Mind Networkに深く入り込む：完全準同型暗号がRestakingと出会ったとき、暗号化AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティは手の届くところに

2024.05.28

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Mind Networkに深く入り込む：完全準同型暗号がRestakingと出会ったとき、暗号化AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティは手の届くところに

Mind Networkの内部へと入り、AIやRestaking、完全準同型暗号といったホットなテーマを一つに集めた潜在力を持つプロジェクトについて学びましょう。

2024.05.28 - 09:45:56

MindNetwork

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Mind Networkの内部へと入り、AIやRestaking、完全準同型暗号といったホットなテーマを一つに集めた潜在力を持つプロジェクトについて学びましょう。

執筆：TechFlow

AIとRestakingは、今この上昇相場サイクルにおいて最も注目されるメガトレンドである。

前者には既に数々のAI分野のスター・プロジェクトが登場しており、後者はEigenLayerを核として複数のLRTプロジェクトを生み出し、さまざまなポイント獲得型のゲーム化施策も次々と現れている。

しかし明らかなのは、この二大トレンドが現在「中休み」の段階に入っていることだ。業界内のプロジェクト数は増えているものの同質化が進み、「ゼロからイチ」への革新的な物語を見つけることがますます難しくなっている。

同時に、AIやRestakingが一種の「ナラティブ的正しさ」として定着する中で、その「正しさ」が必ずしも「完璧さ」を意味しないという問題もある。

多くのAI/DePINプロジェクトは本当に分散化されているのか？最近のデータではEigenLayerのTVLも低下傾向にある。またRestakingはイーサリアムエコシステム内のAVSのセキュリティ確保にしか使えないのだろうか？

したがって、ホットなナラティブの後半戦においては、共通かつ本質的な課題を解決するプロジェクトこそが、今まさに掘り起こすべき宝である。

こうした視点から見ると、現在の市場で注目すべき存在がMind Networkだ。これは、多数のAI/DePINプロジェクトにおける非分散化の問題を解決できるだけでなく、Restakingにも新たな用途と価値を与えることができる。

EigenLayerがイーサリアムエコシステム向けの再ステーキングソリューションだとすれば、MindはAI領域における再ステーキングソリューションと言える。

より柔軟な再ステーキングの活用に加え、完全準同型暗号（FHE）に基づくコンセンサスセキュリティソリューションにより、分散型AIネットワークのトークノミクス的安全性とデータ安全性を守る。

さらに重要なのは、同プロジェクトは2023年にBinanceなどを含む著名機関から250万ドルのシード資金調達を完了しており、現在では人気急上昇中のAI/DePIN新興プロジェクトであるio.netやMyshellなどとも深く連携している。メインネットのローンチやインセンティブ活動への期待も高まっている。

とはいえ、このプロジェクトを初めて知った読者にとっては、一方では難解な完全準同型暗号（FHE）があり、他方では収益追求型のRestakingがある。この二つがどうやって組み合わさり、AIプロジェクトの根本的課題を解決するのだろうか？

今回はMind Networkに迫り、AI、Restaking、完全準同型暗号といったホットなナラティブを融合させた潜在力を持つこのプロジェクトについて理解を深めよう。

AIプロジェクトはドラゴン退治を目指すが、「信頼不要」を実現できず逆に悪龍となる

Mind Networkが具体的に何をしているかを理解するには、まず現在のAIプロジェクトが直面している課題を把握する必要がある。

おそらく「ドラゴン退治に向かう者が、やがて自らドラゴンとなる」ことが、現在の暗号化AIプロジェクトを象徴する最良の表現だろう。

ドラゴン退治という観点から言えば、暗号化AI（あるいはDePIN）プロジェクトの核心的ナラティブは「分散化」にある。つまり、大企業によるAI要素（計算資源、アルゴリズム＝モデル、データ）の独占に対抗し、より分散された構造によって、大企業への信頼を排除しようとするものだ。

このストーリーは正しく、自然に人々の共感を得やすい。しかし、分散化されたAIはむしろ新たな「ドラゴン」となりやすい問題を抱えている。

分散化された環境下で、検証者たちに対して「信頼不要（0-trust）」を実現できないのである。

少しわかりにくいかもしれない。具体例を見てみよう。

例えば一般的な暗号化AIプロジェクトでは、どのAIモデルが優れているかを評価するために、分散型での検証／投票を行う必要がある。

しかし実際には、プロジェクト内の検証者（ノード）が最も優れたAIモデルを選定する仕組みになっていることが多い。果たして彼らが選んだモデルが本当に最良なのか？どうやって保証できるのか？

