# 専門家はZKP技術を「新しいAI時代」の基盤と呼んだゼロ知識証明(ZKP)技術は、信頼できる人工知能とデジタルアイデンティティの新しい時代の基盤となると、Billions NetworkのCEOエヴァン・マクマレンは考えています。彼女は個人や組織がさまざまなプラットフォームと安全かつ透明に相互作用する機会を提供します。## 問題の本質AIエージェントの普及に伴い、人々は自分がボットでないことを確認するために、ますます多くのバイオメトリックデータを提供しなければならなくなっています。もし個人情報が公開されると、機械がそれを利用する可能性があります。例えば、実在の人物になりすますためです。これは「非生物」ユーザーを排除するために設計されたシステムの機能を損なう可能性があります。「武装競争」が発生します：チェックが厳密であるほど、データがネットワークに漏洩するリスクが高まります。人々に透明性を求め、機械からの不透明性を受け入れることは許されないとマクマレンは考えている。ボットとオンラインユーザーの両方に、より効果的な本人確認の方法が必要である。生体情報を収集し、集中型のレジストリを形成することは解決策ではありません。なぜなら、そのようなデータベースは必然的にサイバー犯罪者の注目を集めるからです。### 信頼の欠如が進展を妨げる人工知能の信頼性のある身元確認メカニズムが欠如していることは問題を引き起こします。AIエージェントが人間のふりをしたり、市場を操作したり、無許可の取引を行ったりできる限り、企業は自律システムを広く導入することに躊躇しています。マクマレンは、LLMが再学習後により危険になることを強調しました。彼らは元の「ベース」ニューラルネットワークと比較して、22倍も有害または望ましくない回答を出すことが多くなります。ハッキングとは、ジェイルブレイクを介して組み込まれたセキュリティシステムを回避することを意味し、そのようなカスタマイズされたソリューションも簡単です。サービスが誰に対して応答しているのか理解できない場合、AIとの相互作用の試みは、情報漏洩や不正使用の潜在的なリスクとなります。合法的なAIシステムは、「エージェント-エージェント」経済に参加するために検証可能なアカウントデータを必要とします。取引ボットが別のボットと取引を行う場合、両者はそのアイデンティティとアカウンタビリティシステムに確信を持つ必要があります。人々の視点から見ると、状況はまた不完全です。従来の本人確認システムは、しばしば大規模なデータ漏洩を引き起こし、権威主義的な監視を許し、企業に個人情報の販売から数十億ドルの収益をもたらしますが、所有者には何の補償もありません。人々は個人情報を共有したくありませんが、規制要件はそれを強制します。## ソリューションゼロ知識証明は、人間とAIが悪用のリスクなしに自分の資格を確認するための手段になる可能性があります。ZKPは、主体が元データを開示することなく特定の主張を検証することを可能にします。例:* ユーザーは、生年月日を明記せずに、21歳以上であることを確認します。* AIは特許取得済みのアルゴリズムを開示することなく倫理的データセットでの学習を示しています;* 金融機関は、顧客が規制要件を満たしていることを確認し、その個人情報を保持しません。> >「ZKPは、私たちが誰であるかを機密データを渡すことなく証明することを可能にすることで、状況を完全に変える可能性があります。しかし、その導入は依然として遅れています」とマクマレンは強調しました。> > > 技術は依然として規制のグレーゾーンにおけるニッチな解決策であり、一般のオーディエンスにはあまり知られていません。さらに、個人データの収集で利益を上げている企業は、ZKPの統合に関心を持っていません。しかし、より柔軟な識別市場のプレーヤーは、すでにゼロ知識技術を適用し始めているとマクマレンは指摘しました。> >「規制基準の出現と認知度の向上に伴い、ZKPは信頼できるAIとデジタルアイデンティティの新しい時代の基盤となる可能性があります。この技術により、個人や組織はプラットフォームと安全かつ透明に相互作用することができるようになります」と専門家は付け加えました。> > > ## 余波生成的なAIは、世界経済に毎年数兆ドルをもたらす可能性がありますが、その潜在能力の大部分は、本人確認に関連する障壁のために未実現のままです。* 機関投資家は、人工知能に基づく戦略に資金を投入する前に、KYC/AML要件の確実な遵守を求めています。