「感情的な鏡」としての人工知能

破壊的な技術の専門家であるマリアナ・クリームは、人工知能が単純なタスクの実行を超えて、ユーザーが感情と自己認識をナビゲートするのに役立つ「感情的な鏡」に進化する未来を想定しています。

Mariana Krym, COO and Co-founder of Vyvo Smart Chain, has a unique vision for the future of artificial intelligence (AI). Instead of simple task execution, she envisions AI as an “emotional mirror” helping users navigate their emotions and self-awareness.

Vyvo Smart Chainの共同設立者であるMariana Krymは、人工知能（AI）の将来についてユニークなビジョンを持っています。単純なタスクの実行の代わりに、彼女はAIを「感情的な鏡」として想像しており、ユーザーが感情と自己認識をナビゲートするのに役立ちます。

In a recent discussion with Bitcoin.com News, Krym shared her thoughts on shaping AI companions that can foster self-awareness, aid in emotional processing, and create space for honest introspection.

Bitcoin.com Newsとの最近の議論で、Krymは、自己認識を促進し、感情的な処理を支援し、正直な内省のためのスペースを作ることができるAIの仲間を形作ることについての彼女の考えを共有しました。

Having previously worked at tech giants like Twitter, Snapchat, and Waze, Krym emphasized the need to build trust into the very fabric of such emotionally attuned AI.

以前はTwitter、Snapchat、WazeなどのTech Giantsで働いていたKrymは、そのような感情的に調整されたAIの構造に信頼を築く必要性を強調しました。

“We’re not just building tools—we’re shaping companions that can reflect us back to ourselves,” Krym said.

「私たちは単にツールを構築するだけでなく、私たちを自分自身に反映できる仲間を形作っています」とクリムは言いました。

Her vision is for AI to recognize subtle patterns in a user’s tone and behavioral shifts, thereby helping individuals surface insights they might not be consciously aware of.

彼女のビジョンは、AIがユーザーのトーンと行動の変化における微妙なパターンを認識し、それによって個人が意識的に認識していないかもしれない洞察を表現するのを助けることです。

“AI has the potential to act as a gentle emotional mirror: recognizing patterns in tone, noticing our behavioral shifts, and helping us surface insights we might not articulate alone,” Krym explained.

「AIには穏やかな感情的な鏡として行動する可能性があります。トーンのパターンを認識し、行動の変化に気づき、私たちが単独で明確にしないかもしれない洞察を表現するのに役立ちます」とKrymは説明しました。

She further noted that user ownership and privacy are the core tenets of her philosophy.

彼女はさらに、ユーザーの所有権とプライバシーが彼女の哲学の中心的な教義であると指摘しました。

“For that to happen, trust must be designed into the architecture. The AI must belong to the user,” Krym asserted.

「それを起こすためには、信頼はアーキテクチャに設計されなければなりません。AIはユーザーに属している必要があります」とKrymは主張しました。

This principle, central to Vyvo’s approach, actively combines real-time biometric signals with decentralized memory (data) to create this “emotional mirror.”

Vyvoのアプローチの中心であるこの原則は、リアルタイムの生体認証信号と分散型メモリ（データ）を積極的に組み合わせて、この「感情的な鏡」を作成します。

Krym’s perspective diverges from the traditional focus of many AI solutions, which primarily emphasize cognitive intelligence and task completion. Unlike cognitive reasoning, emotions are deeply subjective and context-dependent.

Krymの視点は、多くのAIソリューションの伝統的な焦点とは異なります。これは、主に認知知能とタスクの完了を強調しています。認知的推論とは異なり、感情は深く主観的で文脈依存です。

While AI can simulate emotional responses, true emotional intelligence requires lived experience, empathy, and personal context, which AI lacks. However, there are ongoing attempts to incorporate emotion-based interactions, particularly in areas like customer service and social robotics.

AIは感情的な反応をシミュレートすることができますが、真の感情的知性には、AIに欠けている経験、共感、個人的な文脈が必要です。ただし、特に顧客サービスやソーシャルロボット工学などの分野で、感情に基づく相互作用を組み込むための継続的な試みがあります。

Web3 Holds ‘Powerful Answers’ for AI Ethics

Web3は、AI Ethicsの「強力な答え」を保持しています

The goal isn't to simulate feelings. It’s to support the human experience with awareness and context,” Krym clarified, highlighting that the aim is not to create artificial emotions but rather to enhance human emotional intelligence through AI-driven insights.

