$OPG OpenGradientは、各AI実行ステップに証明を付与し、追跡可能性と暗号学的検証を結び付けることで、オンチェーン上で検証可能なAIを実現します。スタックは、安全なLLM推論に加えてTEE（Trusted Execution Environment）、ZK、暗号経済的セキュリティを用いるため、プロンプト、入力、ツール利用、そして出力がブラックボックスとして扱われるのではなく、追跡され検証可能になります。

仕組み
オンチェーン推論: OpenGradientは、すべてのプロンプト、コンテキスト、出力を記録するため、実行内容を改ざん不可能な台帳上で検査し、追跡できます。
TEEで保護された計算: 機密性の高いAI処理はTrusted Execution Environmentsの中で実行され、計算を保護しつつ検証を可能にします。
暗号学的プローフ: ネットワークはAI呼び出しに対してプローフとアテステーションを付与し、ユーザーがどのモデルが実行されたのか、そして何が返されたのかを検証できるようにします。
ブロックチェーン検証レイヤー: 計算は専用ノードで行われますが、検証はオンチェーンにアンカーされ、透明性と完全性が担保されます。

重要な理由
この設計は、推論とモデル実行を隠すのではなく監査可能にすることで、AIにおける「ブラックボックス問題」を低減します。さらに、$OPG ベースのスラッシングやガバナンスなどの経済的インセンティブを追加し、不正確な計算を抑制し、ネットワークの信頼性を維持します。

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