AIスマートエージェントは身分証明の確認を必要とし、zk-SNARKsが解決策を提供します。

zk-SNARKs（ZKPs）は、信頼できるAIとデジタルIDの新時代の柱となることが期待されており、個人や組織に対してプラットフォームを越えた、安全で透明な相互作用の方法を提供します。

AIと信頼にとって、これは「興味深い」時代です。

現在、ますます多くの投資会社がAIエージェントを使用して研究報告書や会社の文書をレビューし始めています。しかし、人間は機械ではないことを証明するために、顔のスキャン、音声サンプル、行動パターンなど、ますます厳格な生体データを提供することを求められています。そして、これらのデータが漏洩すると、AI駆動のロボットによって悪用される可能性があり、非常にリアルな身分を装って人間になりすまし、それらを保護するために設けられたシステムを突破することができます。これにより、我々は奇妙な新しい軍備競争に陥っています—検証方法が要求するデータが深層であればあるほど、一度漏洩すれば、その危害も深刻になるのです。それでは、私たちは一体誰（または何）とやりとりしているのかをどう確認すればよいのでしょうか？

人間に透明性を求めながら、機械のブラックボックス操作を受け入れるのは常識に反しています。ロボットでもネットユーザーでも、より良い身分証明の方法が必要です。この問題を解決するためには、無限に多くの生体データを収集することや、集中型データベースを構築すること（これはハッカーにとって「ハニーポット」と同じです）に頼ってはいけません。零知识证明（zk-SNARKs）は、AIと人間が自分自身の安全を守りながら、効果的に身分を確認する道を示してくれます。

発展を妨げる信頼の赤字

検証可能なAI身分の欠如は、直接的な市場リスクを引き起こします。AIエージェントが人間を偽装したり、市場を操作したり、無許可の取引を行ったりすることができるとき、企業は自動化システムを大規模に展開するかどうかを慎重に考えることになります。実際、小さなデータセットに基づいて「微調整」して性能を向上させた大規模言語モデルは、有害な出力を生成する確率が基礎モデルの22倍です。また、それらがシステムの安全性と倫理的な防護を回避する（このプロセスは「脱獄」と呼ばれます）成功率は、製造準備が整ったシステムに直面する場合、さらに3倍に増加します。信頼できる身分証明がなければ、AIの相互作用のたびに潜在的なセキュリティの脆弱性に一歩近づくことになります。

問題の複雑さはこれだけではありません。悪意のある行為者が違法なエージェントを展開するのを防ぐことのように単純明快ではなく、私たちが直面しているのは単一のAIインターフェースではありません。将来的には、ますます多くの、能力がますます強力な自律AIエージェントが登場します。このエージェントの海の中で、私たちはどのようにして自分が誰と対話しているのかを正確に識別できるのでしょうか？合法的なAIシステムであっても、新興のエージェント経済に参加するためには、検証可能な証明を備えている必要があります。たとえば、あるAIロボットが別のロボットと取引を行う場合、双方はお互いの身分証明の真実性、操作の承認範囲、明確な責任帰属フレームワークを確認できる必要があります。

この等式における人間側も同様に問題が山積みです。従来の身分証明システムは、ユーザーに大規模なデータ漏洩のリスクをもたらすだけでなく、権威主義的な監視を助長し、さらに大企業がユーザーに属する個人情報を売却して数十億ドルの収益を得ることを助長しています——これらはすべてユーザー自身に由来するものであり、彼らには一銭の補償も与えられません。したがって、人々は本能的により多くの個人データを共有することに抵抗を感じており、検証技術の進化はより深い個人情報を求め続けています。

zk-SNARKs：プライバシーとアカウンタビリティの橋

zk-SNARKsは、この一見厄介な問題に対する解決策を提供します。ZKPは、エンティティ（人間か人工知能かに関わらず）が基礎データを明らかにすることなく特定の主張を検証できるようにし、同時に機密情報を直接開示しません。たとえば、ユーザーは生年月日を明らかにすることなく21歳以上であることを証明できます。AIエージェントは、そのトレーニングデータが倫理基準に準拠していることを示すことができ、独自のアルゴリズムを明らかにする必要はありません。金融機関は、顧客が規制要件を満たしていることを確認でき、漏洩の可能性のある個人情報を保存する必要はありません。

