AIが自己を考慮する方法を学ぶにつれて、Boundlessは透明性の論理と共に成長します。

私は最初に@boundless_networkに真剣に注目し始めたのは、それがRISC ZeroのzkVM技術に基づいて構築された「モジュラーZKコンピューティングネットワーク」として説明されているのを見たときであり、「イーサリアムネイティブのモジュラー実行レイヤー」として機能することを目指していると知ったからです。その説明だけで私の興味はそそられました。多くのAIとブロックチェーンの融合プロジェクトが透明性、監査可能性、オープンデータフローについて語る時代において、Boundlessは「検証可能性」をその実行スタックの組み込みの一部にすることで、これらの主張をより深く掘り下げているように思えました。言い換えれば、AIモデルが実行されるチェーンがそれらを実行するだけでなく、何が起こったのか、どのように、いつ、誰によって行われたのかを証明できるとしたらどうなるのでしょうか？それが私がBoundlessが追い求めている約束だと感じたことです。 @boundless_networkエコシステム(の論文、インタビュー、テストネットコードベース)に関わる中で、いくつかの印象的な観察を得ました。まず、AIが「自己を考慮する」ことを学ぶという概念は、計算証明およびゼロ知識証明(ZK-proofs)が、マシン(およびその基盤となるインフラストラクチャ)に、彼らが行ったことの検証可能な証拠を生成する能力を与えるという考えと一致しています。「信じてください、私はこのモデルを実行しました」ではなく、「ここに実行の暗号学的証明、消費されたサイクル、取られた経路があります。」たとえば、Boundlessはそのホワイトペーパーで、証明者が証明されたサイクルの割合と市場から収集された手数料に基づいて報酬を受ける方法を説明しています。これにより、行われた作業と提供された価値の両方が重要になります。これはアカウンタビリティの重要な部分です：計算が実行されたのはもちろんですが、その計算が測定可能な価値をもたらし、その価値が透明に記録されていることです。 次に、#Boundlessにおける「透明性の論理」は、単に指標を示すことを指すのではなく、経済モデルに検証可能性を組み込むことに関するものです。前述の例では、もし証明者が手数料の25％を占めているが、サイクルの10％しか行っていない場合、彼らの報酬はそれに応じて減少します。システムは「作業」を「価値」に一致させ、それを明確にすることを基に構築されています。私の視点から見ると、それはビルダー、ユーザー、監査人に探求するためのより具体的なものを提供します。もし私がモデルを構築したり、チェーン上でAIロジックを展開したりしている場合、私はこう尋ねることができます：「この推論は正しく計算されたのか？証明は検証されたのか？サイクルの帰属は正しいのか？」Boundlessのアーキテクチャはこれらの質問を招き、それらのための部分的なツールを提供します。 私はまた、Boundlessがより広いAI + ブロックチェーンの風景の中でどのように自分自身を位置づけているかを追跡してきました：Odailyとのインタビューで、チームはどのように複数のプロトタイプを構築し、単なるハイプではなくデータに基づいてアーキテクチャを選択したかを説明しました。この反復的で経験的なテストへの強調は、透明性を約束するがテスト可能なものを何も構築しない多くのプロジェクトがあるため、私にとって魅力的でした。Boundlessのアプローチはより体系的に感じられます：彼らは複数のチェーンにサービスを提供できるモジュラー実行レイヤーを構築しており、ZKコンピューティングコプロセッサとして機能します。これは、AIシステムが検証可能な実行パイプラインを必要とする場合、Boundlessがバックボーンとして機能する可能性があることを示唆しています。 私の実践的評価では、Boundlessを使用または使用を計画することにはいくつかの利点があります。私はこのシステムが「AIモデル実行」と「ブロックチェーンで検証された実行」の境界を曖昧にすることが好きです。