AIの安全性に関する問題はますます緊迫しています。LLMsにコードを書かせるだけでなく、正確性の検証可能な証明を提供させることが本当の課題です。形式的検証なしでは、展開されたAIシステムをほぼ盲目で運用しているのと同じです。

注目すべき点は、Claudeを含む主要な言語モデルの約80％がCommon Crawlからトレーニングデータを引き出していることです。これは誰も十分に語っていない巨大なデータ依存の問題です。

しかし、新たに注目すべき解決策も出てきています。AI/MLモデルのセキュリティに特化したブロックチェーンベースのガバナンスプラットフォームが形になりつつあります。分散型検証層を想像してください。これにより、暗号的にモデルの完全性と意思決定の透明性を大規模に保証できるのです。これこそが業界が埋めるべきインフラのギャップです。

形式的検証、モデルの透明性、分散型監督の融合は、AI展開リスクへのアプローチを実際に変革する可能性があります。