原文著者：アンダーソン・シマ、フォーサイトニュース 編集長
2025年に一つのキーワードしか選べないとすれば、「AIエージェント」を選びます。
1月6日、OpenAIのCEOサム・アルトマンは、AGI（汎用人工知能）を構築する方法を確信しており、2025年には最初のAIエージェントが「労働力に加わる」と予測し、企業の生産性に実質的な変化をもたらす可能性があると述べました。
筆者はこれは危機的な警告ではなく、AIの進展における新しい章であると考えています。
AIエージェントの誕生と超越
過去半年、人工知能とブロックチェーン技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは暗号分野で熱い分野となっています。この人工知能技術に基づいて開発された自律的な存在は、人間の認知と意思決定プロセスを模倣し、感知、分析、行動において高度な知能と適応力を示します。現在のAIエージェントは人間と比較して総合的な知能においてはまだまだ劣りますが、AIエージェントの誕生は人と技術の関係を再定義するでしょう。
現在の大規模モデル（ChatGPTなど）は言語処理やコンテンツ生成などの面で優れた性能を示していますが、その応用には依然として顕著な限界があります。大規模モデルの設計の核心は、膨大なデータの学習に基づいて生成される確率的最適解であり、つまりそれらは強力な「言語エンジン」として機能し、質問に答えたり提案を行ったりできますが、実際に主体的に意思決定し実行することはできません。例えば、複雑な企業管理や緊急応答の場面では、大規模モデルは通常「提案提供者」の役割を超えることができず、AIエージェントは動的環境に基づいて、設定された目標を結びつけて迅速に計画を策定し実行できます。
健康医療の例を挙げると、大規模モデルはユーザーが述べた症状に基づいて潜在的な治療提案を推奨できます。しかし、心停止のような緊急事態に直面した場合、大規模モデルはAIエージェントのようにセンサーのデータに基づいて患者の状況を判断し、医療機器を制御して心肺蘇生を即座に実施することはできません。
対照的に、AIエージェントの能力は既存の大規模モデルの範疇を超え、「データ処理」に留まらず「感知」から「行動」までの完全な閉ループを完了できます。例えば、自動運転の分野では、AIエージェントは道路状況をリアルタイムで分析し、交通ルールと車両の状態を統合して最適な走行ルートを決定し、運転戦略を動的に調整できます。金融の分野では、AIエージェントは世界の市場情報をリアルタイムで追跡し、投資ポートフォリオを動的に調整して収益を最大化します。
AIエージェント行動規範：スマートコントラクト
AIエージェントが本当に上記のシーンに入るとき、彼らは「AIビーイング」と呼ばれるべきであり、「ヒューマンビーイング」によって創造された新しい種であり、計算能力が彼らに行動のエネルギーを提供します。さて、問題は、これほど強力なインテリジェントエージェントの行動規範はどのように定義されるべきかということです。私の答えは「スマートコントラクト」です。
スマートコントラクトは暗号通貨の媒体であり、その本質はコード形式で表現された契約です。これにより、ブロックチェーン技術は以下の特性を実現します：
分散型：従来の機関の束縛から解放される。
改ざん防止：取引と記録の真実性を確保する。
追跡可能：すべての参加者に透明な情報の流れを提供する。
従来の契約とは異なり、スマートコントラクトの実行は仲介機関を必要とせず、コードで設定されたルールにのみ依存します。これにより効率が向上し、人為的介入や潜在的な制御の失敗の可能性が大幅に低下します。
もし計算能力がAIの血液であるなら、スマートコントラクトはAIの魂です。
AIエージェントはタスクを実行する際、定められたルールと倫理規範に従う必要があります。暗号通貨のスマートコントラクトはそのための自然な解決策を提供します。例えば、分散型の物流ネットワークでは、AIエージェントがブロックチェーンの記録に基づいて自動輸送スケジューリングと費用精算を行い、リソースの分配と取引の透明化を確保します。
暗号通貨を核とした分散型教育プラットフォームを想定してみてください。AIエージェントは学生が個別化された学習計画を策定するのを助け、学習成果に基づいて暗号通貨の報酬をスマートに配分し、持続的な学びを促します。学生の成績、学習過程、報酬記録はすべてブロックチェーンに記録され、従来の教育システムに存在する偏見や人為的干渉を避けます。
