Web3におけるAIの不快な真実
AIについて、騒ぎ立てられる話ではなく、現実的な視点から率直に語りましょう。
分散型AIの概念は誰もが好む。オンチェーンエージェント。自律システム。コミュニティ所有のモデル。しかし、この物語の一部はほとんど注目されず、その部分がなければ、他のすべては実現しないのです。
AIには記憶が必要です。
象徴的な記憶ではなく、実際の記憶。学習データ、モデル重み、ログ、出力、履歴。そして今日でも、その多くは中心化されたサーバーに保存されたままです。たとえ他のすべてが分散型を謳っていてもです。
この矛盾は、人々が認識している以上に重要です。
信頼が静かに崩れる場所
AIエージェントをオンチェーンに配置しても、そのデータの出所が分からないままです。どのように学習されたかを検証できません。データセットが変更されたかどうかを確認できません。背後で重要な変更が行われていないと、ただ信じるしかないのです。
透明性と信頼最小化が求められるシステムにおいて、これは大きなギャップです。
ここに、Walrusが単なるインフラではなく、欠けているピースのように感じられる理由があります。
検証可能なデータがもたらす変化
Walrusは、大規模なデータセットを分散型で保存できるようにし、その可用性を時間とともに証明できます。つまり、AIシステムが、静かに消えたり、痕跡もなく変更されたりしないデータを参照できるようになります。
AI開発者にとって、これは非常に大きな意味を持ちます。モデルの監査が可能になります。制御を失うことなく学習データを共有できます。コミュニティがデータセットを統治できるようになり、単一のエンティティに信頼を置く必要がなくなります。
AIをブラックボックスから、より責任あるシステムへと変えます。
Suiとの連携における役割
Suiと組み合わせると、役割は明確です。Suiは実行と所有権を担当します。Walrusは記憶とスケーラビリティを担当します。
一方がAIが何をするかを決めます。もう一方が、それがどうやって到達したかを記憶します。
長期的にこのことが重要となる理由
AIはますますデータを必要とするようになります。Web3が約束を果たすためには、価値と同様にデータを真剣に扱うインフラが必要です。
#Walrus feels like a quiet step in that direction. Not flashy. Just necessary.
