AIエージェントがますます意思決定を支配する時代において、信頼はもはや盲目的な約束ではなく、検証可能な証明となりました。従来のAIシステムはしばしばブラックボックスのようで、透明性が欠如しており、高リスクのアプリケーション（例えば、金融取引や医療診断）において責任の追跡が困難です。RecallNetはWeb3インフラストラクチャを通じてこの状況を再構築し、AIの説明責任をブロックチェーンの上に置いています。

コアはそのon-chainメモリ層にあります：各AIの意思決定パス、推論ステップ、出力結果はCeramicフローに記録され、Filecoin/IPFSにアンカーされ、改ざん不可能で永続的です。これにより、AIエージェントの実行トレースは再現可能で監査可能となり、「一回限り」のベンチマークの制限を回避します。Protocol Labsと協力して、RecallNetはスケーラブルなネットワークを拡張し、多エージェント協力をサポートします。
さらに進んで、RecallNetはAgentRankとModel Arenaを導入しました：エージェントが公開コンペティションでパフォーマンスを競い、コミュニティ主導の評価が生成され、透明なスコアリングが行われます。ユーザーはCuration Marketsを通じて優れたエージェントに賭け、実証に基づいた評判システムを構築できます。現在、15万人以上の参加者と750万の予測があり、コーディングや要約などの複数のタスクをカバーし、GPT-5の汎用性に関する混合パフォーマンスを明らかにしています。
このフレームワークは、AIの信頼性を向上させるだけでなく、分野横断的な相互運用性を促進します：金融AIはリスクコンプライアンスを証明し、自動運転は法規制遵守を検証します。最終的に、RecallNetは信頼の経済圏を構築し、AIが不透明なヒューリスティックスからガラスボックスの説明責任へと移行し、厳しい規制のある業界での安全な導入を推進します。未来において、AIは単なるツールではなく、信頼できるパートナーとなるでしょう。
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