バイナン華語キーパーソン対談AMA回顾：エージェントからアジェンティックワールドへ、マインドネットワークがFHEで信頼できる安全基盤を構築

2025.04.30

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バイナン華語キーパーソン対談AMA回顾：エージェントからアジェンティックワールドへ、マインドネットワークがFHEで信頼できる安全基盤を構築

多チェーンの運用をサポートし、トークン報酬を提供し、SDKおよび開発環境を開放することで、Mind Networkはこのインフラが世界中の開発者やスマートシステムに導入されるプロセスを加速しています。これはAIとブロックチェーン技術の融合に対する積極的な対応であるだけでなく、将来のエージェント型世界（AgenticWorld）における信頼と協働の基盤を築くものでもあります。

2025.04.30 - 11:34:41

币安

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

2025年4月、Mind Network共同設立者であるGeorge博士がバイナンス主催のライブAMA「Binance中国語圏キーパーソン対談AMA」に招待され、「FHEがAgentic AIの信頼できるセキュリティ基盤をどう構築するか」というテーマで深遠な共有を行いました。

George氏は、Mind Networkのビジョンと技術的アプローチを体系的に説明し、AIとWeb3の統合において急務となる核心課題、そしてMind NetworkがFHE技術によってそれらにどう応えるかを紹介しました。

以下は質疑応答の内容を要約・要点整理したものです。

1. Agentic AIの将来像とMind Networkのポジショニング

Dr.Georgeによると、AI技術の進化は5段階に分けられ、現在ChatGPTやGemini、DeepSeekといった大規模モデルは主に前2段階に属しています。

L1：対話型AI（Conversational AI）：自然言語を理解し対話を行う；
L2：推論型AI（Reasoning AI）：簡単な論理判断や計画立案が可能；
L3：事前設定タスク型エージェント：定められた手順に従って自動的にタスクを完了するツール；
L4：自律型Agentic AI：独立した思考・判断・計画・複雑タスク実行能力を持つ；
L5：組織型AI（Organizational AI）：複数の知的エージェントが協働し、自己組織化システム（いわゆる「Agent World」）を形成。

Mind Networkが注目するのは、L3からL4への飛躍であり、真に自律性と協働能力を持つAgent AIの構築です。

George氏は、Agent AIが今後2〜10年間におけるWeb3とAIの深層融合の中心的形態になると指摘し、その実現に不可欠な基盤こそがFHE技術の普及と実用化であると強調しました。

2. FHE：AIとWeb3を繋ぐコア技術

Dr.Georgeは、現行のブロックチェーンシステムやZK（ゼロ知識証明）技術がAgentic AIを支える上で、本質的に以下の3つのボトルネックがあると指摘しました。

検証問題：オンチェーンでオフチェーンAIの実行結果をどう信頼するか？
コンセンサス問題：複数のAIエージェントがどう信頼性高く協働し、意思決定を行うか？
暗号化問題：データが暗号化された状態でどう計算・相互作用を行うか？

これに対し、Mind NetworkはFHE技術を基盤的な実行環境として採用し、「データは常に暗号化、過程は検証可能、結果はコンセンサス可能」という運営メカニズムを実現します。FHE VM、オンチェーン検証レイヤー、コンセンサスプロトコルを構築することで、これらの機能を開発モジュールやSDKとしてパッケージ化し、開発者が信頼できるエージェントを構築できるように支援しています。

この方式はすでに複数のシーンで成功しており、たとえばDeepSeekモデルのバージョン整合性を検証したり、複数のクオンツ取引エージェントが自らの戦略を漏らさずに意思決定のコンセンサスを形成するなどしています。

また、Mind Networkの中核プラットフォーム「AgenticWorld」も正式にリリースされ、開発者はFHEを利用してエージェントの訓練・展開が可能となり、MCP、A2Aなどのマルチエージェントプロトコル標準の探求も進められています。

3. 四大セキュリティ柱：信頼されるエージェント世界の技術基盤

Agentic AIが現実世界で信頼性を持って動作するため、Mind Networkは以下の4つの主要なセキュリティ柱を確立しています。

データセキュリティ：FHEにより、計算中のユーザーのデータを暗号化して保護；
通信セキュリティ：エージェント間のやり取りを暗号化チャネルで確保し、情報漏洩や身元偽装を防止；
計算セキュリティ：AIの推論・実行ロジック全体を暗号化・検証可能に保証；
コンセンサスセキュリティ：複数のエージェントが同一タスクに対して信頼できる合意を形成し、AIの確率的誤りリスクを解決。

