GM gVangrid.☕ あるAIエージェントが、現実の場所の3Dモデルを購入すると想像してみてください。支払いは完了しますが、エージェントはそのデータが実際に要求された内容を正確に表していることをどうやって確認するのでしょうか？ これが@vangrid_ioの私が注目した部分です。 同プラットフォームのエージェントボーナスシステムは、ソフトウェアエージェントがタスクを作成し、エスクロー資金を供与し、提出物を評価し、APIを通じて完了した作業を承認できるように設計されています。貢献者は、再構築された3Dモデルとデータアーカイブを提供できます。 財務面は追跡可能になるよう設計されています。エスクロー資金の供与、支払い、キャンセル、返金はすべてオンチェーンで記録されます。しかし、元の映像データはオフチェーンに保管され、そのデータをハッシュで表します。 この区別は重要です。 ハッシュはデータの整合性を確認するのに役立ちますが、記録が要求された場所やイベントを実際に撮影したものであることを保証することはできません。 そのためには、別途の検証プロセスが必要です。デバイス認証やセンサーのクロスチェックなど、まだ実装されていないセーフガードがあります。 AIエージェントと現実世界の貢献者を結びつけることは、興味深い可能性を開きます。しかし、より大きな課題は、エージェントが支払いを自動で完了するだけでなく、受け取ったデータを適切に評価できるようにすることです。 確認された取引が、必ずしも検証された現実世界の結果を意味するわけではないからです。 Your Identity on the Grid.