データは多いほど良い。 プラットフォームはユーザー情報を収集したいし、金融機関は顧客の資産状況を知りたい。AIはより多くのデータを必要として、その能力を高めようとしている。 しかし、今やこの考え方は見直されるべきかもしれない。 データが多いほど、ストレージコスト、管理責任、漏洩リスクも増大する。特に金融機関にとって、ユーザーのすべてのデータを取得することが必ずしも良いとは限らない。 VitalikはDevcon Mumbaiで、データは本来「有毒な廃棄物」として扱うべきだと述べ、収集できるだけ避けるべきであり、保存できるだけ避けるべきだと提唱した。 企業がユーザーのすべてのプライバシーを把握せずに、ビジネスの検証を実現できるなら、データ利用の効率は高まらないだろうか？ @primus_labsが探求するzkTLSは、Web2プラットフォームからのデータの真実性を検証し、zkVMと組み合わせることで、アプリケーションがデータに基づいて計算と証明を行うことを可能にする。 つまり、将来的には金融アプリケーションが、ユーザーの全アカウント情報を直接取得することなく、ユーザーが特定の条件を満たしていることを確認するだけで済む可能性がある。 ユーザーにとってはプライバシーの露出が減り、企業にとっては不要なデータ管理負担を軽減する機会が生まれる。 もちろん、この道にはまだ多くの現実的な課題がある：データソースの信頼性、認可の安全性、検証コストの低さ——これらは実際に適用して検証される必要がある。 私は、プライバシー技術の真の商業的価値は、単にユーザーが他人に見られないように守ることではなく、企業がより少ない敏感データへのアクセスでビジネスを展開できるようにすることにあると考える。 もしPrimusがこの能力を、開発者が簡単に統合でき、ユーザーが使いやすい製品に変えることができれば、それは単なるプライバシーツールではなく、次世代のデジタル金融とAIアプリケーションのための新たなデータ利用方法を提供することになる。