AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から『ブロックチェーンのコントラクトがブラックボックスで怖い』と聞きまして、何か良い対策があるんでしょうか。うちみたいな老舗でも関係ある話ですか。
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素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。要点は三つです。まずブロックチェーン上の実際に動いているコードが見えないと利用者が危険にさらされる、次に逆アセンブルだけでは読みづらい、最後にAIを使って可読なソースに戻す試みがある、です。
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AIで元のソースに戻せるんですか。それは要するに、デジタル上で見えない品質チェックを代わりにやらせられるということですかな？
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その理解でほぼ合っていますよ。ここで紹介する研究は、Suiというブロックチェーン上のMoveという言語で動くコントラクトのバイトコードを、人間が読みやすいMoveのソースに戻す仕組みを作っています。簡単に言えば、見えない箱を透明にして監査できる状態にする、というものです。
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なるほど。しかしAIが勝手に書き換えたり、間違った解釈をするリスクはありませんか。そこを知らないと経営判断ができません。
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いい質問です。確かにLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は時に『幻覚』と呼ばれる誤出力をします。ただ、この研究では人間が再コンパイルして検証できる出力を目指しており、完全自動でそのまま動かすのではなく、監査者の補助としての活用を想定しています。つまりAIは第一案を提示するアシスタント役です。
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投資対効果の話を聞かせてください。検査にかかる手間が減ればコストが下がるはずですが、導入費用や人手はどれくらい必要ですか。
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結論を先に言うと、小さく試して価値が出れば拡張するのが良いです。要点三つを挙げます。初期は専門家のレビューが必要であること、次にクラウドではなくオンプレや閉域での運用も検討できること、最後に検査時間の短縮や学習効果により中長期で運用コストが下がることです。
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これって要するに、AIで出した草案を人間がチェックしてルールに沿わせれば、『見えないコントラクト』のリスクをコストを抑えて減らせる、ということですかな？
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そうです、その理解で正しいですよ。さらに付け加えると、この仕組みは教育的価値もあり、社内の開発者が言語や実装の学習をする教材にもなります。まずは試験的に一つのコントラクトで実験してみましょう。大丈夫、やれば必ずできますよ。
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分かりました。まずは一件、AIが出したコードを専門家と一緒に検証して安心を作る。要は『AIが出す草案を監査者が承認する運用フローを作る』ということですね。よし、それで進めてみます。
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