AIシステムが物理世界から収集されたデータに依存し始めるとき、何が起こるのかを考えています。 画像や動画を取得することは比較的簡単です。 しかし、それらがどこで、いつ記録されたか、そしてその記録が独立して検証可能かどうかを知ることははるかに困難です。 これが@vangrid_ioが取り組んでいる問題です。すべてのキャプチャーには、コンテンツハッシュ、概算位置、タイムスタンプを含むデジタルフィンガープリントが付与されます。 これらの記録はMerkleツリーにグループ化され、そのルートはEthereum Attestation Serviceを介してBaseにアノカーされます。 私が評価しているもう一つの詳細は、プライバシーへのアプローチです。 顔や車両番号は、動画がアップロードされる前にデバイス上でぼかされます。 しかし重要な区別があります：記録の存在と整合性の検証は、描写されているすべてが事実であることを自動的に保証するものではありません。 これは他の当事者にとって、さらなる検証のための追跡可能な出発点を提供します。 7月からWebおよびAndroidアプリが公開されているVangridは、すでにこのアプローチを実際の運用でテストしています。 私にとって興味深い問いは、ネットワークがより大規模な現実世界のデータを処理し始めるにつれて、これらの記録がどれほど信頼性と有用性を高めるかということです。