オントロジーは、AIの世界で増え続ける問題に注目しています： どのようにして、トレーニングデータが実在の人物から来たことを証明できるのか、 全体のプロセスをプライバシーの悪夢に変えることなく？最近の投稿で、プロジェクトは答えは監視の強化ではないと主張しました。 協力者にセルフィーやID、バイオメトリックスキャン、その他の個人情報を提供させる代わりに、 オントロジーは業界が検証可能な資格情報と選択的開示に頼るべきだと述べています。 これにより、人々は自分が人間であることを証明しながら、すべての情報を明かす必要がなくなるのです。その考えは、1年前よりも今、より重要になっています。 AIのトレーニングデータに関する議論は明らかに変化しています。 以前は主に規模や量、収集できるデータの多さについてでした。 今やより大きな問題は、そのデータがどこから来たのか、実際に人間が作ったものか、 そして既に合成コンテンツによって汚染されている部分はどれだけあるのか、という点です。その懸念はもはやニッチな問題ではありません。 よりクリーンで信頼性の高いモデルを構築しようとするAIチームにとって、 最大の頭痛の種の一つとなっています。 オントロジーは、市場がすでに証明された人間性の証明を貴重な資産として扱い始めていると指摘します。 検証済みの人間データは、企業が追加料金を支払う必要があるものになりつつあります。需要は高まっていますが、供給は限られており、多くのプラットフォームが人を検証する方法は、 同社の見解では根本的に欠陥があるとしています。 ほとんどのプラットフォームにとって最も簡単な方法は、最も侵襲的な方法でもあります。彼らが誰かが人間かどうかを知りたい場合、通常はより多くの個人情報を求めます。 セルフィー、政府発行のID、ライブネスチェック、行動追跡、デバイスのフィンガープリント、 またはこれらすべての組み合わせを要求することもあります。各層は検証の信頼性を高めるかもしれませんが、その一方で、 ユーザーはより多くのプライバシーを手放すことになります。 時間が経つにつれ、本人証明を試みる人は、他人のシステムに保存されたデータポイントの集合に分解されてしまいます。 オントロジーは、これが誤ったトレードオフだと主張します。同社は、問題は人々を検証する必要があることではなく、 現在のモデルが検証と永続的な露出を伴うと仮定していることだと述べています。 これは、できるだけ多くのデータを収集するために設計された集中型ツールを業界が使用しているときに起こることです。 実際には、人間は信頼のコストとなっています。真のブレークスルーオントロジーが指摘している代替案は、 2025年5月に推奨事項として発表されたW3C検証可能資格情報データモデル2.0を中心に構築されています。 そのアイデアは非常にシンプルで、背後の暗号技術はそうではありません： 信頼できる発行者（政府、銀行、検証提供者など）が一度だけ人について確認し、その資格情報はユーザーのデバイス上に保存されることができるのです。後にプラットフォームがその人が人間かどうかを知る必要が出てきたとき、 ユーザーは暗号証明を提示し、すべての基礎記録を渡す代わりに証明を行います。 これにより、検証者は必要な情報だけを得て、それ以上は得られません。検証者は、その人が人間であると信頼できる発行者が確認したことを知るだけです。 本人の完全な身元ファイルやバイオメトリクスデータ、その他の余分な詳細は見ません。 発行者は資格情報が使用されるたびに連絡を取る必要はなく、 ユーザーは異なるプラットフォーム間で追跡可能な識別子の痕跡を残すこともありません。オントロジーは、ここでの真のブレークスルーは選択的開示にあると述べています。 これこそがシステムを本当にプライバシー保護にする要素です。 資格情報には多くの情報を含めることができますが、 ユーザーは特定のリクエストに必要な部分だけを明かします。 したがって、プラットフォームが証明だけを必要とする場合、それだけを得て、それ以外は得られません。余分な個人データも、バイオメトリクスも、後でつなぎ合わせられるプロフィールの断片もありません。 同社はまた、分散型アイデンティティの取り組み、例えばONT IDやONTO Walletを例に挙げ、 このアプローチの実践例を示しています。オントロジーによると、これらのツールは資格情報をデバイス上に保持し、 ユーザーがローカルで証明を生成できるように設計されており、 発行者や検証者にプライベートデータを公開することなく行えます。 しかし、より大きなポイントは、オントロジーだけの問題ではなく、 AIインフラの今後の方向性に関わるものです。企業がトレーニングデータをクリーンアップし、何を信頼できるかを模索する中で、 人間の協力者を検証する必要性はますます高まるでしょう。 本当の問題は、業界がその問題を解決するために、 より多くの監視をスタックに組み込むのか、それともプライバシーを犠牲にせずに人々が本物であることを証明できるシステムを採用するのか、です。オントロジーは明らかに後者に賭けています。 そして、AI企業が今や生の量よりも出所を気にするようになった今、その賭けは、 ニッチなプライバシー議論から、次のAIデータ収集の段階に必要な実用的な要件へと変わりつつあります。
オントロジーはプライバシーを犠牲にせずにAIトレーニングデータにおける人間の検証を呼びかける