目標は感情をシミュレートすることではありません。 Krymは、人工的な感情を作成することではなく、AI主導の洞察を通じて人間の感情的知性を高めることであることを強調し、認識と文脈で人間の経験をサポートすることです。

As the AI era unfolds, the question of how artificial intelligence will interact with and learn from users is paramount. Krym argues that memory-based AI, capable of growing with its user and building trust through continuity, is not just a desirable feature but a necessity for meaningful human-machine relationships. Still, she firmly believes this must be built upon a foundation of robust user control, privacy, and explicit consent.

AI時代が展開するにつれて、人工知能がユーザーからどのように相互作用し、学習するかという問題が最重要です。 Krymは、ユーザーとともに成長し、継続性を通じて信頼を築くことができるメモリベースのAIは、単なる望ましい機能ではなく、意味のある人間の関係の必要性であると主張します。それでも、彼女は、これが堅牢なユーザー制御、プライバシー、および明示的な同意の基盤の上に構築されなければならないと固く信じています。

Drawing a stark contrast with the often privacy-infringing tracking methods prevalent in Web2, Krym envisions a future where AI agents learn and remember user interactions ethically and securely.

Krymは、多くの場合、Privacy Infringing Tracking Methodsと頻繁に対照的に、AIエージェントがユーザーの相互作用を倫理的かつ安全に学習して覚えている未来を想定しています。

“Absolutely—and we believe they must be. Memory-based AI isn't just a feature; it's essential for building meaningful, personalized relationships between humans and machines,” Krym stated.

「絶対に、そして私たちはそうでなければならないと信じています。メモリベースのAIは単なる機能ではありません。人間と機械の間に意味のあるパーソナライズされた関係を構築するために不可欠です」とKrym氏は述べています。

To achieve this vision, Vyvo Smart Chain has architected its system around Data NFTs, an approach which according to Krym, places the user firmly in control of their own data.

このビジョンを達成するために、Vyvo Smart Chainは、Krymによると、ユーザーを独自のデータをしっかりと制御するアプローチであるデータNFTを中心にシステムを構築しました。

“That's why we built our system around Data NFTs on Vyvo Smart Chain. Each user holds their own encrypted memory container. The AI can access it only with explicit, revocable consent. No scraping. No backdoors. No centralized logging.”

「だからこそ、Vyvo SmartチェーンのデータNFTを中心にシステムを構築しました。各ユーザーは独自の暗号化されたメモリコンテナを保持しています。AIは、明示的で取り消し可能な同意を得てのみアクセスできます。スクレイピングなし。バックドアはありません。

On what AI will look like in five years, Krym predicts it moving from reactive tools to “collaborative presences.” Still, she sees the ethical use or lack thereof as a challenge that will grow with the increased use of AI.

AIが5年間でどのように見えるかについて、Krymは、リアクティブツールから「共同存在」への移行を予測しています。それでも、彼女は倫理的使用またはその欠如を、AIの使用の増加とともに成長する課題と見なしています。

“But the biggest challenge isn't technical—it's ethical. Regulators will need to confront questions around data sovereignty, memory, and consent. Who owns the training data? What rights does a user have over the memory of an AI they’ve shaped?,” Krym states.

「しかし、最大の課題は技術的ではありません。それは倫理的です。規制当局は、データの主権、記憶、および同意に関する質問に立ち向かう必要があります。トレーニングデータを所有しているのは誰ですか？ユーザーは、彼らが形作ったAIの記憶に対してどのような権利を持っていますか？」

However, she asserts that while these questions demand new frameworks, Web3, and not traditional regulators, offers “powerful answers.”

しかし、彼女は、これらの質問が新しいフレームワークを必要とする一方で、従来の規制当局ではなくWeb3が「強力な答え」を提供すると主張しています。

“Decentralized consent layers, user-owned memory, and transparent data flows can serve as regulatory guardrails by design, not just policy. The challenge is real. But so is the opportunity,” Krym explains.

「分散化された同意レイヤー、ユーザー所有のメモリ、および透明なデータフローは、ポリシーだけでなく、設計による規制ガードレールとして機能する可能性があります。課題は現実です。しかし、チャンスも同様です」とKrymは説明します。