##### HodlX ゲスト投稿あなたの投稿を提出する私たちが最初にAIの分散化について話したとき、私たちは計算、データ、そしてガバナンスモデルに焦点を当てました – そしてそれらは今でも重要です。しかし、自律エージェントが取引資産、サプライチェーンの運営、コミュニティのモデレーションなどの現実世界の環境で動作する際、信頼が最前線に移る課題です。「このブランドについて気分がいい」や「彼らのマーケティングは説得力がある」といった、人間的な優しさではなく。機械経済において、信頼は検証可能で、定量化でき、プロトコルの速度で強制可能でなければなりません。それがなければ、分散型AIは幻想、スパム、搾取、連鎖的な失敗のための高スループットのアリーナになるリスクがあります。これは、より多くの計算やクリーンなデータセットで解決できる問題ではありません。誰が行動できるかを決定する方法の問題です。**非公式な信頼からプロトコルルールへ**Web 2.0では、信頼はレストランのレビューを読むようなものでした - 夕食を選ぶには良いですが、何千もの自律エージェントが瞬時に高影響の決定を下すときには無意味です。そのシグナルは偽造が容易で、大規模に監査することが不可能であり、悪意のある行為者に対しての内在的な結果を伴わない。分散型AIネットワークでは、それでは通用しません。エージェントはもはや趣味のサーバーで動作する孤立したスクリプトではありません。彼らはリソースを要求し、取引を実行し、DAOで投票し、他のエージェントを調整するエンティティです。悪意を持って行動したり、無能である場合、損害は即座に発生し、しばしば回復不可能です。研究コミュニティから浮上している答えは、信頼そのものをインフラストラクチャの一部にすることです。注目を集めている提案の一つは、エージェントバウンドトークンのアイデアです。これは、AIエージェントの実績として機能する譲渡不可能な資格情報であり、研究者トマー・ジョルディ・チャファーによって最初に提案されました。**ABT – 機械のためのパスポート**ABTは、エージェントの行動を時間の経過とともに記録する非移転可能な暗号的資格証明です。それを機械のためのパスポートと考えてください - ビザではなく、完了した確認済みの作業、提供された成果、記録された失敗でスタンプされています。ウォレット残高やステーク額とは異なり、ABTは購入、販売、または委任することはできません。行動によって得られ、検証されたパフォーマンスに基づいて更新され、不正行為によって削減されます - 行動の証明。これにより、デフォルトが「プレイするために支払う」から「行動を証明する」へと切り替わります。トークン残高は人間をゲートできますが、機械経済ではリスクを誤って評価します - エージェントは安価にクローンされ、資本を借りることができ、機械の速度で運営され、そのステークをはるかに超える外部性を生み出します。ABTは、検証されたパフォーマンスを時間とともに希少な資源にすることによって、そのギャップを埋めます。トークン加重システムでは、資金力のある者がアクセスを購入しますが、ABTゲート型システムでは、持続可能で透明な実績だけが高い影響力の役割を解放します。信頼性は運用担保となる。リアルタイムの5ステップループを通じて、ABTはエージェントの行動を運用資本に変換し、それは成長、減衰、または削減することができます。分散型物流ネットワークを考えてみましょう。無名のABTを持つ新しいルーティングエージェントが、小規模な出荷の監視の下で始まります。各認証された仕事は証明を得ます - 信頼が構築され、地域が自律的に運営されるまで続きます。バグのあるアップデートが原因で遅延が発生し、バリデーターがそれを指摘し、ABTがペナルティを受け、エージェントは低リスクのタスクに戻されます。クリーンな試用期間を経て、その評判は回復します。それは、機械が理解し、プロトコルが強制できる形で得られ、失われ、再獲得される生きたシステムとしての信頼です。**ソウルバウンドのアイデアに基づいて**もしこれがソウルバウンドトークンに概念的に近いと聞こえるなら、その通りです。2022年の論文『分散型社会 – Web 3.0の魂を見つける』において、グレン・ウェイル、プージャ・オールハバー、ヴィタリック・ブテリンは、SBT（Soulbound Tokens）を人間のアイデンティティのための非移転可能な資格情報 – 卒業証書、所属、ライセンスとして提案しました。