あなたの最も深い秘密を知っているAIと会話していると想像してみてください——でもそのAIは、その情報を誰にも、開発元でさえも漏らさない。SFの話に聞こえますか？もうそうではありません。NEAR Protocol の共同創業者 Illia Polosukhin が X で投下したのは、まさにゲームチェンジャー：​NEAR AI Cloud と Private Chat のローンチです。これらのツールは検証可能でハードウェア裏付けのプライバシーをAIに提供し、データがあなたのものであり続けることを保証します。AIが過度にプライバシーに踏み込んでくる世界での大きな前進です。

もしあなたが暗号通貨とAIのクロスオーバーを追ってきたなら、プライバシーが単なる流行語ではなく必須だということはお分かりでしょう。今日の大手AIプレイヤーは？ あなたの日記を読んで、そのおいしい部分を売り飛ばすあの友人のようなものです。しかし NEAR は、すべてを堅く守る技術でその流れを変えようとしています。

なぜ今、AIにおけるプライバシーがこれほど重要なのか

簡単に説明します。AIはもはや雑学に答えるだけではありません。医療の推奨をしたり、資金を管理したり、車を運転したりといった意思決定を行うようになっています。やがては私たちのスマホやノートPC上で動き、私たちの生活のあらゆる詳細を吸い取るでしょう。しかし、そのデータを誰が管理するのか？ 中央集権的な巨人、つまり OpenAI や Google のような企業です。彼らはあなたの安心よりも利益を優先します。

Illia はスレッドでこう核心を突いています：「Privacy is a requirement for User-Owned AI.（プライバシーはユーザー所有のAIにとって不可欠だ）」。AIが有用であるためには完全なコンテキストが必要ですが、そのコンテキストを保護なしに共有するのは危険です。情報漏洩が起こり、バイアスが入り込み、突然あなたの個人情報がオークションにかけられる。企業も同様の問題に直面します——コンプライアンスや営業秘密の保護という頭痛です。

そこで NEAR の解決策：あなたのために働く AI。もはや盲信する必要はありません。これはテクノロジーを通じた信頼の構築なのです。

NEAR AI Cloud と Private Chat が実現する仕組み

このローンチの核は Decentralized Confidential Machine Learning (DCML)​ にあります。専門用語に聞こえても心配はいりません——要するに、非常に強固なバブル内で行われる AI 処理です。仕組みはこうです：

• エンドツーエンド暗号化：あなたが送るすべてのクエリと受け取るすべての応答は最初から最後まで暗号化されます。覗き見は不可能です。
• ハードウェア・エンクレーブ： Intel TDX や NVIDIA Confidential Computing を使い、データとAIモデルはこれらの保護されたハードウェア領域の内部でのみ復号されます。サーバー所有者でさえアクセスできません。
• 暗号学的証明：各推論（inference）実行後にデジタルな検証書が発行されます。これは、AI が検証済みハードウェアと正しいコードを使って動作したことを証明する改ざん不可能なレシートのようなものです。誰でも検証できます——「私を信じて」ではなく検証できるのです。

一般ユーザーにとって、​Private Chat は健康相談や金融アドバイスなど機密性の高い内容をチャットボットに安心して相談できることを意味します。開発者や企業は、知的財産や規制に配慮したカスタムモデルを構築するために AI Cloud を利用できます。

Illia はきっぱり言い切ります：「We should be able to use AI without exposing everything we do to the company running the inference.（私たちは推論を実行する企業に自分たちの行動のすべてをさらすことなくAIを使えるはずだ）」。その通りです。これは単なるプライバシーではなく、エンパワーメントなのです。

コンテキストを活かすAIの力を解き放つ

ここが本当の勝利ポイントです：真のプライバシーがあれば、ようやくAIに完全な情報を提供できます。パーソナライズされたフィットネスアドバイスが欲しいですか？ あなたのルーティン、食事、病歴を安全に共有できます。企業は機密データを投入して鋭い洞察を得られますが、漏洩の心配はありません。

結果は？ より賢いAIが、より良い成果をもたらします。遠慮して中途半端な情報しか与えられないために出てくる半端な回答はもう終わりです。そしてブロックチェーンの世界では、これは Web3 の「ユーザー所有」の理念と完全に合致します。NEAR は単にインフラを構築しているのではなく、AI が企業ではなく「私たち」に奉仕する未来を形作っています。

NEAR と AI プライバシー競争のこれから

このローンチはタイミングが良いです。Trusted Execution Environments（TEE）に対する攻撃は時折起きており、懐疑的になるのは当然です。しかし、NEAR のアプローチは分散化とハードウェア証明を組み合わせており、基準を引き上げます。完璧ではありませんが、検証可能であることは「信用してくれ」と言われるよりもはるかに優れています。

このスレッドは X 上で反響を呼び、「Privacy is key, nice work team $NEAR（プライバシーが鍵、ナイスワーク）」のような賛辞から TEE の限界に関する議論まで盛り上がりました。これが暗号界でのオープンディスコースの美しさです。

もっと詳しく知りたいですか？ 公式発表は NEAR のブログ をご覧ください。Illia の「なぜプライベートAIが不可欠か」の考察も こちら にあります。モデルをいじっている開発者でも、ただAIに興味があるだけの人でも、NEAR のツールは注目に値します。

皆さんはどう思いますか——ハードウェアで検証されたプライバシーは分散型AIの勝敗を左右するでしょうか？ 下に感想をぜひお寄せください。そして、実用的なツイストを持つミームトークンに興味があるなら、この流れがエコシステムにどんな波紋を広げるか注視してください。賢くあれ、Meme Insider は Web3 の荒波を乗り切るあなたをサポートします。