AIエージェントにとって、ZKPは必要な深い信頼メカニズムを構築することができる。なぜなら、我々が検証する必要があるのは技術アーキテクチャだけでなく、行動パターン、法的責任能力、社会的評判も含まれるからである。ZKPを活用することで、これらの検証声明は検証可能な信頼グラフの形でブロックチェーン上に保存される。

我々はこれを、プラットフォームを超え、法域を超えて動作するコンポーザブルな身分証明層と見なすことができます。AIエージェントが証明書を提示する際、専有情報を開示することなく、そのトレーニングデータが倫理基準に適合していること、出力結果が監査されていること、そしてすべての行動が責任を持つ人間の実体に結びついていることを証明できます。

ZKPsは現在のモデルを根本的に変える可能性があり、私たちは敏感なデータを提供することなく身分証明を行うことができますが、現在の技術の普及は依然として遅れています。この技術はまだニッチな分野に属しており、ユーザーの認知度は低く、関連する規制の枠組みもまだ明確ではありません。さらに重要なのは、データを収集して利益を上げている企業には、この技術を採用する動機が欠けていることです。しかし、これがより柔軟な身分証明企業がそれを使用するのを妨げることはありません。規制基準が徐々に明確になり、一般の認知が高まるにつれて、ZKPsは信頼できるAIとデジタルIDの新時代の柱となることが期待されています——個人と組織に対して、プラットフォームを超え、国境を越えた安全で透明な相互作用の方法を提供します。

市場への影響：スマートエージェント経済の解放

生成型AIは毎年、世界経済に数兆ドルの価値を生み出していますが、その大部分の価値は身分証明の障害によってロックされています。その理由は主に三つあります。一つ目は、機関投資家がAI駆動の戦略に投資する前に、厳格なKYC/AMLコンプライアンス審査を完了する必要があること。二つ目は、企業が自律システムが重要なインフラにアクセスすることを許可する前に、検証可能なデジタルIDを取得することを求めること。三つ目は、規制当局がAIを敏感な分野に適用する前に、完全な説明責任メカニズムを備えている必要があることです。

ZKPに基づく身分証明システムは、これらすべての要件を満たすと同時に、依然として分散型システムが依存するプライバシー保護と自主性の利点を保持しています。選択的開示メカニズムを実現することで、規制要件を満たしつつ、攻撃を受けやすい個人データセットの作成を回避できます。暗号学的検証技術により、事前に信頼を置かない相互作用環境を自主的なエージェント間で確立することが可能になります。一方で、ユーザーのコントロール権を保証するメカニズムは、GDPRやカリフォルニア州のプライバシー法などの新興データ保護規則の核心原則と自然に合致しています。

この技術は、深刻化するディープフェイク危機に対処するのにも役立ちます。すべてのコンテンツが暗号的に検証されたクリエイターに関連付けられ、その真の身分を開示しない場合、私たちはプライバシーを保護しながら、誤情報の拡散を効果的に抑制することができます。AI生成コンテンツと人間の創作物の境界がますます曖昧になる中、この技術的メカニズムは特に重要です。

ZKロード

権威主義への一歩であると主張する人もいるかもしれないが、市民認証機構がなければ、どんな社会も機能しない。現実には、身分証明は広く行われているが、その実行効果は懸念される。私たちがKYC要件を満たすために書類をアップロードしたり、顔認識スキャンを受けたり、年齢確認のために個人データを提出したりするたびに、侵入的で安全性のリスクがあり、効率も悪い身分証明システムに参加している。

zk-SNARKsは、個人のプライバシーを十分に尊重しつつ、複雑な経済活動に必要な信頼を構築するための前進の道を提供します。この技術により、ユーザーが自分のデータを真に制御できるシステムを構築することが可能になります。検証プロセスは監視手段に依存せず、人間とAIエージェントはそれぞれの自主権を保持したままで安全に相互作用を実現できます。