ひとつの金融イベントが、何が起きたのかについて複数の正当な見方を生み出すことがあります。この難しい部分は、それらの見方がなお同じ現実を説明しなければならない時に始まります。
投資家は所有権の証拠を必要とし、会場は適格性のデータを必要とし、発行体はポジション情報を必要とする一方で、監督者は規則が遵守されたことの証明を必要とするかもしれません。それでも市場は、それぞれの結論が一貫していることを求めます。
JPモルガンのProject AIKYAは、それと並行した発想を示します。5つの組織が、元の取引データをプールせずに連合学習を探りました。これは、トークン化された有価証券が同一のアーキテクチャを要することを証明するものではありません。ただし、プライバシーに欠けていた半分を示しています。情報を分離して保持することは、機関が自分たちの信頼する事実を軸に協調できる場合にのみ有用なのです。
それが、私にはDuskが別物に見える理由です。Phoenixは残高や送金を隠せます。ゼロ知識証明は、基となる記録を公開せずに、取引が必要条件を満たしていることを立証できます。さらにビューイングキーは、許可されたアクセスを支えます。
では、規制された取引を精査してみてください。発行体、会場、投資家、監督者は、それぞれ同じ出来事の異なる一部を受け取る可能性があります。彼らの見方は、設計上不完全になり得ます。つらいのは、結論が一致しなければならないことです。
そこで私が繰り返し立ち返る依存関係がひとつあります——開示の調整です。問題は、過度な露出を防ぐことから、別々の開示が同じ金融状態を指していることを証明することへと移り得ます。
これは、プログラマブル・プライバシーの捉え方を変えます。その価値は、最大限の秘匿性そのものではないかもしれません。情報の関係性が増えていくほど、検証可能性を保つための、制御された可視性である可能性があります。
この違いはDUSKにとって重要です。規制対象の資産がオンチェーンで動くとしても、プライバシーはワークフローをそこで終わらせません。より難しい試験は、機関が異なる事実を見て、異なるルールを適用しながら、それでも1つの取引を指す証拠を作り出せるかどうかです。
プログラマブル・プライバシーは、機密性だけでなく、機関が同じ金融イベントを信頼するために必要な証拠の調整まで、スケールさせられるのでしょうか？
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