発明しりとり閃き7%
発想を友達と共有する時に、それを記録し、ブロックチェーン上で暗號署名して「ひらめきネット」にアップすると、「発想交流」を職業にすることができます。
特許使用料から生活することは新しいことではありませんが、現代の「密かに発明し、特許を申請する」という過程はつまらないに違いありません。子供の心を持った人は、良いアイデアが浮かんだ時に世界中で早く広く共有したいと思い、実現確率を高めるために特定の起業家と共有したくなるのは自然なことです。
しかし、現代社會では、特許を申請せずにアイデアを社會や企業と共有すると、その発明の投資収益を確保することができない可能性が高くなります。
だから、この問題を解決するために「発明しりとり1%」ゲームを想像してみましょう。
ルール:
- 1.アイデアが浮かんだら、さまざまなオンラインの會議に參加します。
- 2.會議でアイデアの內容を共有します。
- 3.會議の內容を好きなブロックチェーンに保存し、署名します。
- 4.実現を待ちます。(アイデアを理解した人は、新しい企業、商品、商品の特徴、機能を待ちます)
- 5.もし、アイデアを得た人々の定期的な収入がアイデアに起因する場合、その人々は収入差の7%を、初めてアイデアを共有した人と共有すべきです。(例えば、毎月の給料がアイデアによって700,000円から800,000円に変化した場合、アイデアを共有した人は毎月(800,000-700,000)×0.07 = 7,000円を受け取ります。)
- 6.もし、會議でアイデアを得た人のうち誰かが自分でそのアイデアを実現したくないが、ほかの會議を開いてこのアイデアを再共有する場合、再共有者は1%を得ます。元の発明者は6%を得ます。
- 7.同じく、もしもう一つの再共有會議が現れた場合、元々の発明家は5%しか得ない。もし共有數が7以上になると、元々の発明家は1%を得ることができますが、ほかの再共有者は6%を共有します。例えば、それが15回の會議の連鎖だとすると、殘りの14人の再共有者はすべて0.42%≒6%/14を得ます。
なぜかと言うと、「天才は1%のひらめきと99%の汗である」と言われていますが、実際には、アイデアを思いつくのには、時には一生の経験が必要であり、そのアイデアをネットワークで実現することも容易ではないため、そのような「六次の隔たり」現象は「再共有の數は7を超えない」ということを意味します。
やり方:
- 1.ネット上で、または現実で話しているときに、通信を記録にすることを用います。
- 2.記録がある場合は、その記録に「証明ID」を付けます。例えば、次のような作り方が考えられます:
- ① 話し始める前に、誰かがuuidgenコマンドを使ってユニークな會議番號を作成し、全員を招待します。
- ② 參加者はチャットルームまたはメールで自分のパソコンでsolveコマンドを使って自分の公開鍵と署名を共有します。
- ③ 証明投稿を準備している人は、會議番號があるテキストファイル(例えば、
というファイル名)に、1行に1つずつ、すべての參加者の公開鍵と署名をまとめて記入し、保存し、參加者全員と共有します。各行の後ろには、証明後に自分の公開鍵が公に検索できない場合(例えばGitHubでは確認できない場合)には、間違えないように自分の會議で使う名前またはその他の追加情報(例えばメールアドレス)を追加することができます。 - ...
- 〇 會議が始まったときに、皆は普通に會議の録畫や多分ほかの色んなファイルが発生します。
- ...
- ⑤ 會議後、すべての発生したファイルを、一つのアーカイブフォルダー(例えば
<uuid>
)にまとめて、tree コマンドでファイルリストを発生させ(例えばtree
というファイル名のテキストファイル)參加者全員と共有します。 - ⑥ 會議の內容に同意している方々は、
tree
ファイルに署名し、その署名を<uuid>
ファイルに、同じ行に追加します。 こうした會議記録內容をアーカイブファイル<uuid>.zip
に全體保存完成してから、このアーカイブのハッシュ値を発生します。例えば:sha256sum <uuid>.zip
- ⑦ 參加する人の誰かはこの事実証明(sha256ハッシュ値)をブロックチェーンに保存します。
- 3.念の為に、こうしたファイルの名前を
<uuid>-<チェーン名>-<sha256sum>.zip
に変更すると良いです。 そうすると、この會議は既にブロックチェーンに署名されたものを簡単に區別できます。
このやり方の利點は以下の通りです:
- どんなブロックチェーンでも保存できます(BTC、ETC問わず)。
- 署名されたファイルの內容(
とtree)は機械可読なので、將來的には様々なアーカイブの再利用が考えられます。 (例えば、アーカイブ自體がスマートコントラクトの元になることや、アーカイブの內容を人工知能で分析して、スマートコントラクトで活用すること、また、裁判所で利用可能なように、他の分析プロバイダーによる特徴の抽出などが挙げられます。)