最近ずっと気になっていることがあります。
ほとんどのブロックチェーンの議論では、コンプライアンスを、銀行、規制当局、開発者が心配する制度的な機能として扱います。ですがユーザーの側からすると、コンプライアンスは経験でもあります。あなたの取引がなぜ成立したのかを理解できるか……それともできないか、です。
私たちはそれを過小評価してきたと思います。
プログラマブルなポリシーモデルを調べた結果、最良のシステムはルールを強制するだけではないことに気づきました。予測可能な振る舞いを生み出しているのです。ウォレットが拒否された場合、ただ別の曖昧なエラーメッセージを受け取るのではなく、どのポリシーが適用されたのかを知りたい。
それが私自身のフレームワークになりました。予測可能性。説明可能性。検証可能性。これらのどれかが欠けると、技術が安全であっても信頼が薄れていきます。
最大のリスクは厳格な強制ではありません。問題は、黙って強制することです。どこかで存在し、ユーザーが何が変わったのか、誰が変えたのかを知らないまま、時間とともに変化していくルール。
Newton Protocolが興味深いのは、この会話をコンプライアンスそのものを超えて、ポリシーを可視化する方向へ押し進めているからです。そこにこそ、Web3がまだ多く学ぶ余地があると思います。
@NewtonProtocol
$DEXE $TLM $SYN
ほとんどのブロックチェーンの議論では、コンプライアンスを、銀行、規制当局、開発者が心配する制度的な機能として扱います。ですがユーザーの側からすると、コンプライアンスは経験でもあります。あなたの取引がなぜ成立したのかを理解できるか……それともできないか、です。
私たちはそれを過小評価してきたと思います。
プログラマブルなポリシーモデルを調べた結果、最良のシステムはルールを強制するだけではないことに気づきました。予測可能な振る舞いを生み出しているのです。ウォレットが拒否された場合、ただ別の曖昧なエラーメッセージを受け取るのではなく、どのポリシーが適用されたのかを知りたい。
それが私自身のフレームワークになりました。予測可能性。説明可能性。検証可能性。これらのどれかが欠けると、技術が安全であっても信頼が薄れていきます。
最大のリスクは厳格な強制ではありません。問題は、黙って強制することです。どこかで存在し、ユーザーが何が変わったのか、誰が変えたのかを知らないまま、時間とともに変化していくルール。
Newton Protocolが興味深いのは、この会話をコンプライアンスそのものを超えて、ポリシーを可視化する方向へ押し進めているからです。そこにこそ、Web3がまだ多く学ぶ余地があると思います。
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