論文の概要: Can Artificial Intelligence solve the blockchain oracle problem? Unpacking the Challenges and Possibilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02125v1
- Date: Wed, 02 Jul 2025 20:15:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.177135
- Title: Can Artificial Intelligence solve the blockchain oracle problem? Unpacking the Challenges and Possibilities
- Title（参考訳）: 人工知能はブロックチェーンのオラクル問題を解決することができるか?
- Authors: Giulio Caldarelli,
- Abstract要約: オラクルの問題は 信頼できないアプリケーションの開発に 根本的な制限が残っています
オラクル問題に取り組む上で人工知能が果たす役割を批判的に評価する。
AIはデータ品質、ソース選択、システムのレジリエンスを改善する強力なツールを導入していますが、検証不可能なオフチェーン入力への依存を排除することはできません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The blockchain oracle problem, which refers to the challenge of injecting reliable external data into decentralized systems, remains a fundamental limitation to the development of trustless applications. While recent years have seen a proliferation of architectural, cryptographic, and economic strategies to mitigate this issue, no one has yet fully resolved the fundamental question of how a blockchain can gain knowledge about the off-chain world. In this position paper, we critically assess the role artificial intelligence (AI) can play in tackling the oracle problem. Drawing from both academic literature and practitioner implementations, we examine how AI techniques such as anomaly detection, language-based fact extraction, dynamic reputation modeling, and adversarial resistance can enhance oracle systems. We observe that while AI introduces powerful tools for improving data quality, source selection, and system resilience, it cannot eliminate the reliance on unverifiable off-chain inputs. Therefore, this study supports the idea that AI should be understood as a complementary layer of inference and filtering within a broader oracle design, not a substitute for trust assumptions.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンのオラクル問題は、信頼できる外部データを分散化されたシステムに注入するという課題に言及しているが、信頼性のないアプリケーションの開発には依然として根本的な制限が残っている。
近年、この問題を緩和するためのアーキテクチャ、暗号、経済戦略が急増しているが、ブロックチェーンがオフチェーンの世界についてどのように知識を得るかという根本的な問題は、まだ完全には解決していない。
本稿では,人工知能(AI)がオラクル問題に取り組む上で果たす役割を批判的に評価する。
学術文献と実践的実装の両方から、異常検出、言語に基づく事実抽出、動的評価モデリング、および敵対的抵抗といったAI技術がオラクルシステムをどのように強化するかを検討する。
AIはデータ品質、ソース選択、システムのレジリエンスを改善する強力なツールを導入していますが、検証不可能なオフチェーン入力への依存を排除することはできません。
そこで本研究では,AIは信頼前提の代用ではなく,より広いオラクル設計において,推論とフィルタリングの相補的なレイヤとして理解されるべきである,という考えを支持する。
関連論文リスト
- AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches [51.38621621775711]
私たちは最先端のITとCTの進歩を統合するフレームワークであるAI Flowを紹介します。
まず、デバイスエッジクラウドフレームワークは、エンドデバイス、エッジサーバ、クラウドクラスタを統合する基盤として機能する。
第2に,家族モデルの概念を導入し,同列に隠れた特徴を持つ様々なサイズのモデルに言及する。
第3に、コネクティビティとインタラクションに基づくインテリジェンスの出現は、AI Flowの新たなパラダイムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T12:43:07Z) - Ai-Driven Vulnerability Analysis in Smart Contracts: Trends, Challenges and Future Directions [0.2797210504706914]
数値オーバーフロー、再侵入攻撃、不正アクセス許可などの脆弱性は、数百万ドルの損失をもたらしている。
従来のスマートコントラクト監査技術は、拡張性、自動化、開発パターンの進化への適応性の制限に直面しています。
本稿では、機械学習、ディープラーニング、グラフニューラルネットワーク、トランスフォーマーベースモデルに焦点をあて、スマートコントラクトにおける脆弱性検出のための新しいAI駆動技術について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-07T09:44:26Z) - AI-Based Crypto Tokens: The Illusion of Decentralized AI? [0.10878040851637999]
AIトークンは、分散化されたAIプラットフォームとサービスを動かすために設計された暗号資産である。
本稿では,主要なAIプロジェクトに関する総合的なレビューを行う。
従来の集中型AIサービスを超えて、彼らが価値を提供する範囲を評価します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-29T13:44:33Z) - Blockchain As a Platform For Artificial Intelligence (AI) Transparency [0.0]
AI意思決定における"ブラックボックス"問題は、ステークホルダーの成果を理解し、信頼し、検証する能力を制限します。
本稿では、意思決定のトレーサビリティ、証明データ、モデル説明責任を改善するために、ブロックチェーンとAIの統合について検討する。
ブロックチェーンは、AIシステムが説明責任を持ち、倫理的であり、規制基準に準拠していることを保証する技術である可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-07T01:57:26Z) - SoK: Decentralized AI (DeAI) [4.651101982820699]
ブロックチェーンベースのDeAIソリューションのためのSoK(Systematization of Knowledge)を提案する。
この分類に基づいて、我々はDeAIプロトコルの展望を明らかにするための構造化された方法を提供する。
我々は、ブロックチェーン機能がAIプロセスのセキュリティ、透明性、信頼性の向上にどのように貢献するかを調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-26T14:28:25Z) - Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
我々は人間の知恵について知られているものを調べ、そのAIのビジョンをスケッチする。
AIシステムは特にメタ認知に苦しむ。
スマートAIのベンチマーク、トレーニング、実装について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。
人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。
これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T10:46:17Z) - Addressing Trust Challenges in Blockchain Oracles Using Asymmetric Byzantine Quorums [0.5461938536945723]
外部の世界と対話するためには、サードパーティのインターフェース、あるいはOracleとして知られるものが必要です。
ビザンティンの信頼性、信頼性、拡張性に直接影響を与えるため、これらのOracleによって引き起こされるデータの真性は最重要である。
これらの課題に対処するために、フォールトトレランス phi に根ざした戦略が導入された。
検出に基づいて構築されたサステナビリティと可聴性のための自律システム。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-30T08:53:45Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z) - The Feasibility and Inevitability of Stealth Attacks [63.14766152741211]
我々は、攻撃者が汎用人工知能システムにおける決定を制御できる新しい敵の摂動について研究する。
敵対的なデータ修正とは対照的に、ここで考慮する攻撃メカニズムには、AIシステム自体の変更が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-26T10:50:07Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。