オントロジーは、AIの世界で増え続ける問題に注目しています：
どのようにして、トレーニングデータが実在の人物から来たことを証明できるのか、
全体のプロセスをプライバシーの悪夢に変えることなく？
最近の投稿で、プロジェクトは答えは監視の強化ではないと主張しました。
協力者にセルフィーやID、バイオメトリックスキャン、その他の個人情報を提供させる代わりに、
オントロジーは業界が検証可能な資格情報と選択的開示に頼るべきだと述べています。
これにより、人々は自分が人間であることを証明しながら、すべての情報を明かす必要がなくなるのです。
その考えは、1年前よりも今、より重要になっています。
AIのトレーニングデータに関する議論は明らかに変化しています。
以前は主に規模や量、収集できるデータの多さについてでした。
今やより大きな問題は、そのデータがどこから来たのか、実際に人間が作ったものか、
そして既に合成コンテンツによって汚染されている部分はどれだけあるのか、という点です。
その懸念はもはやニッチな問題ではありません。
よりクリーンで信頼性の高いモデルを構築しようとするAIチームにとって、
最大の頭痛の種の一つとなっています。
オントロジーは、市場がすでに証明された人間性の証明を貴重な資産として扱い始めていると指摘します。
検証済みの人間データは、企業が追加料金を支払う必要があるものになりつつあります。
需要は高まっていますが、供給は限られており、多くのプラットフォームが人を検証する方法は、
同社の見解では根本的に欠陥があるとしています。
ほとんどのプラットフォームにとって最も簡単な方法は、最も侵襲的な方法でもあります。
彼らが誰かが人間かどうかを知りたい場合、通常はより多くの個人情報を求めます。
セルフィー、政府発行のID、ライブネスチェック、行動追跡、デバイスのフィンガープリント、
またはこれらすべての組み合わせを要求することもあります。
各層は検証の信頼性を高めるかもしれませんが、その一方で、
ユーザーはより多くのプライバシーを手放すことになります。
時間が経つにつれ、本人証明を試みる人は、他人のシステムに保存されたデータポイントの集合に分解されてしまいます。
オントロジーは、これが誤ったトレードオフだと主張します。
同社は、問題は人々を検証する必要があることではなく、
現在のモデルが検証と永続的な露出を伴うと仮定していることだと述べています。
これは、できるだけ多くのデータを収集するために設計された集中型ツールを業界が使用しているときに起こることです。
実際には、人間は信頼のコストとなっています。
真のブレークスルー
オントロジーが指摘している代替案は、
2025年5月に推奨事項として発表されたW3C検証可能資格情報データモデル2.0を中心に構築されています。
そのアイデアは非常にシンプルで、背後の暗号技術はそうではありません：
信頼できる発行者（政府、銀行、検証提供者など）が一度だけ人について確認し、その資格情報はユーザーのデバイス上に保存されることができるのです。
後にプラットフォームがその人が人間かどうかを知る必要が出てきたとき、
ユーザーは暗号証明を提示し、すべての基礎記録を渡す代わりに証明を行います。
これにより、検証者は必要な情報だけを得て、それ以上は得られません。
検証者は、その人が人間であると信頼できる発行者が確認したことを知るだけです。
本人の完全な身元ファイルやバイオメトリクスデータ、その他の余分な詳細は見ません。
発行者は資格情報が使用されるたびに連絡を取る必要はなく、
ユーザーは異なるプラットフォーム間で追跡可能な識別子の痕跡を残すこともありません。
オントロジーは、ここでの真のブレークスルーは選択的開示にあると述べています。
これこそがシステムを本当にプライバシー保護にする要素です。
資格情報には多くの情報を含めることができますが、
ユーザーは特定のリクエストに必要な部分だけを明かします。
したがって、プラットフォームが証明だけを必要とする場合、それだけを得て、それ以外は得られません。
余分な個人データも、バイオメトリクスも、後でつなぎ合わせられるプロフィールの断片もありません。
同社はまた、分散型アイデンティティの取り組み、例えばONT IDやONTO Walletを例に挙げ、
このアプローチの実践例を示しています。
オントロジーによると、これらのツールは資格情報をデバイス上に保持し、
ユーザーがローカルで証明を生成できるように設計されており、
発行者や検証者にプライベートデータを公開することなく行えます。
しかし、より大きなポイントは、オントロジーだけの問題ではなく、
AIインフラの今後の方向性に関わるものです。
企業がトレーニングデータをクリーンアップし、何を信頼できるかを模索する中で、
人間の協力者を検証する必要性はますます高まるでしょう。
本当の問題は、業界がその問題を解決するために、
より多くの監視をスタックに組み込むのか、それともプライバシーを犠牲にせずに人々が本物であることを証明できるシステムを採用するのか、です。
オントロジーは明らかに後者に賭けています。
そして、AI企業が今や生の量よりも出所を気にするようになった今、その賭けは、
ニッチなプライバシー議論から、次のAIデータ収集の段階に必要な実用的な要件へと変わりつつあります。