生成型AIは情報の生産速度を大幅に向上させる一方で、見過ごされがちな懸念「検証のギャップ (Verification Gap)」を引き起こしています。Coinbaseの元CTO BalajiからOpenAIの共同創設者Karpathy、さらにはベンチャーキャピタルの巨頭a16zに至るまで、皆が警告しています。「AIが生み出す検証コストは、新しい時代の最大のボトルネックとリスクになっている。」
Balaji：AIユーザーの「検証コスト」が本当のボトルネック
Coinbaseの前CTOバラジは先月、AIの使用プロセスを二つの段階に分けられると指摘しました：「入力プロンプト(prompting)」と「出力の検証(verifying)」。
前者は誰でもできる、数行の文字を打つだけで良い；しかし後者はより困難で、専門知識、忍耐力、論理的思考が必要であり、AIが間違いや「幻覚 (hallucination)」を生成したかどうかを判断する必要がある。
AIプロンプト → AI検証
AIプロンプティングのスケール、なぜならプロンプティングはただのタイピングだからです。
しかし、AIの検証はスケールしません。なぜなら、AIの出力を検証することは単に入力する以上の多くのことを含むからです。
時には目で確認できることもあり、だからAIはフロントエンド、画像、動画にとって素晴らしいのです。しかし…
— Balaji (@balajis) 2025年 6月 4日
彼は、このギャップが画像や動画ではうまく処理されるが、人間の目は視覚内容を判断するのが得意だと述べた。しかし、コードや技術的な文章、論理的推論に直面すると、検証作業が非常に厄介になる。
AIを使用する上で最も重要な問題は、どのようにして低コストでこのAIモデルの出力内容が正しいかを検証するかということです。他の視覚分野以外のコンテンツを検証するために、他のツールや製品が必要です。
彼は補足しました。「ユーザーにとって、AI認証とAIプロンプトは同じくらい重要です。」
カーパシー：AIは創作を加速したが、検証プロセスを減少させてはいない
OpenAIの共同創設者であり、自動運転の父であるAndrej Karpathyは、Balajiの観点をさらに発展させ、「生成(generation)」と「判断(discrimination)」という2つの段階が重なり合って行われるプロセスが創作の本質であると指摘した。「あなたは一筆(生成)を描いたが、その一筆が本当に作品を改善したのかを考えるために一歩下がらなければならない(判断)。」
彼は大規模言語モデル (LLM) が「生成」の時間コストを大幅に削減し、ユーザーが瞬時に大量の成果を得ることを可能にしたと考えていますが、「判断」のコストと作業量を減らすことには全く役立っていません。特にコードに関しては深刻です：
LLMは容易に数十行、さらには数百行のコードを生成しますが、エンジニアは依然としてすべてのロジックと潜在的なエラーを行ごとに読み、理解し、チェックする必要があります。
カーパシーは、これは実際にはほとんどのエンジニアが最も時間を費やすことでもあり、いわゆる「検証ギャップ (Verification Gap)」であると述べています。AIは創作プロセスを加速しましたが、この時間コストは直接検証に移行しました。
(理財専門家から秘書へ、AI代理の信頼の課題：私たちは人工知能の自主的な意思決定を信じることができるのか？)
a16z：生成時代の信頼危機は、暗号技術によってギャップを埋める必要がある
著名なベンチャーキャピタルのa16zは、制度と産業の観点からアプローチしています。彼らはAI技術が「偽情報」の氾濫を加速させると考えており、その理由は生成のハードルが低く、検証が難しいため、インターネットは大量の偽造コンテンツであふれることになるでしょう。a16zは、信頼はエンジニアリングされるべきだと主張しており、その解決策としては暗号技術を導入することが挙げられています。例えば、:
AIの段階的に生成されたデータに対して、それぞれ暗号学的な加工を行う(ハッシュされた投稿)
ブロックチェーンで検証されたIDを使用してクリエイティブを行う (crypto IDs)
オンチェーンデータの公開性と追跡可能性を通じて、信頼できるコンテンツのチェーンを構築する
これらの手法は、情報の改ざんを防ぎ、検証可能であるだけでなく、AI時代のコンテンツの信頼性に対して防御線を築くことができ、暗号技術とAI分野の重要な交差点となることが期待されています。
(Messari 専門分析：Mira プロトコルはどのようにして分散型コンセンサスメカニズムを通じて、AIをより誠実にするのか？)
提示語から検証能力へ、AI時代の新たな素養と需要が形成された
現在、生成型AIは情報生産能力の指数関数的成長をもたらしていますが、同等の高効率な検証能力が相互に連携しなければ、ユーザーは逆に操作に時間がかかり、偽情報の汚染に陥ることになります。
したがって、現在のAI時代の核心的なスキルは、単に正確なプロンプトを書くことではなく、AIの成果を効果的かつ低コストで検証できることです。AIモデルの相互審査や専門の検証ツールを通じて、それが特に重要であることが際立っています。
この記事は、AIが生活をより便利にしているのか？Balaji と a16z が AI コンテンツの検証にかかる時間コストを短縮する方法について議論します。最初に登場したのは、Chain News ABMedia です。
