イーサリアムの創設者ビタリック・ブテリンは、最近、ユーザー体験とブロックチェーンシステムの安全性が密接に関連していることについて深い考察を共有しました。Foresight Newsによると、Farcasterでの講演の中で、イーサリアムの創設者は、安全性と使いやすさは対立する力ではなく、必然的に衝突するものだという一般的な誤解を打ち破りました。## 安全性とユーザー体験の交差点ブテリンは、これら二つの概念を新たな視点で捉える方法を提案しました。安全性を、「ユーザーが意図したことと、システムが実際に行うこととの乖離を最小限に抑えること」と定義すれば、ユーザー体験も同じ視点から考えることができます。つまり、良い体験とは、システムがユーザーの意図を正確に理解し、それを実現することにあり、安全性は、システムがユーザーの期待と異なる動作をした場合の保護となるのです。この考え方は、両者の相互依存性を明らかにします。これらは単なる別々の分野ではなく、むしろ一つのシステムの中で補完し合うものです。ユーザーの意図を理解するシステムは、自然とより安全で使いやすくなるのです。## 理想的な安全性は達成不可能な目標しかし、ブテリンは、完璧な安全性は不可能であるという根本的な制約を指摘しました。その理由は、人間の意図の本質にあります。「1 ETHをボブに送る」という表現はシンプルに見えますが、これを数学的に正確に表現することはできません。ボブとは誰か？どのアドレスが正しいのか？もしアドレスが侵害されたらどうなるのか？こうした疑問は、基本的な意図さえも隠れた前提を含んでいることを示しています。より複雑な目標、例えばプライバシー保護は、さらに形式化が難しいです。ユーザーはデータを暗号化できますが、メタデータの漏洩によって内容以上の情報が漏れる可能性もあります。さらに、ブテリンは、人工知能の初期の問題と並行して、システムが追求すべき目標を明確に定義することの難しさについても例を挙げました。## データタイプからAIまで：多層的な防御アプローチ完璧な解決策が不可能だと認識した上で、ブテリンは実用的な代替策を提案しました。効果的な安全性は、ユーザーが複数の方法で意図を表現できることを可能にし、システムはこれらすべての方法が一致した場合にのみ動作すべきだというものです。これにより、誤りに対する冗長性が生まれ、リスクを低減します。実際には、さまざまな方法があります。プログラミングの型システムはエラーのクラスを防ぎます。形式的検証はコードの正確性を数学的に証明します。トランザクションのシミュレーションは結果を事前に確認させます。トランザクション後のアサーションは実行後のチェックポイントを作ります。マルチシグやソーシャルリカバリーは複数の関係者にコントロールを分散させます。支出制限や異常検知は最後の防衛線となります。これらすべての層は、「深い防御」の原則に基づき、検査の数が多いほど全体の安全性が高まる仕組みです。## ユーザー意図の鏡：LLMの役割最後に、ブテリンは意外なツールとして、大規模言語モデル（LLM）を挙げました。これらはユーザーの意図をシミュレートする役割を果たすことができると述べています。一般的なLLMは人間の常識に近づき、特定のユーザーに調整されたモデルは、その人の状況理解に近づくことが可能です。ただし、ブテリンは過度な楽観主義に警鐘を鳴らしました。意図の判断にLLMだけに頼るのは危険です。むしろ、言語モデルは冗長性システムの一つの側面として、全体の防御力を高めるための補助的な役割を担うべきです。問題を解決するのではなく、既存の仕組みを補完し、追加の検証層を作るものです。これらの考えは、ブロックチェーンの安全性とユーザー体験の質は表裏一体であることを示しています。多層的な検証と人間の現実を考慮した設計を行えば、保護と使いやすさのバランスを取りながら、ユーザーに安全で快適なエコシステム体験を提供できるのです。
セキュリティの課題と交流の経験：ブテリンが語るブロックチェーンの未来
イーサリアムの創設者ビタリック・ブテリンは、最近、ユーザー体験とブロックチェーンシステムの安全性が密接に関連していることについて深い考察を共有しました。Foresight Newsによると、Farcasterでの講演の中で、イーサリアムの創設者は、安全性と使いやすさは対立する力ではなく、必然的に衝突するものだという一般的な誤解を打ち破りました。
安全性とユーザー体験の交差点
ブテリンは、これら二つの概念を新たな視点で捉える方法を提案しました。安全性を、「ユーザーが意図したことと、システムが実際に行うこととの乖離を最小限に抑えること」と定義すれば、ユーザー体験も同じ視点から考えることができます。つまり、良い体験とは、システムがユーザーの意図を正確に理解し、それを実現することにあり、安全性は、システムがユーザーの期待と異なる動作をした場合の保護となるのです。
この考え方は、両者の相互依存性を明らかにします。これらは単なる別々の分野ではなく、むしろ一つのシステムの中で補完し合うものです。ユーザーの意図を理解するシステムは、自然とより安全で使いやすくなるのです。
理想的な安全性は達成不可能な目標
しかし、ブテリンは、完璧な安全性は不可能であるという根本的な制約を指摘しました。その理由は、人間の意図の本質にあります。「1 ETHをボブに送る」という表現はシンプルに見えますが、これを数学的に正確に表現することはできません。ボブとは誰か？どのアドレスが正しいのか？もしアドレスが侵害されたらどうなるのか？こうした疑問は、基本的な意図さえも隠れた前提を含んでいることを示しています。
より複雑な目標、例えばプライバシー保護は、さらに形式化が難しいです。ユーザーはデータを暗号化できますが、メタデータの漏洩によって内容以上の情報が漏れる可能性もあります。さらに、ブテリンは、人工知能の初期の問題と並行して、システムが追求すべき目標を明確に定義することの難しさについても例を挙げました。
データタイプからAIまで：多層的な防御アプローチ
完璧な解決策が不可能だと認識した上で、ブテリンは実用的な代替策を提案しました。効果的な安全性は、ユーザーが複数の方法で意図を表現できることを可能にし、システムはこれらすべての方法が一致した場合にのみ動作すべきだというものです。これにより、誤りに対する冗長性が生まれ、リスクを低減します。
実際には、さまざまな方法があります。プログラミングの型システムはエラーのクラスを防ぎます。形式的検証はコードの正確性を数学的に証明します。トランザクションのシミュレーションは結果を事前に確認させます。トランザクション後のアサーションは実行後のチェックポイントを作ります。マルチシグやソーシャルリカバリーは複数の関係者にコントロールを分散させます。支出制限や異常検知は最後の防衛線となります。これらすべての層は、「深い防御」の原則に基づき、検査の数が多いほど全体の安全性が高まる仕組みです。
ユーザー意図の鏡：LLMの役割
最後に、ブテリンは意外なツールとして、大規模言語モデル（LLM）を挙げました。これらはユーザーの意図をシミュレートする役割を果たすことができると述べています。一般的なLLMは人間の常識に近づき、特定のユーザーに調整されたモデルは、その人の状況理解に近づくことが可能です。
ただし、ブテリンは過度な楽観主義に警鐘を鳴らしました。意図の判断にLLMだけに頼るのは危険です。むしろ、言語モデルは冗長性システムの一つの側面として、全体の防御力を高めるための補助的な役割を担うべきです。問題を解決するのではなく、既存の仕組みを補完し、追加の検証層を作るものです。
これらの考えは、ブロックチェーンの安全性とユーザー体験の質は表裏一体であることを示しています。多層的な検証と人間の現実を考慮した設計を行えば、保護と使いやすさのバランスを取りながら、ユーザーに安全で快適なエコシステム体験を提供できるのです。