ABTはこの論理を機械に拡張します。しかし、SBTが主に静的であるのに対し(「この人はXを卒業しました」)、ABTは動的であり、検証されたアクションごとに更新されます。エージェントが誰であるかよりも、時間の経過に伴うその振る舞いに関するものであり、時間的要素は重要です。昨年の無欠の記録は、エージェントのモデルがそれ以来劣化したり侵害された場合にはほとんど意味を持たない。ABTはその進化を捉えており、一度限りのバッジではなく、生きたシグナルとなっています。**評判DAOをガバナンスレイヤーとして**ABTはデータを扱い、何が起こったのかの不変の記録ですが、誰かがルールを定める必要があります。良い行動とは何ですか？悪い行動とは何ですか？さまざまな行動にはどれくらいの重みがありますか？紛争をどのように処理しますか？評判DAOは、評判レイヤーを定義し、維持し、監査する分散型ガバナンス機関です。彼らは、どのバリデーターがABTを更新できるか、特定のドメインにおいてどの指標が重要であるか、そして評判が時間とともにどのように減衰または回復するかを決定します。彼らはまた、高リスク環境でリスク階層を設定することができます - コンテンツモデレーションエージェントは、自律的に行動するために1つの実績が必要です。対照的に、トレーディングボットは別のものが必要かもしれません。これらの決定を分散化することで、システムは単一の権限による占有とハードコーディングされたルールの硬直性の両方を回避します。レピュテーションDAOは、分散型信頼のための人間が介在する要素です。すべての行動を細かく管理するのではなく、機械層を誠実に保つための規範やパラメータを導く役割を果たします。**信頼をプログラム可能にする上での課題**これらの実装は簡単ではありません。最も複雑な問題は、社会的であり同時に技術的でもあります。シビル攻撃は明らかな脅威であり、低リスクの役割で評判を稼ぐために何千もの新しいエージェントを生み出し、その後、より高いリスクのコンテキストでそれらを展開します。これを防ぐには、ABTを強力な分散型アイデンティティに結びつける必要があります。場合によっては、安価に複製できないハードウェアや実行環境にも結びつける必要があります。評判の洗浄は別のリスクです。安全策がなければ、ABTシステムは高リスクの仮装パーティーとなり、悪意のあるエージェントが他人のマスクをかぶってVIPルームに入ることができる。プロトコルレベルの非移転性、鍵への暗号的バインディング、厳格な非委任ルールは不可欠です。プライバシーと監査可能性のトレードオフもあります。エージェントを信頼するには、そのパフォーマンスを知る必要があります。しかし、完全な決定ログを公開すると、敏感なデータや独自の方法が露呈する可能性があります。ZKPs (ゼロ知識証明)とアグリゲートメトリクスは、その円を解決する有望な方法です。そして、ガバナンスのキャプチャがあります。もし少数のバリデーターがほとんどのアップデートを管理している場合、彼らは悪意のあるアクターをホワイトリスト化したり、ライバルを罰したりすることができます。バリデーターセットのオープン、ローテーション、及び共謀のためのスラッシングは、その権力を分散させるのに役立ちます。**なぜこれが今重要なのか**私たちは、分散型AIが技術によってではなく、正当性によって制約される段階にいます。どのエージェントがどの役割を信頼できるかを決定しない限り、ネットワークは制御を中央集権化するか、常にリスクを受け入れることになります。ABTとレピュテーションDAOは第三の道を提供します。それは、信頼をインフラストラクチャに直接エンコードする方法であり、合意と同様にシステムにネイティブなものにします。彼らは「AIを誰が制御するのか？」という質問に対して、「制御はどのように定義され、与えられ、取り消されるのか？」という形で公に答えます。Web 3.0の最初の波は、私たちにお金を知らない人に預けることを教えてくれました。次に私たちが学ぶべきことは、機械の速度で決定を下すことを他人に信頼することであり、その結果は人間が時間内に元に戻すことができないということです。エージェント経済では、それはオプションではありません - 生存です。---ロマン・メルニクはDeXeの最高マーケティング責任者です。
機械の信頼 - なぜ評判が次のAIのプリミティブなのか - ザ・デイリーホドル
