暗号のリサーチ用にAIツールを眺めているとき、不思議な考えが浮かんだ
誰もがモデルの品質について語る
しかし、答えが返ってくる前に情報がどこへ行くのかについて話す人はほとんどいない
最初は、とにかくスピードがすべてだと思った
モデルがより速く推論できれば、こちらもより速く対応できる
シンプルな話だ
でも、何かが気になり始めた
私が送っていたのは契約（コントラクト）だけではなかった
プロンプトがモデルに届く時点で、それは市場がまだ価格に織り込む前からすでにエッジを含んでいた
それは違って感じた
ほとんどのAIサービスでは、私の要求はラップトップを出て、自分では操作していないインフラを経由していく
たぶん何も問題は起きないのかもしれない
正直に言うと、わからない
まさにそこが、私が観測できない部分だ
だから私は、AIを単なる推論エンジンとして考えるのをやめた
そして、質問から答えに至るまでの道筋を考え始めた
そこでTEEが気になった
完璧なプライバシーを約束するからではない
TEEは、ハードウェアで保護された環境の中で実行を制約し、その完全性を証明できるようにすることで、プラットフォーム運営者だけに依存する信頼を減らそうとするからだ
面白いのは暗号化そのものではない
むしろ重要なのはタイミングだった
チャンスが30秒後に消えるなら、その後に「プロンプトが保護されたままだった」ことを証明しても、30秒は戻ってこない
経済的な価値が存在したのは、情報が非対称なままでいる間だけだった
それで、検証の体感も別物に感じられた
推論は先に終わる
検証はあとから到着しうる
たいていの場合、その遅れはおそらく問題にならない
しかし競争の激しい市場では、それが静かに戦略そのものの一部になっていくかもしれない
以前は、計算力が希少な資源だと思っていた
でも今は、もう確信がない
情報は、モデルが知能を得るよりも速く価値を失っていくように思える
それが、@OpenGradient のようなシステムにとって何を意味するのか、私はまだ理解しようとしている
信頼を最小化するために層を増やせば増やすほど、私は「前提」が、消えたのではなく、ただ気づきにくい場所へ移動しただけなのではないかと考えてしまう
#opg $OPG $SYN $LAB