PoS（プルーフ・オブ・ステーク）方式では「彼らに追随する」ことが、「公平で最善の選択」を意味するわけではない。

同様に、AIエージェントサービスにおいて高性能なサービスをランキングする場合、上位のサービスが本当に効果が高いと保証できるだろうか？

DePINのシナリオでは、タスクがノードに割り当てられるが、検証者がそのタスクを公正に適切なノードに配分しているのか、それとも自分と関係のあるノードに不正に割り振っていないか、どうやって確認できるのか？

これらすべての事例は、一つの共通する本質的課題を示している――各分散型AIネットワークにおいて、検証者の意思決定が、ユーザーが信頼せざるを得ない中心的存在となっているのだ。

つまり、検証者やネットワークの主要参加者の意思決定を信じざるを得ず、彼らが悪意を持たず正しい判断をすることを願わなければならない。

「分散化」を謳いながらも、実態はネットワーク内部の信頼に縛られている。未だ「信頼不要」は達成されておらず、現在のAIナラティブは完璧ではない。

この問題に対し、何が必要か？

明らかに、我々はなんらかの技術的仕組みと経済設計を通じて、現在の各AIプロジェクトネットワーク内における検証／投票／意思決定などのプロセスにおいて、キープレーヤーへの信頼依存を最大限に減らす必要がある。

そして、まさにここがMind Networkの真価を発揮する領域なのである。

完全準同型暗号という聖杯を、Mind Networkが最も適した位置に据えた

Mind Networkの強みは、暗号学の「聖杯」と呼ばれる完全準同型暗号（Fully Homomorphic Encryption: FHE）の活用にある。

しかし、前述したAIおよびDePINプロジェクトの問題と、FHEにはいったいどんな関係があるのだろうか？

本質的に見れば、これらの問題はすべて「リソースの分配」「選択」「意思決定」に関するものであり、技術ではなく「人治（人間の支配）」に起因している。

「人治」に悪意の余地が生まれるのは、ネットワーク参加者が互いにすべての情報を完全に把握できる状態だからだ（「大口投資家が投資したから、私もそれに続く」）。

賢明な読者はすでにFHEの出番に気づいたかもしれない。

もし情報が全員に公開されていなければどうなるだろう？

完全準同型暗号（以下FHE）は、上述の「人治」問題を解決するのに極めて高い適合性を持っている。

FHEは暗号学における聖杯とされ、V神も最近の投稿でWeb3分野におけるその重要性を強調している。ここではFHEの原理を詳しく説明しないが、知っておくべきことは、FHEが「暗号化されたデータに対して複雑な計算を可能にするが、復号は不要」という点だ。これにより、分析中であってもデータは常に安全かつ秘匿されたままになる。

だが聖杯を掲げる者、その重みを背負わねばならない。

FHEによる暗号化計算は確かに優れているが、リソース消費が大きく、AIモデルの学習に使用するとコストが非常に高くなる。これは暗号化AIプロジェクトにとって現実的な方向ではない。

Mind NetworkはFHEの使い方に巧みな手腕を見せ、まさに「四両で千斤を制す」ようなアプローチで、聖杯を最も適した位置に据えている。

つまり、FHEをAIモデルの学習やパラメータ変更に使うのではなく、学習後のモデルの交差検証、選定、ランキング、投票といった「人治」が顕著なプロセスに限定して使用する。これによりリソース消費は管理可能となり、狙いも明確になる。

AIネットワークの参加者が、お互いの選択／投票結果を知らずに業務を進めることができれば、「大口に追随」「権威ノードを盲信」する行為は消滅し、身分によるバイアスも取り除かれ、真に分散化された意思決定が実現する。その結果、本当に優れたAIモデルやAIサービスを正確に識別できるようになる。

こうして、FHEを汎用計算に使う道は困難でも、分散化の特定フェーズ――検証（Validation）に特化して使うなら、整合性があり現実的である。検証プロセスの「信頼不要」を担保することで、暗号化AIプロジェクトのコンセンサスセキュリティと真の分散化を実現する。

そしてセキュリティのもう一方には、「公平性」がある。

Mind Networkのこの「公平性」が検証の暗号化実行でどのように機能するか、具体例で見てみよう。

1. AIプロジェクトはMindが提供するSDKを通じて、完全準同型暗号による検証サービスに接続する；
2. 同時に、AIプロジェクトはMindネットワークに登録し身元を確認。Mindは対象プロジェクトのネットワーク／チェーン上にスマートコントラクトを生成し、以降の操作変更や実行結果を同期する；
3. AIプロジェクトがMindネットワーク上で、完全準同型暗号による検証タスク（例：どのAIモデルが優れているか）を発行。FHE投票サービスが作動し、検証ノードは互いに投票内容の平文を知らずとも、投票プロセスを正常に実行できる；
4. 投票結果やデータ変更はスマートコントラクトを通じてMind自身のチェーンに送られ、リアルタイムで同期・記帳される；
5. 上記プロセスにおいて、AIプロジェクトがMindのサービスを利用すると、Mindのプロジェクトトークン（未発行）がガス代として徴収される。

