対話 Human Protocol：人間証明ガバナンスは DeFi をより公平にする

翻訳：ブラン

Human Protocolは、デジタル雇用市場の成長を支援することで人材を分散化することを目的としたブロックチェーンインフラです。最近、イーサリアムメインネットでのローンチにより、このプロトコルはデータラベリング作業のライフサイクルを完全に自動化できるようになり、人間と機械の協力によって大量の現実世界の代替タスクを作成し、完了させることが可能になりました。

人工知能と機械学習技術を活用することで、ユーザーはHumanのネイティブトークンHMTを通じて、交通信号を識別するなどの反ロボット視覚チャレンジを成功裏に完了することで報酬を得ることができます。その後、これらのデータを整理し、労働市場における偏見を排除し、より循環的なギグエコノミーを促進するために使用されます。

これらの最近の進展とブロックチェーン技術分野へのより広範な影響について深く考えるために、CointelegraphはHuman Protocolの技術ディレクターであるHarjyot Singhと話をしました。

Harjyotはフィンテックエンジニアリング分野の優れた起業家で、コンピュータサイエンスと人工知能の学術的背景を持っています。彼の現在の焦点は「人工知能やブロックチェーンなどの先端技術がどのように大多数のインターネットユーザーの日常体験を改善できるかを探ること」です。

Cointelegraph：Human Protocolが最近イーサリアムメインネットでCAPTCHAウェブアプリケーションを発表したことは、プロトコルの発展をどのように支援しますか？

Harjyot Singh：私たちは最近の成果に興奮しています。Human Protocolのイーサリアムメインネットでの発表により、人間の分散型雇用市場の最初の実例を実現することができました。これはプロトコルの進化とも関連しています。

Human Protocolは現在、サポートされているアプリケーションを通じて毎日大量のユーザーインタラクションを処理しています。これは複数のブロックチェーンで動作することを目的としており、イーサリアムは最初のメインネットデプロイメントです。ここで学び、実現していることは、他の場所でも活用し、実行することができ、SolanaやPolkadotを含みます。

明らかに、この発表によりHMTを導入することも可能になり、私たちの人間コミュニティの発展を助け、より広範な参加を促進します。しかし、真の成長はHumanアプリケーションから来ます：Humanエコシステムへの最初のポータルであり、世界のどこにでもいる個人がタスクを完了することで直接HMTを得ることができる最初の方法です。

同様に重要なのは、Humanアプリケーションは単なるCAPTCHAアプリケーションではなく、人々がさまざまなタスクを実行できることです。

CT：読者はGoogleのreCAPTCHAシステムに馴染みがあるでしょう。技術的な観点から、Humanモデルはどのように異なり、人間中心の認識アプローチにはどのような利点がありますか？

HS：重要なのは、hCaptchaはHuman財団の一部ではないということです。それはHuman Protocolを使用したアプリケーションの一つです。Humanは、CAPTCHAを通じて実行できる狭いタスクセットだけでなく、さまざまな人間の作業をラベリングするというより広範な目標を持っています。

つまり、reCAPTCHAとhCaptchaの主な違いの一つは、hCaptchaがユーザーがCAPTCHAを解決する際に行った作業に対してウェブサイトに料金を支払うのに対し、Googleにその労働を寄付することを強制しない点です。

CT：Vitalik Buterinは最近、DeFiから「Proof-of-humanity」（人間証明メカニズム）ガバナンスへの移行を提唱しました。広く実施される場合、これが空間にどのような影響を与えると考えますか？

HS：私はこれがDeFiをより公平な空間にすると思います。現在、ウォレットの残高に基づいて投票を配分するシステムは大きな問題を引き起こしています。これは、暗号のクジラが自分たちに有利な提案に影響を与えることを可能にします。

Humanの「Proof-of-humanity」は、各検証されたHumanユーザーが一票を投じることを可能にし、ロボットの蔓延を打撃します。なぜなら、Proof-of-humanityは最初で唯一のオンチェーンの人間検証システムであり、オンチェーンのDeFi世界に意味を持つからです。