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私たちが最初にAIの分散化について話したとき、私たちは計算、データ、そしてガバナンスモデルに焦点を当てました – そしてそれらは今でも重要です。
しかし、自律エージェントが取引資産、サプライチェーンの運営、コミュニティのモデレーションなどの現実世界の環境で動作する際、信頼が最前線に移る課題です。
「このブランドについて気分がいい」や「彼らのマーケティングは説得力がある」といった、人間的な優しさではなく。
機械経済において、信頼は検証可能で、定量化でき、プロトコルの速度で強制可能でなければなりません。
それがなければ、分散型AIは幻想、スパム、搾取、連鎖的な失敗のための高スループットのアリーナになるリスクがあります。
これは、より多くの計算やクリーンなデータセットで解決できる問題ではありません。誰が行動できるかを決定する方法の問題です。
非公式な信頼からプロトコルルールへ
Web 2.0では、信頼はレストランのレビューを読むようなものでした - 夕食を選ぶには良いですが、何千もの自律エージェントが瞬時に高影響の決定を下すときには無意味です。
そのシグナルは偽造が容易で、大規模に監査することが不可能であり、悪意のある行為者に対しての内在的な結果を伴わない。
分散型AIネットワークでは、それでは通用しません。エージェントはもはや趣味のサーバーで動作する孤立したスクリプトではありません。
彼らはリソースを要求し、取引を実行し、DAOで投票し、他のエージェントを調整するエンティティです。
悪意を持って行動したり、無能である場合、損害は即座に発生し、しばしば回復不可能です。
研究コミュニティから浮上している答えは、信頼そのものをインフラストラクチャの一部にすることです。
注目を集めている提案の一つは、エージェントバウンドトークンのアイデアです。これは、AIエージェントの実績として機能する譲渡不可能な資格情報であり、研究者トマー・ジョルディ・チャファーによって最初に提案されました。
ABT – 機械のためのパスポート
ABTは、エージェントの行動を時間の経過とともに記録する非移転可能な暗号的資格証明です。
それを機械のためのパスポートと考えてください - ビザではなく、完了した確認済みの作業、提供された成果、記録された失敗でスタンプされています。
ウォレット残高やステーク額とは異なり、ABTは購入、販売、または委任することはできません。
行動によって得られ、検証されたパフォーマンスに基づいて更新され、不正行為によって削減されます - 行動の証明。
これにより、デフォルトが「プレイするために支払う」から「行動を証明する」へと切り替わります。
トークン残高は人間をゲートできますが、機械経済ではリスクを誤って評価します - エージェントは安価にクローンされ、資本を借りることができ、機械の速度で運営され、そのステークをはるかに超える外部性を生み出します。
ABTは、検証されたパフォーマンスを時間とともに希少な資源にすることによって、そのギャップを埋めます。
トークン加重システムでは、資金力のある者がアクセスを購入しますが、ABTゲート型システムでは、持続可能で透明な実績だけが高い影響力の役割を解放します。
信頼性は運用担保となる。
リアルタイムの5ステップループを通じて、ABTはエージェントの行動を運用資本に変換し、それは成長、減衰、または削減することができます。
分散型物流ネットワークを考えてみましょう。無名のABTを持つ新しいルーティングエージェントが、小規模な出荷の監視の下で始まります。
各認証された仕事は証明を得ます - 信頼が構築され、地域が自律的に運営されるまで続きます。
バグのあるアップデートが原因で遅延が発生し、バリデーターがそれを指摘し、ABTがペナルティを受け、エージェントは低リスクのタスクに戻されます。
クリーンな試用期間を経て、その評判は回復します。
それは、機械が理解し、プロトコルが強制できる形で得られ、失われ、再獲得される生きたシステムとしての信頼です。
ソウルバウンドのアイデアに基づいて
もしこれがソウルバウンドトークンに概念的に近いと聞こえるなら、その通りです。
2022年の論文『分散型社会 – Web 3.0の魂を見つける』において、グレン・ウェイル、プージャ・オールハバー、ヴィタリック・ブテリンは、SBT（Soulbound Tokens）を人間のアイデンティティのための非移転可能な資格情報 – 卒業証書、所属、ライセンスとして提案しました。
