FHE と MC プロトコル：AI プライバシー保護と分散化データインタラクションの新時代をリードする

大規模モデル技術の急速な発展に伴い、MCPは標準化されたデータインタラクションプロトコルとして広くフォローされています。

執筆者:0xResearcher

MCP：AIデータインタラクションの新しいパラダイム

最近、Model Context Protocol（MCP）がAI分野のホットトピックになっています。大規模モデル技術の急速な発展に伴い、MCPは標準化されたデータインタラクションプロトコルとして広くフォローされています。それはAIモデルに外部データソースへのアクセス能力を与えるだけでなく、動的情報処理能力を強化し、実際のアプリケーションにおいてAIをより効率的でインテリジェントにしています。

では、MCPは一体どのような突破口をもたらすのでしょうか？それはAIモデルが外部データソースを通じて検索機能に接続し、データベースを管理し、さらには自動化タスクを実行できるようにします。今日は、私たちが一つ一つあなたにお答えします。

MCPとは何ですか？ MCP、正式名称はModel Context Protocolで、Anthropicによって提案されました。これは、大規模言語モデル（LLM）とアプリケーション間の文脈インタラクションに標準化されたプロトコルを提供することを目的としています。MCPを通じて、AIモデルはリアルタイムデータ、企業データベース、さまざまなツールに簡単にアクセスし、自動化されたタスクを実行し、そのアプリケーションシーンを大幅に拡張できます。MCPはAIモデルの「USB-Cインターフェース」と見なすことができ、外部データソースやツールチェーンに柔軟に接続できるようにします。

MCPの利点と課題

• リアルタイムデータ接続： MCPはAIが外部データソースにリアルタイムでアクセスできるようにし、情報のタイムリーさと正確性を向上させ、AIの動的応答能力を大幅に強化します。
• 自動化能力：検索エンジンを呼び出し、データベースを管理し、自動化タスクを実行することで、MCPはAIが複雑なタスクを処理する際によりスマートで効率的に機能することを可能にします。

しかし、MCPは実施過程で多くの課題に直面しています：

• データの鮮度と正確性：MCPはリアルタイムデータにアクセスできるが、データの一貫性と更新頻度には依然として技術的な課題が存在する。
• ツールチェーンの断片化：現在の MCP エコシステムには、ツールやプラグインの互換性の問題が依然として存在し、その普及とアプリケーションの効果に影響を与えています。
• 開発コストが高い：MCPは標準インターフェースを提供していますが、複雑なAIアプリケーションでは依然として多くのカスタマイズ開発が必要であり、短期的にはコストが大幅に増加します。

Web2 と Web3 における AI プライバシーの課題

AI技術の加速発展の背景の中で、データプライバシーとセキュリティの問題はますます深刻になっています。Web2の大型AIプラットフォームであれ、Web3の非中央集権的AIアプリケーションであれ、複数のプライバシーの課題に直面しています。

• データプライバシーの保障が難しい： 現在、AIサービスプロバイダーはユーザーデータに依存してモデルの訓練を行っていますが、ユーザーは自分のデータを管理することが難しく、データの悪用や漏洩のリスクがあります。
• 中央集権的プラットフォームの独占：Web2では、少数のテクノロジー大手がAIコンピューティング能力とデータリソースを独占しており、検閲や乱用のリスクが存在し、AI技術の公平性と透明性が制限されています。
• 分散型AIのプライバシーリスク：Web3環境下で、チェーン上のデータの透明性とAIモデルのインタラクションはユーザーのプライバシーを露呈する可能性があり、効果的な暗号保護メカニズムが不足しています。

これらの課題に対処するために、完全同態暗号（FHE）はAIの安全な革新の重要な突破口となっています。FHEはデータが暗号化された状態で直接計算を行うことを可能にし、ユーザーデータが転送、保存、処理される過程で常に暗号化された状態を維持することを保証します。これにより、プライバシーの保護とAI計算の効率の両立が実現されます。この技術はWeb2とWeb3のAIプライバシー保護において重要な価値を持っています。

FHE:AIプライバシー保護のコア技術

全同態暗号（FHE）は、AIとブロックチェーンのプライバシー保護の重要な技術と見なされています。データを暗号化された状態のままで計算を行うことを可能にし、解読せずにAI推論やデータ処理を実行できるため、データの漏洩や悪用を効果的に防ぎます。

