私は以前、AIの怖いところは答えだと思っていました。
そして、私は借り入れボタンを思い浮かべました。
ユーザーは担保に対して借りたい。アプリは裏側でモデルを動かします。スコアが返ってくるのは、ちょうど十分高い値だけ。限度額が変わる。ルートが開く。取引が進められる。
今やAIの出力は、画面上の何かではありません。
それは状態に触れている。
私はOpenGradientで、そこに何度も立ち返りました。「AIが結果を出した」というのは簡単に言えます。その部分は言いやすい。難しいのは、アプリがモデルの結果を、資金やオンチェーンの状態が変わる前に実行しても安全だと扱うときです。
私はそれを「ステートのライン」と呼びます。
そのラインより前は、悪い出力は“答え”の問題です。
そのラインより後は、“行動”の問題になります。
もしスコアが間違っている、検証できない、あるいはそれを生んだ実行から切り離されているなら、作り手は単に「なぜモデルがうまく答えなかったのか」を説明しているだけではありません。借り入れ限度額がなぜ動いたのか、ルートがなぜ開いたのか、そしてアプリがなぜ結果を有効なものとして扱ったのかを説明しているのです。
そこでこそ、証明が本当の仕事をしなければなりません。
モデルは単に数値を出せばいいわけではありません。アプリは、何が実行されたのか、そしてその結果が借り入れフローが続く前に使って十分安全かどうかを知らなければならない。
ユーザーが見るのは、きれいな借り入れフローだけかもしれません。
作り手は、見えない引き継ぎを背負っている。
高速推論は役に立ちます。でも、本当の圧力が生まれるのは、推論が実行へ変わる瞬間です。
#OPG $OPG @OpenGradient $HEI $DEXE