Vitalik Buterin は、Ethereum (ETH) の共同創業者であり、水曜日に公開したブログ投稿の中で、AI環境のすべてをローカルハードウェア上で動かし、人間の明示的な承認なしにエージェントがメッセージ送信や暗号資産の移動を行えないようにするカスタムガードレールを用いていることを明かした。
ブテリンのローカルAIアーキテクチャ
ブテリンは said 、オープンソースの Qwen3.5:35B モデルを使用し、Nvidia 5090 GPU を搭載したラップトップ上で llama-server 経由でローカル実行していると述べた。この構成では毎秒90トークンに達し、彼は「実用に耐える十分な速さ」だと評価している。
彼はマシン上に Wikipedia の記事と技術ドキュメントのフルダンプを保存している。
目的は、プライバシー漏えいとみなす外部検索エンジンへのクエリを最小限に抑えることだ。
さらに彼は、AIエージェントが Signal メッセージやメールを自由に読むことはできる一方で、人間が手動で承認しない限り、第三者へのすべての送信をブロックするメッセージングデーモンを構築し、オープンソースとして公開した。
ブテリンは、AIと接続されたEthereumウォレットツールを構築しているチームに対し、同様の設計を採用するよう勧めた。
彼は、自律的なトランザクションを1日100ドルまでに上限設定し、それを超える金額には確認を必須とすることを提案した。このアプローチは、彼自身がすでに資産を管理している方法と同じであり、資金の90%をマルチシグの Safe ウォレットに保管し、その鍵を信頼できる複数の関係者に分散させることで、単一の人物が単独障害点にならないようにしている。
「新しい二要素認証は、人間とLLMだ」と彼は記した。
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悪意あるAIツールへの警告
ブテリンは投稿の冒頭で、セキュリティ研究者の調査結果を引用し、史上最速で成長している GitHub リポジトリとなった OpenClaw 向けにコミュニティが作成したツールのおよそ15%に悪意ある指示が含まれていたと指摘した。そうしたツールの一部は、ユーザーに気づかれないまま、ユーザーデータを密かに外部へ送信していた。
この投稿は、プライバシー保護型AIを求めるブテリンのこれまでの提言に対する具体的なフォローアップとなるものだと marks されている。
2月には、彼はプライベートなAI利用、エージェント市場、ガバナンスを含む4象限のEthereum×AIロードマップを示していた。今回は、それらの原則を自らどのように実装しているのかを詳細に公開した形となる。
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