しかし、人間証明の可能性はそれだけではありません。ロボットが深刻な損害を引き起こす空間、例えばDEXでのフロントランニングなどは、Proof-of-humanityを適用して解決することができます。

CT：インテルのビデオおよび画像ラベリングシステム、CVAT、テキストベースのINCEpTIONを活用してHuman契約を促進する具体的な例を共有できますか？

HS：AIスタートアップのリクエスターは、壊れた車の画像を10万枚ラベリングする必要があります。彼らは画像とHMTの合計を提供し、これらのHMTは作業が完了するまでスマートコントラクトに保管されます。Human Protocolエージェントは、データが安全に共有され、アプリケーションの準備が整うことを保証します。

その後、Human Exchangesは、異なるチェーンで動作できるインテルCVATユーザーにタスクを賢く割り当て、速度やコストなどに基づいて異なるチェーンに作業を送信します。

作業者は取引プラットフォームに接続して作業を確認し、壊れた車の領域の周りに詳細なグラフィックを描くことでインテルCVATでの精密作業を開始します。オラクルは作業を記録し評価し、その後スマートコントラクトを更新して、作業を完了した作業者にHMTを保持します。

CT：あなたのネイティブトークンHMTは、タスク提供の優先順位をどのように決定しますか？

HS：私たちは、タスク提供の順序を決定する要因の一つとしてバランス証明を利用しています。言い換えれば、どれだけのタスクが一人の作業者または労働力プールに割り当てられるかということです。しかし、システム内の摩擦を減らすために、私たちは新しいユーザーがすぐに参加できるように、他の多くのパラメータも加重平均しています。

CT：AIと機械学習システムは、現在の技術能力と文化的意識の面で、人間のスケーラビリティをサポートするためにどれほど進んでいると思いますか？

HS：人工知能システムは現在、専門的な知能に優れています。つまり、彼らはGPS、チャットボット、またはアマゾンのKivaロボットのような特定の線形タスクを実行するのが得意です。しかし、人工知能は一般的な知能には優れておらず、それは柔軟性、反応、適応の領域であり、人間が繁栄する領域です。

文化的意識の面では、次の波の人工知能の波に備えていると思います。AI製品は私たちの生活に深く根付いています------スマートフォンの顔認証システムからロボット掃除機まで。

しかし、私は文化が現在の人工知能の能力を過大評価していると思います。ほとんどの人は、人工知能が実際よりも賢く、能力があると考えていると思います。なぜなら、私たちは1950年代から人工知能について話してきたからです。しかし、1980年代の「人工知能の冬」に見られたように、進展は常に不安定でした。

例えば、私たちは自動運転車の必然性を文化的知識に組み込んでいますが、まだ完全には実現していません。私たちは準備が整っていると思います；人々はただ製品を待っているだけだと思います。

CT：私たちがより自動化された経済に入る中で、機械が人間の真の価値とニーズにサービスを提供するシステムを構築することはどれほど重要ですか？

HS：私たちは人工知能や機械を雇用市場に導入する影響について多くの異なる意見を聞いています。しかし、私たちは人間の労働者を置き換えるのではなく、機械がどのように彼らを支援し、さらには権限を与えるかに焦点を当てたいと考えています。スマートオートメーションは、より多くの補救作業------小さなタスク------が機械によって処理されることを意味し、これにより人間の労働者の時間、エネルギー、注意を最大限に活用することができます。

人間は機械にはない能力------創造性、独創性、想像力------を持っており、機械は繰り返しのタスクを実行する際により効率的です。これを支えるインフラは、トラブルや専門的な投入を提供できる知識労働者の成長に特に適していますが、彼らの時間はますます貴重になっています。これはまた、専門職の人々が賢明で自信を持って意思決定を行うために必要なデータを提供することを意味します。

Human Protocolは、機械が繰り返しのタスクを完了し、他の機械にそれらのタスクを依頼することを可能にすることを目指しています。この方法で、私たちは人間の潜在能力を引き出し、創造的な問題解決のためのスペースと焦点を提供したいと考えています。