FHEのコアアドバンテージ

• データ全程暗号化：データは計算、転送、保存の過程で常に暗号化されており、処理中に敏感情報が露出するのを防ぎます。
• オンチェーンとオフチェーンのプライバシー保護： Web3 シーンにおいて、FHE はオンチェーンデータが AI インタラクションプロセス中に暗号化され、プライバシーの漏洩を防ぐことを保証します。
• 高効率の計算：最適化された暗号アルゴリズムにより、FHEはプライバシー保護を確保しながら、高い計算効率を維持します。

Web3 初の FHE 技術を AI データインタラクションとチェーン上のプライバシー保護に適用したプロジェクトである Mind Network は、プライバシーセキュリティ分野でのリーダーです。FHE を通じて、Mind Network は AI インタラクションプロセスにおけるチェーン上データの全過程での暗号化計算を実現し、Web3 AI エコシステムのプライバシー保護能力を大幅に向上させました。

さらに、Mind Networkは、ユーザーが分散型AIエコシステムの構築に積極的に参加することを奨励し、Web3 AIのセキュリティとプライバシー保護の強固な基盤を築くために、AgentConnect HubとCitizenZ Advocate Programも開始しました。

DeepSeek：分散型検索とAIプライバシー保護の新しいパラダイム

Web3 の波の中で、DeepSeek は新世代の分散型検索エンジンとして、データ検索とプライバシー保護のモデルを再構築しています。従来の Web2 検索エンジンとは異なり、DeepSeek は分散型アーキテクチャとプライバシー保護技術に基づき、ユーザーに分散型、検閲なし、プライバシーに優しい検索体験を提供しています。

DeepSeekのコア機能

• スマート検索とパーソナライズされたマッチング：自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）モデルを統合することで、DeepSeekはユーザーの検索意図を理解し、正確なパーソナライズされた結果を提供し、音声および画像検索もサポートします。
• 分散ストレージとトラッキング防止：DeepSeekは分散ノードネットワークを採用し、データを分散して保存し、単一障害点やデータ集中を防ぎ、ユーザーの行動が追跡または悪用されるのを効果的に防ぎます。
• プライバシー保護：DeepSeekはゼロ知識証明（ZKP）とFHE技術を導入し、データの転送と保存の過程で全過程の暗号化を実現し、ユーザーの検索行動とデータプライバシーが漏洩しないようにしています。

DeepSeek と Mind Network は戦略的提携を結び、FHE 技術を AI 検索モデルに導入し、暗号計算を通じてユーザーデータのプライバシー保護を確保します。この提携は、Web3 検索のプライバシーセキュリティを大幅に向上させるだけでなく、分散型 AI エコシステムにより信頼性の高いデータ保護メカニズムを構築します。

同時に、DeepSeekはオンチェーンデータの検索とオフチェーンデータの相互作用もサポートしており、ブロックチェーンネットワークや分散型ストレージプロトコル（IPFS、Arweaveなど）と深く統合することで、ユーザーに安全で効率的なデータアクセス体験を提供し、オンチェーンとオフチェーンデータの壁を打破します。

展望：FHE と MCP が AI セキュリティの新しい時代をリードする

AI技術とWeb3エコシステムの継続的な発展に伴い、MCPとFHEはAIの安全性とプライバシー保護を推進する重要な基盤となるでしょう。

MCPはAIモデルのリアルタイムアクセスとデータインタラクションを可能にし、アプリケーションの効率とインテリジェンスを向上させます。

FHEは、AIのインタラクションプロセスにおけるデータのプライバシーと安全性を確保し、分散型AIエコシステムのコンプライアンスと信頼できる発展を促進します。

未来、FHEとMCP技術がAIとブロックチェーンエコシステムに広く適用されるにつれて、プライバシー計算と非中央集権的なデータインタラクションがWeb3 AIの新しい標準となるでしょう。この変革は、AIプライバシー保護のパラダイムを再構築するだけでなく、非中央集権的なインテリジェントエコシステムをより安全で信頼できる新しい時代へと推進することになります。