チェーン上のインテリジェンス：AIはトークン化された資産にならなければならない | オピニオン

現在の人工知能ブームは、まだ解決されていない問題を生み出しています：検証可能な所有権と経済構造の完全な欠如です。企業は、一時的なサービスとしてのみ利用可能な強力で専門的なAIシステムを作っています。しかし、このサービスベースのモデルは持続不可能です。なぜなら、明確な所有権を妨げ、AI出力の出所を知ることを困難にし、専門的なインテリジェンスに資金を提供し評価する直接的な方法を提供しないからです。より良いアルゴリズムだけでは問題は解決しません。代わりに、新しい所有権構造が必要です。つまり、AIはサービスからオンチェーンのトークン化された資産に変わる必要があります。ブロックチェーンインフラストラクチャと人工知能の大幅な進歩の融合により、この移行は技術的に実現可能になりました。

検証可能なAIコンテンツのためのERC-7007、プライベートデータのための機密コンピューティング、準拠したデジタル資産フレームワークを考えてみてください。このスタックは存在します。今や、AIエージェントをオンチェーンで所有、取引、監査することができ、その能力、出力、収益も含まれます。

トークン化されたAIエージェントの柱

AIを真の資産に変えるには、信頼、プライバシー、価値を与える3つの技術要素の組み合わせが必要です。まず、AIエージェントはRetrieval-Augmented Generationアーキテクチャを使用して構築する必要があります。これにより、法律事務所の案件ファイルや医療施設の研究など、機密性の高い独自の知識ベースでトレーニングすることが可能になり、基盤となるAIモデルプロバイダーにデータへのアクセスを与えることはありません。

データは、エージェントの所有者によって管理される、分離された安全なトークン化されたベクトルデータベースに保存され、データ主権の重要な問題を解決し、真の専門化を可能にします。

次に、そのエージェントのすべての出力は暗号的に検証可能である必要があり、これがERC-7007のような標準の目的です。これらにより、AIの応答をアクセスしたデータと特定のモデルの両方に数学的にリンクすることが可能になります。これは、法的条項や診断推奨がもはや単なるテキストではなく、明確な起源を持つ認証されたデジタルアーティファクトになることを意味します。

最後に、エージェントはネイティブの経済モデルを持つ必要があり、これはAgent Token Offering（ATO）として知られる準拠したデジタルセキュリティオファリングを通じて可能になります。これを使用することで、クリエイターはトークンを発行して資金を調達でき、トークン保有者にそのエージェントのサービスへの権利、収益の一部、または開発の管理権を与えることができます。

これにより、開発者、投資家、ユーザーの間に直接的な整合性が生まれ、ベンチャーキャピタル補助金を超えて、市場が直接ユーティリティに資金を提供し評価するモデルに移行します。

理論から実践へ

このフレームワークの実用的な重要性は極めて重要です。特に、説明責任のない自動化がすでに法的および社会的コストを発生させているセクターではそうです。このような環境では、トークン化されていないAIの継続的な統合は、技術的な制限ではなく、ガバナンスの失敗に関するものです。これにより、機関は重要な決定がどのように解決または資金調達されているかを正当化できない状況に置かれます。

例えば、医療研究施設で使用される診断アシスタントのケースを考えてみましょう。Agent Token Offeringはすべてを文書化します：トレーニングデータ、使用されたデータセット、規制フレームワークです。結果はERC-7007検証を伴います。この方法でエージェントに資金を提供すると、監査証跡が得られます：誰がトレーニングしたか、何から学んだか、どのように機能するかです。ほとんどのAIシステムはこれを完全にスキップします。

これらはもはや不明確な推奨ではありません。これらは、主張を確認するために調査できる出所と方向性を持つ、記録可能で追跡可能な医療実践です。ただし、これは最終的に臨床的不確実性を排除するプロセスではありませんが、検証不可能な仮定を文書化された検証に置き換え、想定されたイノベーションではなく規制された使用を通じて実証され証明された価値を持つツールに資本を向けることで、機関の脆弱性を大幅に軽減します。

法律実務家も同じ構造的問題に直面しています。現在のほとんどの法律AIツールは、専門基準で検査されると失敗します。なぜなら、追跡不可能または文書化されていない分析を生成し、評価の下で証明できないからです。代わりに、法律事務所の私的な案件履歴をトークン化されたAIエージェントにトークン化することで、知識ベースが保存され、事務所は定義された条件に基づいてアクセシビリティを管理できます。これにより、各契約レビューと法的回答が追跡可能になり、事務所は基本的な法的規則と専門的要件を維持できます。

同様に、エンジニアリング企業も同じ問題に直面していますが、リスクはさらに高くなります。ミスは何年も後に見直されることが多いからです。AIシステムが特定の決定にどのように到達したかを示したり証明したりできない場合、そのような決定は科学的に防御することが困難です。特に現実世界に適用される場合はそうです。内部設計、過去の失敗、安全規則でトレーニングされたトークン化されたエージェントは、その作業を示すだけでなく、後でケーススタディとして見直し説明できる実証されたデータに裏付けられた推奨事項も提供します。このようにして、企業は防御可能な基準を作成するために運用を追跡できます。このレベルの証明を実装せずにAIを使用する企業は、説明できないリスクに必然的にさらされます。

資産クラスAIの市場必須事項

AIトークン化への移行は、今や経済の必要性であることが証明されており、もはや単なる印象的な技術的進歩についてではありません。AIの古典的なSaaSモデルはすでに崩壊し始めています。それは集中管理、不明確なトレーニングデータ、そしてクリエイター、投資家、価値のエンドユーザーの間の断絶を生み出すからです。

世界経済フォーラムでさえ、AI開発が公平で持続可能であることを確実にするために新しい経済モデルが必要であると述べています。トークン化は資本を異なる方法でルーティングします。ベンチャーラウンドを通じてラボに賭ける代わりに、投資家は実績のある特定のエージェントに投資します。所有権はオンチェーンにあるため、誰が何を管理しているかを確認し、仲介者なしでポジションを取引できます。

最も重要なのは、すべてのインタラクションを追跡できることで、AIが「ブラックボックス」から「クリアボックス」に変わることです。これはAIの誇大広告を取引可能にすることではありません。私たちの時代の最も重要な技術に検証可能な資産の規律を適用することです。

今日、この未来を構築するためのインフラストラクチャ、例えば安全なデジタル資産プラットフォーム、認証基準、プライバシーを保護するAIは、すでに整っています。今の質問は、「なぜインテリジェンスをトークン化しないのか？」ではなく、「できるのか？」です。

専門的なAIをコストセンターとしてではなく、バランスシート上のトークン化された資産として扱う業界が、イノベーションの次の段階を定義するものになります。彼らは自分たちのインテリジェンスの所有権を取り、その有効性を実証し、オープンで世界的な市場を通じてその未来に資金を提供します。