AIは、人々のニーズの背景にある文脈を理解すると、より役立つ存在になります。好みを記憶し、進行中のプロジェクトを把握し、その人の働き方に合わせて対応できます。しかし、文脈だけでは不十分な場合もあります。AIエージェントがタスクを完了するために事実に頼る必要があるとき、情報を記憶することと、それが真実だと証明することは別のことです。

ZetaChainは、AnumaAIとそのPrivate Memory Layerを通じて、前者の課題に取り組んでいます。ユーザーの文脈は暗号化され、複数のAIモデル間で移行できるよう設計されているため、別のモデルに切り替えても、ゼロからやり直す必要はありません。記憶をユーザー自身の管理下に置きながら、AIをよりパーソナルなものにすることが目標です。

verona_devは、情報の検証が必要な場合に何が起こるかに焦点を当てています。Truth Engineを通じて、事実をその情報源で検証し、再利用可能な証明に変えることができます。認可されたAIエージェントは、その背後にある元データにアクセスすることなく、その証明を利用できます。これにより、必要以上に個人情報を明かすことなく、AIが情報に基づいて判断するための新たな方法が生まれます。

VeronaとZetaChainは、プライベートなAIメモリと、実際に検証可能な事実を組み合わせ、互いを補完します。メモリはAIが文脈を保つのに役立ち、検証は、特定の事実に依存するタスクでAIが頼れる証拠を与えます。こうしたアプローチを組み合わせることで、記憶したことをすべて自動的に真実とみなすのではなく、よりパーソナルで、より多くの情報に基づいて判断できるAIエージェントの実現が見えてきます。

より大きな問いは、人々がどこに境界線を引きたいかということです。

AIは何を記憶すべきでしょうか？
決して保持すべきでないものは何でしょうか？
何を共有できるかは、誰が決めるのでしょうか？
許可が取り消された場合、どうなるのでしょうか？

VeronaとZetaChainは、AIを利用するすべての人が参加できる共同調査を通じて、こうした問いを探っています。アンケートは匿名で、調査結果は11月に発表される予定です。

10月27日までにご参加ください
https://forms.gle/XbRWNzCFouHCfEdu5

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