AIは自律システムとして機能し始めています。しかし、AI が独自のデータを生成し、独自の動作を進化させている場合、AI が人間の意図と一致していることを確認するにはどうすればよいでしょうか? ニューヨーク大学ツアーで、@DMSKwak (@LazAINetwork & @MetisL2) は、中心的な課題はデータの整合性であると主張しました。データはもはや現実を記録するだけでなく、知性そのものを形作る。AI エージェントが行動する自由を得るにつれて、特に AI が独自のデータを生成し始めると、データのクリーニングと制約の難しさが指数関数的に高まります。新しい安全策がなければ、ドリフトと幻覚は避けられなくなります。 Daniel 氏はプレゼンテーションの中で、検証済みのデータ パイプライン (TEE + ZK 証明を使用)、オフチェーン AI 資産をオンチェーン状態にバインドするデータ アンカリング トークン、各データセット、モデル、またはエージェントを管理する個人中心の DAO という LazAI のアプローチを紹介します。 複雑に聞こえますが、根本的な考え方は単純です:AIが自律的であるなら、その出力だけでなく、それを駆動するデータやポリシーも検証する必要があります。 ダニエルのプレゼンテーション全文をご覧になり、解決策を詳細に理解してください。