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AIは生活をより便利にしましたか？BalajiとA16zは、AIコンテンツの検証にかかる時間コストを短縮する方法について議論しますか？
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Balaji：AIユーザーの「検証コスト」が本当のボトルネック
Coinbaseの前CTOバラジは先月、AIの使用プロセスを二つの段階に分けられると指摘しました：「入力プロンプト(prompting)」と「出力の検証(verifying)」。
前者は誰でもできる、数行の文字を打つだけで良い；しかし後者はより困難で、専門知識、忍耐力、論理的思考が必要であり、AIが間違いや「幻覚 (hallucination)」を生成したかどうかを判断する必要がある。
AIプロンプト → AI検証
AIプロンプティングのスケール、なぜならプロンプティングはただのタイピングだからです。
しかし、AIの検証はスケールしません。なぜなら、AIの出力を検証することは単に入力する以上の多くのことを含むからです。
時には目で確認できることもあり、だからAIはフロントエンド、画像、動画にとって素晴らしいのです。しかし…
— Balaji (@balajis) 2025年 6月 4日
彼は、このギャップが画像や動画ではうまく処理されるが、人間の目は視覚内容を判断するのが得意だと述べた。しかし、コードや技術的な文章、論理的推論に直面すると、検証作業が非常に厄介になる。
AIを使用する上で最も重要な問題は、どのようにして低コストでこのAIモデルの出力内容が正しいかを検証するかということです。他の視覚分野以外のコンテンツを検証するために、他のツールや製品が必要です。
彼は補足しました。「ユーザーにとって、AI認証とAIプロンプトは同じくらい重要です。」
カーパシー：AIは創作を加速したが、検証プロセスを減少させてはいない
OpenAIの共同創設者であり、自動運転の父であるAndrej Karpathyは、Balajiの観点をさらに発展させ、「生成(generation)」と「判断(discrimination)」という2つの段階が重なり合って行われるプロセスが創作の本質であると指摘した。「あなたは一筆(生成)を描いたが、その一筆が本当に作品を改善したのかを考えるために一歩下がらなければならない(判断)。」
彼は大規模言語モデル (LLM) が「生成」の時間コストを大幅に削減し、ユーザーが瞬時に大量の成果を得ることを可能にしたと考えていますが、「判断」のコストと作業量を減らすことには全く役立っていません。特にコードに関しては深刻です：
LLMは容易に数十行、さらには数百行のコードを生成しますが、エンジニアは依然としてすべてのロジックと潜在的なエラーを行ごとに読み、理解し、チェックする必要があります。
カーパシーは、これは実際にはほとんどのエンジニアが最も時間を費やすことでもあり、いわゆる「検証ギャップ (Verification Gap)」であると述べています。AIは創作プロセスを加速しましたが、この時間コストは直接検証に移行しました。
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a16z：生成時代の信頼危機は、暗号技術によってギャップを埋める必要がある
著名なベンチャーキャピタルのa16zは、制度と産業の観点からアプローチしています。彼らはAI技術が「偽情報」の氾濫を加速させると考えており、その理由は生成のハードルが低く、検証が難しいため、インターネットは大量の偽造コンテンツであふれることになるでしょう。a16zは、信頼はエンジニアリングされるべきだと主張しており、その解決策としては暗号技術を導入することが挙げられています。例えば、:
AIの段階的に生成されたデータに対して、それぞれ暗号学的な加工を行う(ハッシュされた投稿)
ブロックチェーンで検証されたIDを使用してクリエイティブを行う (crypto IDs)
オンチェーンデータの公開性と追跡可能性を通じて、信頼できるコンテンツのチェーンを構築する
これらの手法は、情報の改ざんを防ぎ、検証可能であるだけでなく、AI時代のコンテンツの信頼性に対して防御線を築くことができ、暗号技術とAI分野の重要な交差点となることが期待されています。
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提示語から検証能力へ、AI時代の新たな素養と需要が形成された
現在、生成型AIは情報生産能力の指数関数的成長をもたらしていますが、同等の高効率な検証能力が相互に連携しなければ、ユーザーは逆に操作に時間がかかり、偽情報の汚染に陥ることになります。
したがって、現在のAI時代の核心的なスキルは、単に正確なプロンプトを書くことではなく、AIの成果を効果的かつ低コストで検証できることです。AIモデルの相互審査や専門の検証ツールを通じて、それが特に重要であることが際立っています。
この記事は、AIが生活をより便利にしているのか？Balaji と a16z が AI コンテンツの検証にかかる時間コストを短縮する方法について議論します。最初に登場したのは、Chain News ABMedia です。