これは、信頼と監査可能性が重要な環境、例えば、規制されたAIサービス、企業での展開、クロスチェーンエージェント(において役立ちます。また、経済モデルが貢献者のインセンティブを測定可能な成果)証拠 + 提供された価値(と一致させることが好きです。これは曖昧な「参加して期待する」スタイルの報酬とは異なります。 しかし、新興インフラストラクチャには常に注意事項や注視すべき分野があります。まず、証明と経済モデルは明確に定義されていますが、実際の複雑さは残ります。例えば、AIワークフローにおいて、特定の計算サイクルが価値やユーザーの結果にどのように影響したかを正確に特定することは容易ではありません。Boundlessのモデルは「証明されたサイクル」と「収集された手数料」に焦点を当てることでこれを簡素化していますが、実際のAIシステムでは、潜在的な価値や副次的な影響、モデルのドリフトが生じる可能性があり、生のサイクル/手数料の指標には反映されないことがあります。これは、AIによる「自己計算」が依然として部分的に近似であることを意味します。また、AIが実行し、検証され、報酬を受け取るというアイデアは、計算タスクが明確に定義されている場合にうまく機能します。しかし、タスクがオープンエンドまたはマルチステージ)データ取り込み → モデル訓練 → 推論 → フィードバックループ(の場合、責任の連鎖は依然として複雑である可能性があります。 第二に、採用とツールが重要です。検証可能なAIワークフローには、証拠を受け入れるチェーン、これらの証拠を統合する開発者ツール、透明な出力を評価するビジネスモデルが必要です。Boundlessは技術基盤を築きましたが、ユーザー/ビルダーとしての私の経験は、モデルと証拠をどれだけ簡単に展開、統合、監視、検証できるかに大きく依存します。UXが重すぎたり、オンボーディングが技術的すぎたりすると、多くのビルダーは「透明な会計」の部分をバイパスしたり無視したりして、不透明な方法に戻る可能性があります。インタビューではコスト削減について示唆されました)例えば、ZK計算コストを桁違いに削減(することですが、広範な採用のためには、それがアクセスしやすいツールと明確な開発者体験に変換される必要があります。 第三に、AIが自己を考慮するようになるにつれて、透明性の論理はインフラストラクチャだけでなく、ガバナンス、モデルの更新、倫理的制約、データの出所においても維持されなければならない。言い換えれば、実行の透明な証明は素晴らしいが、モデルにデータを供給するものが不透明または偏っている場合、責任にはまだギャップがある。私は、Boundlessが上流の問題にどのように対処するかを見たい：データの出所、モデルのバージョン管理、バイアス検出、モデル変更の監査履歴。これらのいくつかはインタビューで言及されているが、公共の文書ではあまり明確に定義されていない。ユーザー・ビルダーの視点から、これらのギャップがどのように埋められるかを注視している。 結論として、Boundlessを観察し、関与し、計画する経験から、検証可能なAI実行をブロックチェーンインフラストラクチャに持ち込むための成熟した取り組みの一つであるという自信があります。「AIが自己を考慮する方法を学ぶにつれて、Boundlessは透明性の論理とともに高まる」というフレーズは単なるマーケティングではなく、AIシステムが検証可能で責任ある出力を生成し、ステークホルダーがそれらを適切に検査し報酬を与えることを可能にするようにシステムが設計されていることを捉えています。監査品質、モデルの責任、追跡可能な計算、価値に沿った報酬フローを重視するビルダーやユーザーにとって、Boundlessは魅力的なインフラストラクチャレイヤーを提供します。ツールが成熟し、採用が広がり、ガバナンスが透明性の約束を守るなら、Boundlessは次世代AI + ブロックチェーンスタックの基盤となる要素になると期待しています。もしよろしければ、Boundlessのトークノミクス、開発者SDK、および今後のロードマップについて詳しく掘り下げて、構築対投資の観点からさらに評価できるようにします。 #バウンダレス ) {スポット}$ZKC ZKCUSDT(