「未来はAIがあなたのアプリや生活に溶け込むことです。しかし、もし、あなたに十分なサービスを提供するために親密なデータが必要なら、ゼロ知識やその他のセキュリティ技術を包み込む必要があります。」- @DacEconomy、@ProjectZKM共同創業者 今日の大規模言語モデルはすでにブラウザのタブに存在していますが、それが最終目的ではありません。ZKMのMing Guo氏が言うように、目標はアプリケーションや日常のワークフローの中で動作するAIであり、データをコピーする別個のチャットボックスではありません。 そのレベルで本当に有用であるためには、AIシステムは必然的にプライベートな文脈、すなわちあなたの行動、履歴、好み、さらには機密性の高い財務や健康関連データへのアクセスを必要とします。これにより直接的なトレードオフが生じます: ・より良いAI支援→文脈の提供 ・データ露出の増加→プライバシーおよびセキュリティリスクの増加 ここでゼロ知識証明やzkVMの登場です。モデルや第三者に生データを送る代わりに、ZKは以下を可能にします: • データ自体を明かさずに、あなたのデータに対する計算が正しく行われたことを証明すること。 • AIエージェントが特定のルールやポリシーを遵守したことを強制し、モデル内部や完全なログを公開せずに実施すること。 • アプリ内のAI駆動の動作に検証可能な証拠を付与し、他の関係者があなたの基礎入力を見なくても結果を信頼できるようにします。 言い換えれば、AIが製品や私たちの生活に深く組み込まれるなら、その下にZKベースのセキュリティレイヤーが必要です。例えばZKMのZirenのような汎用zkVMや、AIの利点を保ちつつAIが見て何を使い方を制限するかを制限するアプリケーションレベルの証明システムです。 「AIと仕事 - 人間の貢献を証明する」パネル全編をご覧ください: