Space and TimeはAI向けに検証可能なデータを提供する。私は、どの言葉に重みがあるのかに気づくまで、その一文を何度か読み返した。重みがあるのは「AI」ではなく「データ」だ。

店のカウンターにいる公証人を思い浮かべてほしい。公証人は、領収書が台帳と小数点以下まで一致するかを確認する。Proof of SQLが行うのはそれだ。コミット済みのデータに対してクエリが正しく実行されたことを証明する。公証人は、買い物客がそもそも何かを買うべきだったかどうかなど、決して尋ねない。

AIエージェントは買い物客だ。Space and Timeは、エージェントが送ったクエリと、返された結果を証明できる。エージェントがその結果を検討して行動に移すという判断は、証明の範囲外にある。検証済みの入力が、依然として未検証の判断に使われる。だからこの文は正しいが、多くの読者が受け取る意味よりも範囲が狭い。

データ側にも固有の限界がある。証明が保証するのは、コミット後に何も変更されていないことだけであり、そもそも情報源が正しかったことではない。古くなったフィードでも、きれいな証明が付いていれば、実際以上に信頼できるように見えてしまう。

この隔たりによって、私はこのプロジェクト@SpaceandTime の評価基準を変える。レイヤーがデータの取得にとどまるなら、スマートコントラクト向けの優れたデータウェアハウスであり、「AI」というラベルが示すのは、データがどこへ行くかであって、何が検証されるかではない。入力が検証に失敗したためにコントラクトがエージェントの行動を拒否できるなら、「AI向けの検証可能なデータ」は、さらに強い意味を持つようになる。

私の基準はこうだ。行動を制御する証明は評価するが、報告書を飾るだけの証明は評価しない。

次に注目しているのは、エージェントから発生する有料クエリの量だ。手数料とクエリに関するネットワーク分析で確認できるはずだ。また、有効な証明がなければコントラクトが動作しないような統合があるかどうかも見ている。どちらかが現れるまでは、AIの側面は成果ではなく、目指す方向として捉えている。

ネットワークが最初に証明するのは、データだろうか、それとも判断だろうか？

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