私は暗号に十分な時間を費やしてきたので、何かが単なるリサイクルされたアイデアであることを知っています。ほとんどのプロジェクトは大口を叩きながら、同じノイズに消えていきます。しかし、OpenGradientは私に一時停止させるものです。なぜなら、通常人々が無視する部分、すなわちAIがどれだけ賢いかではなく、実際に私たちがそれを信頼し、検証できるかどうかを見ているようだからです。

この領域を見れば見るほど、それが本当の疑問だと思います。AIは確かに強くなっていますが、力だけが問題ではありません。問題は、私たちが通常基本的なことに対して明確な答えを持っていないことです：この決定はどのようにしてなされたのか、どのモデルが使用されたのか、本当に意図した通りに動作したのか？

そのギャップは重要です。

OpenGradientがやろうとしていることは異なります。なぜなら、パフォーマンスについてだけ話しているのではなく、証明について話しているからです。TEE-Verify Inferenceでは、モデルがどこでどのように動作したかを暗号的に証明することがそのアイデアです。したがって、それは単なる主張ではなく、証拠です。そして、zkMLを用いることで、モデル自体を公開することなく、モデルが正しく機能したことを証明したいと考えています。もしその検証記録がオンチェーンに残れば、後で人々が確認できるものとなり、単に誰かの言葉を信じるだけではなくなります。

私はまだ警戒しています。現実の摩擦に直面したときに、十分な暗号の物語が崩れていくのを見てきました。しかし、これには通常のノイズよりももっと真剣な何かがあるように感じます。

#opg $OPG @OpenGradient