ABTはこの論理を機械に拡張します。
しかし、SBTが主に静的であるのに対し(「この人はXを卒業しました」)、ABTは動的であり、検証されたアクションごとに更新されます。
エージェントが誰であるかよりも、時間の経過に伴うその振る舞いに関するものであり、時間的要素は重要です。
昨年の無欠の記録は、エージェントのモデルがそれ以来劣化したり侵害された場合にはほとんど意味を持たない。
ABTはその進化を捉えており、一度限りのバッジではなく、生きたシグナルとなっています。
評判DAOをガバナンスレイヤーとして
ABTはデータを扱い、何が起こったのかの不変の記録ですが、誰かがルールを定める必要があります。
良い行動とは何ですか？悪い行動とは何ですか？さまざまな行動にはどれくらいの重みがありますか？紛争をどのように処理しますか？
評判DAOは、評判レイヤーを定義し、維持し、監査する分散型ガバナンス機関です。
彼らは、どのバリデーターがABTを更新できるか、特定のドメインにおいてどの指標が重要であるか、そして評判が時間とともにどのように減衰または回復するかを決定します。
彼らはまた、高リスク環境でリスク階層を設定することができます - コンテンツモデレーションエージェントは、自律的に行動するために1つの実績が必要です。
対照的に、トレーディングボットは別のものが必要かもしれません。これらの決定を分散化することで、システムは単一の権限による占有とハードコーディングされたルールの硬直性の両方を回避します。
レピュテーションDAOは、分散型信頼のための人間が介在する要素です。すべての行動を細かく管理するのではなく、機械層を誠実に保つための規範やパラメータを導く役割を果たします。
信頼をプログラム可能にする上での課題
これらの実装は簡単ではありません。最も複雑な問題は、社会的であり同時に技術的でもあります。
シビル攻撃は明らかな脅威であり、低リスクの役割で評判を稼ぐために何千もの新しいエージェントを生み出し、その後、より高いリスクのコンテキストでそれらを展開します。
これを防ぐには、ABTを強力な分散型アイデンティティに結びつける必要があります。場合によっては、安価に複製できないハードウェアや実行環境にも結びつける必要があります。
評判の洗浄は別のリスクです。
安全策がなければ、ABTシステムは高リスクの仮装パーティーとなり、悪意のあるエージェントが他人のマスクをかぶってVIPルームに入ることができる。
プロトコルレベルの非移転性、鍵への暗号的バインディング、厳格な非委任ルールは不可欠です。
プライバシーと監査可能性のトレードオフもあります。エージェントを信頼するには、そのパフォーマンスを知る必要があります。
しかし、完全な決定ログを公開すると、敏感なデータや独自の方法が露呈する可能性があります。
ZKPs (ゼロ知識証明)とアグリゲートメトリクスは、その円を解決する有望な方法です。
そして、ガバナンスのキャプチャがあります。もし少数のバリデーターがほとんどのアップデートを管理している場合、彼らは悪意のあるアクターをホワイトリスト化したり、ライバルを罰したりすることができます。
バリデーターセットのオープン、ローテーション、及び共謀のためのスラッシングは、その権力を分散させるのに役立ちます。
なぜこれが今重要なのか
私たちは、分散型AIが技術によってではなく、正当性によって制約される段階にいます。
どのエージェントがどの役割を信頼できるかを決定しない限り、ネットワークは制御を中央集権化するか、常にリスクを受け入れることになります。
ABTとレピュテーションDAOは第三の道を提供します。それは、信頼をインフラストラクチャに直接エンコードする方法であり、合意と同様にシステムにネイティブなものにします。
彼らは「AIを誰が制御するのか？」という質問に対して、「制御はどのように定義され、与えられ、取り消されるのか？」という形で公に答えます。
Web 3.0の最初の波は、私たちにお金を知らない人に預けることを教えてくれました。
次に私たちが学ぶべきことは、機械の速度で決定を下すことを他人に信頼することであり、その結果は人間が時間内に元に戻すことができないということです。
エージェント経済では、それはオプションではありません - 生存です。
ロマン・メルニクはDeXeの最高マーケティング責任者です。