同様の理屈で、DePINプロジェクトがMind Networkを利用すれば、より公平なリソース配分が可能になる。Mind Networkと提携しているIO.netを例に挙げよう。

1. IO.netはMindのSDKを通じて、完全準同型暗号による検証サービスに接続；
2. サービス接続後、GPUを保有する各ノードは完全準同型暗号下での合意形成能力を持つ。AI計算タスクが来たとき、要求とデータはすべて暗号化された状態で、タスクを適切なノードに公平に割り振ることが可能になる。

待て、じゃあこれはRestakingとどう関係するのか？

ここまで述べてきた内容はすべて技術面の話のように思えるが、資産面のRestakingとはどのような関係があるのか？

Mind NetworkはFHEに基づくソリューションを提供し、技術的にAIネットワークの検証セキュリティを促進する。しかし、この検証に参加し、そのセキュリティの恩恵を受けるためには、多くのAI／DePINプロジェクトの経済ネットワーク構造と密接に関わってくる。

PoS（プルーフ・オブ・ステーク）は、ほとんどの暗号プロジェクトの基盤となるコンセンサスロジックである。

したがって、あるAIプロジェクトがMind Networkが提供する、より公平なFHE技術によるAIモデル／サービスの選別・順位付け・検証を受け入れる場合、そのプロジェクトのノードは通常PoS方式で投票権／検証権を代表しているため、ノードが保有するステーキング資産の量は、FHEで保護された公平な検証に参加できるかどうかと直接関係してくる。

Mind Networkが資産面で取る重要な措置は、ステーキングおよびリステーキングの範囲を公開的に拡大し、FHEとの併用によりAIネットワーク内の検証コンセンサスを守ることである。

そして、ネットワークに参加する異なる役割のプレーヤーは、それぞれの利益要件を満たすことができる。

AIプロジェクトの検証ノードにとって、リステーキング量を増やすことで、Mind Network内でFHE検証タスクを実行する機会と投票権を増やすことができる。

一般のユーザーは、自分のLST／LRT資産を代理委任の形で上記ノードにステーキングし、APR収益を得ることができる。

これは私たちがよく知るEigenLayerのリステーキングと似ているように見えるが、本質的には同じ目標に向かっている。

EigenLayerはリステーキングを使ってイーサリアムエコシステム内の各種AVSのセキュリティを守っている。一方、Mind Networkはリステーキングを使って、暗号化エコシステム全体におけるさまざまなAIネットワークのコンセンサスセキュリティを守っている。

ここで注目すべきは、「全エコシステム」という言葉が、Mind Networkのもう一つの重要な機能――リモートリステーキング（Remote Restaking）と密接に関係している点だ。

リモートステーキングのおかげで、ユーザーは異なるチェーン上のLRTトークンをクロスチェーンする必要がなく、異なるチェーン上のLRTをリモートステーキングによってあるAIネットワークの検証ノードにステークできる。これにより参加ハードルが大幅に下がり、マルチチェーン環境下の断片化された流動性も統合される。

広範なエコシステム構築と確固たる技術力

Mind Networkには、他にどのような注目すべき開発の追い風があるのか？

まず製品面では、テストネットですでに65万のウォレットが登録され、320万件以上のトランザクションが送信されており、完全なメインネット機能のリリースが期待される。

次にエコシステム構築の観点では、他のAIプロジェクトを支援するプラットフォームとしてのポジショニングを考えると、どの程度のトッププロジェクトと提携できるかが極めて重要だ。

現在、Mind Networkはio.net、Singularity、Nimble、Myshell、AIOZなどにAIネットワークのコンセンサスセキュリティサービスを提供しており、Chainlink CCIPにはFHE Bridgeソリューションを、IPFS、Arweave、GreenfieldなどにはAIデータの安全なストレージサービスを提供している。――トップクラスのAI、ストレージ、オラクルプロジェクトを網羅しており、「金のスコップ」となる可能性も十分にある。

またバックグラウンドとしても、2023年にBinanceインキュベーターに選ばれ、Binanceなどを含む著名機関から250万ドルのシード資金調達を完了している。さらにイーサリアム財団のFellowship Grantも受けており、Chainlink Build Programに選出され、Chainlinkの正式なChannel Partnerにもなっている。

技術力の面でも、AI、セキュリティ、暗号学の分野で一流大学・企業出身の教授や博士をチームに迎えているだけでなく、業界トップクラスの完全準同型暗号研究企業との提携も注目に値する。