#opg $OPG 前にAIに積立投資の収益を計算させたら、年率をでたらめに2倍にされて、危うく勢いで全額突っ込むところだった。あとになって気づいたんだけど、そもそもこの数字がどう計算されたのか、調べる手段がまったくない。まるでブラックボックスみたいだ。だからOpenGradientがその箱をぶち破って透明化しようとしていると知って、痛い目に遭ったばかりの新米投資家の僕は、真っ先に拍手したくなった。

パラメーターや動画のリアルさばかり競っている大手とは違って、ここがやっていることは一つ。AIの推論プロセスを、誰もが確認できる「公開台帳」にすることだ。どうやるのか？混合AI計算アーキテクチャ（HACA）を紐解いてみよう。簡単に言えば、実行と検証を分けるということ。

これまでAIをブロックチェーンに載せるには、厄介な問題があった。100個のノードすべてに大規模モデルを再実行させると、コストがとんでもなく高くなるうえ、大規模モデルには「温度係数」があるため、回答が毎回変わり、合意を形成できない。HACAは発想を切り替えた。まず推論ノードがモデルを実行して素早く結果を出し（これが高速パス）、同時に非同期で暗号学的証明を生成する（低速パス）。使うのはTEEの信頼できる実行環境か、ZKMLのゼロ知識証明だ。すべてのチェーンノードがモデルを再実行する必要はなく、証明が有効かどうかを数ミリ秒で検証するだけ。最後はCometBFTコンセンサスで決着をつけてチェーンに記録するから、誰も改ざんできない。この仕組みのおかげで、すでにチェーン上で4400以上のモデルがホストされ、検証可能な推論が200万回以上実行され、50万件以上の証明が生成されている。すべて実際のオンチェーンデータだ。

そして、この「透明性を監視する仕組み」を動かす燃料がOPGトークンだ。僕ら個人投資家はOPGを払って推論を利用し、ノードはサービス料を稼ぐ。ノードになりたければ、まずOPGをステーキングして参加する。データを改ざんしようものなら、ステーキングした資産はそのまま没収される。「報酬をもらって働き、悪事を働けば損をする」という仕組みなら、「悪さをしない」ことが経済的な合理性につながる。大手の良心に期待するより、1万倍は頼りになる。

これからAIを使うときは、監視状況を確認できるものを選ぶ。賢くても腹黒い機械なんて、僕みたいな新米投資家にはとても扱いきれない。@OpenGradient