AI はもはや質問に答えるだけでなく、行動を起こしています。フライトの予約。コードを書く。研究の実行。他のAIの管理も。 「AI に何ができるのか」という質問はもうありません。 私たちは「それが何をするかをどのように信頼すればよいか」と問いかけています。

そこで検証可能な AI の出番です。 AIが正しいことをしたと仮定するのではなく、それを証明することができます。 すべてのデータフェッチ、モデル実行、またはエージェントアクションには、暗号化レシートが残ります。 約束>証明。

Sui スタックは、その基盤、つまり検証可能な AI コントロール プレーンです。 以下を記録する AI システムの信頼レイヤー: ✅ 使用されたデータ ✅ 同意が守られたかどうか ✅ 具体的にどのように実行されたか

これは、次の 4 つのコンポーネントに基づいて構築されています。 🪩 Walrus - 検証可能なIDでデータをアンカーします 🔐 シール - アクセスと同意を強制する ⚙️ Nautilus - 信頼できるエンクレーブでワークロードを実行します 🔗 Sui - すべてをオンチェーンに記録する これらを組み合わせることで、AI を設計によって証明可能にします。

例 👇 AI アシスタントがフライトを予約します。 - アクセス権のチェック(シール) - 同期されたカレンダー データと設定を取得する (Walrus) - 安全なエンクレーブで予約を実行します (Nautilus) - ログ証明オンチェーン (Sui)

これで、エージェントが同意を得てあなたのデータを使用し、予約プロセスが改ざん防止され、検証可能であることがわかりました。

これはチャットボットをはるかに超えています。 これは以下のために機能します: 🤖 ロボットフリート 📊 AI研究 🧩 マルチエージェントシステム 📡 分析ネットワーク すべてのアクションは検証可能です。すべてのアクセスが監査可能。

企業にとって、これはコンプライアンスを頭痛の種から利点→変えます。 AI が許可されたデータのみを使用し、すべてのルールに自動的に従ったことを規制当局やクライアントに証明することを想像してみてください。 それが機能としての信頼です。

開発者にとって、これは次のことを意味します。 - アクションを自己検証するエージェント - テナントごとにライセンスされるモデル - 速度低下のない透明なシステム 検証可能な AI は SF ではなく、単なるスマートなデザインです。