FHEはこれら4大セキュリティ機能を支える数学的基盤であり、「計算には復号が必要」という旧来のパラダイムを打破し、真のプライバシー計算を可能にします。

たとえばDeepSeekとの連携では、ユーザーは使用しているDeepSeekモデルが公式リリース版かどうかを検証でき、かつ入力データの機密性を保ったままモデルとやり取りできます。この仕組みにより、企業・金融などプライバシー要求が高い分野での大規模モデル利用可能性が大きく向上します。

4. マルチチェーン対応：クロスチェーンエージェントの統一実行環境

Mind Networkは設計当初からマルチチェーン展開をサポートしており、初のFHEチェーンであるMindChainと主流パブリックチェーンBNB Chain（BSC）を含みます。

この選択は「Agent AIの普及率＝ユーザーエクスペリエンス」という認識に基づいています。あるチェーンで訓練されたエージェントは、他のチェーンでも活動できるべきであり、「能力の断絶」や「体験の不連続」を避ける必要があります。

Mind Networkは伝統的なブリッジプロトコルではなく、エージェントの状態・タスク・インセンティブをクロスチェーンで同期するメカニズムを構築し、エージェントライフサイクル全体を支える真正なクロスチェーン協働基盤を提供します。

ユーザーはBSC上にエージェントをデプロイし、Mind Chain上でタスクに参加することも可能です。逆も然りで、能力や報酬はマルチチェーン環境で一貫して保持されます。この仕組みは将来的なAgenticWorldのグローバル展開の基礎ともなります。

5. $FHE：AgenticWorldを駆動する経済エンジン

経済モデル面において、Dr.GeorgeはMind Networkが導入したネイティブユーティリティトークン$FHEについて紹介しました。$FHEはAgenticWorld内で以下の3つの役割を果たします。

サービス交換媒介：エージェント同士がサービスを呼び出し、モデル能力を購入する際に$FHEで支払いを行う；
エコシステムインセンティブ：開発者・ユーザーが訓練・展開・協働に参加することで$FHE報酬を得られる；
コミュニティガバナンス資格：オンチェーンガバナンス、エージェントホワイトリスト、パラメータアップグレードなどの投票に使用。

現在$FHEはバイナンスLaunchpoolおよび主要取引所に上場しており、トークン分配や経済メカニズムの詳細は公式ドキュメントに記載されています。これはコミュニティの長期的持続可能性を保障するためです。

AMAの最後に、Mind Network共同設立者のGeorge博士はコミュニティユーザーからの多数の質問に回答しました。以下は自由質疑応答の内容です。

1. FHE技術は「互いに信頼しない」リアルなシーンで本当に有効ですか？具体例はありますか？

はい。Mind NetworkはオンチェーンにFHEベースの乱数生成メカニズムを展開しています。複数のエージェントがそれぞれ暗号化された乱数入力を提供し、暗号化されたまま集約して最終的な乱数を生成します。参加者誰一人として結果を改ざん・予測することはできません。

これはプライバシー保護が必要で、信頼関係がない協働シーンに適しています。例えば、複数人によるシード生成、モデル検証の提出、コンセンサス決定などが該当します。

2. FHEを使うことでAIが「ブラックボックス」化する可能性はありますか？個人情報漏洩や悪用のリスクはないでしょうか？

FHE自体は中立的な技術であり、その本質的価値は暗号化計算中の安全とプライバシーを守ることにあります。Mind Networkが構築するエージェントはすべて、モデル検証、マルチエージェントコンセンサス、Web3資産の安全計算など、規制遵守・信頼できる用途を想定しています。

「入力データを逆算される」懸念について、George氏はFHEが耐量子攻撃型暗号アルゴリズムを採用しているため、数学的には逆算不可能だと指摘しました。システム実装にバグがない限り、理論的に破られる余地はありません。全体として、この技術自体は安全かつ信頼できます。

3. Mind NetworkのFHEは独自開発ですか？重すぎて使いづらくなることはありませんか？

確かにFHEの計算コストは高いですが、これは数学的特性によるものです。Mind Networkはオフチェーン実行＋オンチェーン検証というアーキテクチャを採用し、FHE VMでオフチェーンで暗号文計算を行い、必要な結果だけをオンチェーンにアップロードすることで、プライバシーと効率の最適バランスを実現しています。

また、FHEの基盤技術についてはZamaなどのオープンソース暗号技術企業と緊密に連携し、実行効率やモジュール適合性の継続的最適化を進めています。