかった。しかし、インターネットの一部を所有するだけでは十分ではありません。AIや自動化されたプログラムが示しているように。重要な問題は、*誰が*プラットフォームを制御するかではなく、プラットフォーム上で何が起こっているかを*信頼できるか*どうかです。デジタルトークンは解決策ではありません。検証可能な証明こそ私たちが求めるものです。

インターネットがより積極的になり、人々やAIの両方が関わるようになるにつれて、私たちがやり取りするシステムについて明確な保証が必要です。誰がそれらを作成したのか、どのような情報が構築に使用されたのか、どのようなルールに従っているのか、そして行動を起こすことが許可されているのかです。これらの保証は、たとえそれらのシステムが所有者によって秘密に保たれている場合でも、非常に重要です – そして特に重要です。

ゼロ知識暗号化により、開発者は基本的に学習データの情報を事前に「封印」できます。これにより、データの出所、使用方法、およびあらゆる制限事項などをZK証明によって検証できる暗号学的フィンガープリントが作成されます。ただし、実際のデータ自体は公開されません。信頼に依存する代わりに、検証可能な証拠を提供します。

これはもはや消費者保護の問題だけではありません。国家安全保障の問題です。

ディープフェイクは序章に過ぎませんでした。真の脅威とは、外国によって制御されている可能性のある高度なエージェントを使用して、アメリカ人の行動に直接影響を与えることです。これらのエージェントには、金融市場で動作し、主要機関とやり取りし、さらには子供たちと関わる自動化されたシステムが含まれる可能性があります。これらすべてにおいて、その起源や権限を確認する方法はありません。この問題は修正可能ですが、アメリカ合衆国は、敵対者が既存の脆弱性を悪用する前に、今すぐ保護策を確立する必要があります。OKX, OP, QUANT, Polkadot, Uniswap, Pi Network, CZ, Bybit, SEC, Tron, ETH, Tether

安全性を確保し、説明責任を果たすために、議会は強力なAIシステム（特に金融や子供に関連する機密性の高い分野に携わるもの）が、セキュアで検証可能なデジタル署名を使用することを義務付けるべきです。これらの署名は、AIの身元、その責任者、およびその動作制限を確認し、機密情報を共有することなく行われます。この同じ原則は、これらのAIシステムによって行われるすべての重要なアクションに適用されるべきです。AIが個人や企業のトランザクションを急速な速度でますます処理するにつれて、各重要なイベント（支払い、合意、取引、データ共有など）には、承認の証明と関連する制限が付随する必要があります。

暗号資産投資家として、ゼロ知識証明の進展に本当に励まされています。米国政府は、商務省のNISTを通じて、プライバシー強化暗号プログラムの一環としてこの技術を標準化する方法を積極的に検討しています—これは非常に大きなことです！公式なガイドラインとなるよう、これらの標準案の最終決定を急ぐように働きかける必要があります。私は、コンテンツの存在を監視するのではなく、何かを証明できない場合に責任を問うことに焦点を当てるべきだと考えます。それは、暗号資産におけるプライバシーと自己主権の精神に本当に合致した形で責任をシフトさせます。

HTTPSは読み取りを可能にしました。セクション230は書き込みを可能にしました。ZKは証明を可能にします。

読み取り 書き込み 所有 証明する。

アナリストとして、ここで共有する意見は私自身の見解であり、CoinDesk、その親会社、または関連団体を代表するものではないことを明確にしておきたいと思います。

Gate は、CEX の取引量が 5 か月ぶりに増加するにつれて、スポット市場シェアの獲得をリードしています。

Gateはスポット市場シェアの拡大をリードし、CEXの取引量は5ヶ月ぶりに増加しています。

なぜ重要なのか：

アナリストとして、6月中に暗号資産市場のポジティブな変化を観察しました。中央集権型取引所（CEX）の取引高は5ヶ月ぶりに増加し、現物取引は15.3%増の1.11兆ドルに達し、現実世界資産（RWA）の永久先物は3110億ドルの新記録を達成しました。

Clarity Actは、長年にわたる最も重要な消費者保護の取り組みです。

オンラインで子供たちを保護することのプライバシーのパラドックス

Clarity Act は、実際には制裁回避への切符ではありません。