AIの本当の問題は知能そのものではなく、ブラックボックス問題です。答えは得られますが、どうやって生成されたのかは誰にもわかりません。



透明性がなければ、堅実な出力さえも疑わしくなります。そこで検証層が登場します。すべてのAIの応答をオンチェーンに記録し、追跡し、監査可能にすることを想像してください。各出力は検証可能で責任を持つものとなります。

これが業界に必要なインフラストラクチャーの一種です。追跡性は盲目的な信頼を証明可能な確実性に変えます。AIの出力をその出所や方法論に遡ることができれば、単なる希望に頼るのではなく、証拠を持つことができるのです。
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DaoGovernanceOfficervip
· 2025-12-23 14:18
正直なところ、オンチェーン確認の視点は興味深いですが...経験的に言えば、私たちはここで二つの別々の問題を混同しています。透明性 ≠ 解釈可能性。すべてをオンチェーンでログに記録しても、モデルがその決定を下した理由を全く理解できない可能性があります。データはほとんどの人が実際の説明可能性ではなく、アカウンタビリティの演技を望んでいることを示唆しています(笑)。
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gas_fee_therapyvip
· 2025-12-23 11:18
オンチェーンでこの罠の論理を検証するのはいい響きだが、正直なところ誰が本当に監査ログを見返すだろうか...
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DaoDevelopervip
· 2025-12-20 15:50
なるほど、ブラックボックスの仕組みは本物だけど、… すべてのAI応答に対してオンチェーン検証を行うのは計算コストが高い気がしますね。Merkle証明は有効かもしれませんが、実際のガスコストはどれくらいですか?
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