* 企業は、重要なインフラへのアクセスを自律システムに提供する前に、エージェントの身元確認を要求しています;* 規制当局は、センシティブな分野にAIを導入する前に説明責任のメカニズムが必要です。> > 「ZKPに基づく識別システムは、機密性と自律性を維持しながら、上記のすべての要件を満たします」とマクマレンは述べました。> > > 追加で、この技術は深層偽造の増大する問題を解決することができます。各コンテンツの断片は、その制作者の個人情報を開示することなく、検証済みの制作者に関連付けることができます。中国では7月にデジタルIDが導入されたことをお知らせします。
専門家はZKP技術を「新しいAIの時代」の基盤と呼んだ - ForkLog: 暗号通貨、AI、シンギュラリティ、未来
ゼロ知識証明(ZKP)技術は、信頼できる人工知能とデジタルアイデンティティの新しい時代の基盤となると、Billions NetworkのCEOエヴァン・マクマレンは考えています。
彼女は個人や組織がさまざまなプラットフォームと安全かつ透明に相互作用する機会を提供します。
問題の本質
AIエージェントの普及に伴い、人々は自分がボットでないことを確認するために、ますます多くのバイオメトリックデータを提供しなければならなくなっています。
もし個人情報が公開されると、機械がそれを利用する可能性があります。例えば、実在の人物になりすますためです。これは「非生物」ユーザーを排除するために設計されたシステムの機能を損なう可能性があります。
「武装競争」が発生します：チェックが厳密であるほど、データがネットワークに漏洩するリスクが高まります。
人々に透明性を求め、機械からの不透明性を受け入れることは許されないとマクマレンは考えている。ボットとオンラインユーザーの両方に、より効果的な本人確認の方法が必要である。
生体情報を収集し、集中型のレジストリを形成することは解決策ではありません。なぜなら、そのようなデータベースは必然的にサイバー犯罪者の注目を集めるからです。
信頼の欠如が進展を妨げる
人工知能の信頼性のある身元確認メカニズムが欠如していることは問題を引き起こします。AIエージェントが人間のふりをしたり、市場を操作したり、無許可の取引を行ったりできる限り、企業は自律システムを広く導入することに躊躇しています。
マクマレンは、LLMが再学習後により危険になることを強調しました。彼らは元の「ベース」ニューラルネットワークと比較して、22倍も有害または望ましくない回答を出すことが多くなります。
ハッキングとは、ジェイルブレイクを介して組み込まれたセキュリティシステムを回避することを意味し、そのようなカスタマイズされたソリューションも簡単です。
サービスが誰に対して応答しているのか理解できない場合、AIとの相互作用の試みは、情報漏洩や不正使用の潜在的なリスクとなります。
合法的なAIシステムは、「エージェント-エージェント」経済に参加するために検証可能なアカウントデータを必要とします。取引ボットが別のボットと取引を行う場合、両者はそのアイデンティティとアカウンタビリティシステムに確信を持つ必要があります。
人々の視点から見ると、状況はまた不完全です。従来の本人確認システムは、しばしば大規模なデータ漏洩を引き起こし、権威主義的な監視を許し、企業に個人情報の販売から数十億ドルの収益をもたらしますが、所有者には何の補償もありません。
人々は個人情報を共有したくありませんが、規制要件はそれを強制します。
ソリューション
ゼロ知識証明は、人間とAIが悪用のリスクなしに自分の資格を確認するための手段になる可能性があります。
ZKPは、主体が元データを開示することなく特定の主張を検証することを可能にします。例:
技術は依然として規制のグレーゾーンにおけるニッチな解決策であり、一般のオーディエンスにはあまり知られていません。さらに、個人データの収集で利益を上げている企業は、ZKPの統合に関心を持っていません。
しかし、より柔軟な識別市場のプレーヤーは、すでにゼロ知識技術を適用し始めているとマクマレンは指摘しました。
余波
生成的なAIは、世界経済に毎年数兆ドルをもたらす可能性がありますが、その潜在能力の大部分は、本人確認に関連する障壁のために未実現のままです。
追加で、この技術は深層偽造の増大する問題を解決することができます。各コンテンツの断片は、その制作者の個人情報を開示することなく、検証済みの制作者に関連付けることができます。
中国では7月にデジタルIDが導入されたことをお知らせします。