エージェントには境界が必要 🧠

リスクを計算するAIエージェントと、リスクを解釈するAIエージェントは、異なることを行っています。

この違いは重要です。

融資プロトコルを評価する自律型アプリケーションを想像してみてください。

そのアプリケーションは過去の取引データを要求し、前月に記録されたプロトコルの活動を計算します。

その結果は、エージェントの意思決定プロセスへの入力となります。

しかし、ここには別々の問いが2つあります。

計算は正しく実行されたのか？

そして、AIはその結果を適切に解釈したのか？

Space and TimeのProof of SQLが対処するのは、最初の問いです。

コミット済みデータに対して、対応するSQLクエリが正しく実行されたことを示す暗号学的証明を生成します。

AIモデルの推論や最終的な判断が正しいことを証明するものではありません。

$NEAR のようなブロックチェーンエコシステムが、ますます高性能なAIアプリケーションを模索するなか、この違いはインフラ設計における重要な要素となります。

$SXT ネットワークのデータインフラを通じて、Space and Timeは、アプリケーションが計算結果に依拠する前に、対応する計算を検証できるようにします。

自律性の高いアプリケーションには、より明確な検証の境界が必要です。

#AIエージェント