Elayaa

より反省的で、宣伝的になりすぎない形にしつつ、それでもニュートンを分かりやすく説明したいと思いました。

以前は、ブロックチェーンがすでに信頼の問題を解決しているのだと考えていました。すべての取引は公開され、すべての記録は検証でき、いったん確認されれば変更はできない。ですが読み進めるほど、透明性は保護と同じではないのだと気づきました。何が起きたかを見えていても、それが起きるのを防げるわけではありません。

それで私を惹きつけたのが @NewtonProtocol です

Newton Mainnet Beta では、決済の前に位置するオンチェーン認可レイヤーが導入されます。取引が完了するのを待つのではなく、その取引がセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス、リスクに関する事前に定義されたポリシーを満たしているかを評価します。条件が満たされれば、オンチェーン上で署名付きのパス（通過）アテステーションを返します。満たされない場合は、資産の移動が起きる前に取引を停止できます。

これは DeFi にとって意味のある変化だと思います。現在、多くのバルツ、オートメーションされた戦略、AI 主導のシステムは、リスク管理のために断片化した、あるいはオフチェーンのチェックに依存しています。Newton はそれらのルールをオンチェーンに持ち込み、取引が実際に行われる場面で、それらを透明にし、プログラム可能にし、強制可能にします。

より多くの金融判断が人ではなくコードによって行われるようになる中で、「実行する前に、これは起きるべきか？」と問いかけてくれるインフラレイヤーを持つことは、取引そのものを実行することと同じくらい重要だと感じます。

私にとって Newton が違うのはここです。DeFi を置き換えようとしているのではありません。DeFi の背後にある判断を、より賢く、より安全にしたいのです。

@NewtonProtocol

$NEWT

#Newt

デジタル資産、AIエージェント、そしてアプリケーションがますます

目立つのは、決済の後ではなく前に意思決定ロジックを追加している点です。

ニュートンは最大級のAI課題の一つに取り組んでいます：オンチェーンでの安全な実行。👀

かつて私は、ブロックチェーンの最大の強みは透明性だと思っていました。何かがうまくいかなかったとしても、少なくとも追跡できる…と。

しかし学べば学ぶほど、透明性は過去を説明するだけであり、そもそも悪い取引が起こるのを止められないことに気づきました。

だからこそ、@NewtonProtocol が私の目に留まりました。Newton Mainnet Betaは、決済の“後”ではなく、決済の“前”に取引を検査するオンチェーンの認可レイヤーを追加します。単に活動を記録するのではなく、取引が事前に定義されたセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス、リスクの各ポリシーを満たしているかを評価し、そのうえで、オンチェーン上に署名付きの合格／不合格のアテステーションを返します。これは重要な転換だと思います。というのも、DeFiはより自動化されつつあるからです。AIエージェント、ヴォールト（金庫）、そして取引戦略には、単なる監査ログではなく、ガードレールが必要です。私にとってNewtonはDeFiを置き換えようとしているのではありません。資産が移動する前にDeFiがより良い判断をできるようにする意思決定レイヤーを構築しているのです。

$NEWT #Newt

オープンAIは、単に強力なモデルだけでなく、透明なシステムが必要です。

AIの裏側にあるインフラはもっと注目に値する。

次世代AIの決定的な特徴となる可能性があるのは、検証可能な実行です。

AIは、よりスマートなモデルが必要なだけでなく、信頼のレイヤーも必要です。

信頼できるAIは、信頼できるインフラから始まる。👀

昨日、自分自身を笑った 😂

2つのAIツールを比較しようとして、どちらが優れているのかを知りたかったんだ。

数分後、もうその答えに注意を払っていないことに気づいた。

同じ質問に対して、なぜ彼らがこんなに異なる答えを出したのかの方が気になっていた。

その疑問は予想以上に長く頭に残った。

だから、読み始めた。

あるブログはAIモデルについて説明していた。

別のブログは推論について話していた。

それからOpenGradientに出会った。

最初は、スマートなAIを構築しようとしている別のプロジェクトだと思った。

読めば読むほど、間違った見方をしていたことに気づいた。

OpenGradientは、どのモデルが一番賢いか競っているわけではない。

AIモデルがスケールで推論を実行できる分散型インフラを構築していて、その結果の背後にある実行が実際に確認できる場所を作っているんだ。

正直言って、これでAIに対する考え方が変わった。

私たちは出力を比較するのに多くの時間を費やしている。

もしかしたら、出力が現れる前に何が起こっているのかを理解するためにも、もう少し時間を使うべきかもしれない。

1週間前には、こんなのに全く興味がなかっただろうな 😅

今ではAIを使うたびに、画面の向こうで何が起こっているのか考えてしまう。

一つのランダムな質問が、私が注意を払うものを完全に変えてしまったのが面白い 🤔

他に同じような経験をした人はいる？

@OpenGradient $OPG #OPG

最強のプラットフォームは単に答えを生成するだけではなく、それを証明する。

最強のプラットフォームは、単に答えを生成するだけではなく、それを証明します。

検証可能なAIが新しい業界標準になる可能性があります。

プライバシー重視のインフラはますます重要になってきている。

システムに信頼が組み込まれると、AIの採用がより強固になります。

素晴らしいAIは知能以上のものが必要です。責任が必要です。

確認はAIの会話において欠けているピースのように感じます。