AIエージェントと暗号通貨の結合のもう一つの魅力は、ゲーム理論を完璧に融合させている点にあります。
ゲーム理論は本質的に意思決定の科学であり、各当事者が利益のゲームにおいてどのように戦略を選択し、均衡を達成するかを研究します。暗号通貨のエコシステムはまさにゲーム理論の応用に最適な舞台です。マイナー、投資家、開発者間の相互作用は本質的には多者間のゲームであり、ブロックチェーンプロトコルはメカニズム設計を通じて各当事者の行動を導きます。例えば、ビットコインネットワークでは、マイナーは計算能力を競い合って報酬を得る一方、プロトコルのルールがネットワークの安全性と分散化を保証します。
AIエージェントと暗号通貨の結合は、意思決定能力と協力効率をさらに向上させることができます。例えば、未来のスマートシティでは、AIエージェントがリソース配分や交通管理などの分野で広く利用される可能性があります。暗号通貨のインセンティブメカニズムとゲームモデルを通じて、AIエージェントは異なる目標間で最適解を見つけることができます：
エネルギー管理において、AIエージェントはエネルギー使用の優先順位とコスト配分を交渉し、需給のバランスを確保できます。
国際貿易において、AIエージェントは暗号通貨とスマートコントラクトに基づいてリアルタイム決済を行い、従来の銀行システムの遅延や高額な手数料を回避できます。
仮に未来に複雑なAIエージェントシステム「ジャービス」が出現するとしましょう。「デジタルアシスタント」として、個人、企業、政府の間の多層的な協力を調整することができます。「ジャービス」の運用は、透明で動的に調整される暗号通貨システムに基づいており、ユーザーはデータやサービスを提供することで報酬を得られ、「ジャービス」も暗号通貨を使って必要なリソースを購入し、閉ループ経済を実現します。
AIエージェントの台頭と暗号通貨の普及は、新しい協力の時代の到来を共同で推進するでしょう：
人とAIの協力：AIエージェントは個人や企業の知的アシスタントとなり、煩雑な作業を引き受けることで人間が創造的な仕事に集中できるようにします。
人と人の協力：暗号通貨は協力における公平性と透明性を確保し、より多くの人々の協力参加を促します。
AI同士の協力：AIエージェントは暗号通貨を通じてリソースの共有と知識の交換を行い、より効率的な協力を実現します。
AIエージェント+暗号通貨の潜在的なリスク
一方で、暗号通貨とAIエージェントの結合は理論的には可能ですが、技術的な実現には多くの課題が残っています。例えば：
安全性の問題：ブロックチェーン技術は分散型と改ざん防止を売りにしていますが、スマートコントラクトの脆弱性は悪用される可能性があり、資金の損失やシステムのダウンにつながる恐れがあります。
拡張性の問題：現在の主流のブロックチェーン（例えばイーサリアム）は、大規模な取引やスマートコントラクトの実行を処理する際に性能が限られており、これがAIエージェントの広範な応用のボトルネックになる可能性があります。
一方、AIエージェントの行動規則が暗号通貨のスマートコントラクトによって定着すると、柔軟性を欠き、複雑な倫理問題に対応するのが難しくなる可能性があります。例えば：
責任の所在：もしAIエージェントがスマートコントラクトの実行によって損失を引き起こした場合、その責任はAIエージェントの開発者、スマートコントラクトの設計者、または使用者に帰属すべきでしょうか？
プライバシーの問題：AIエージェントはリアルタイムで大量のデータを処理する必要がありますが、これらのデータをどのように保存、使用、共有するかは深刻なプライバシーの争議を引き起こす可能性があります。
さらに、暗号通貨の導入は経済体系の分化を悪化させる可能性があります。AIエージェントと暗号通貨が結びつくことで、技術的な優位性を持つ側が経済活動における主導的地位をさらに強化する可能性があります。AI技術と暗号通貨の波に排除された個人や中小企業は、技術コストを負担できずに周縁化され、社会的不平等が悪化する恐れがあります。
AIエージェントと暗号通貨の結合は、技術革命の前触れです。その潜在能力は、ルール化された自動化の方法で効率と公平性を向上させ、協力のモデル変革を推進する点にあります。しかし、この技術の組み合わせは万能ではなく、その複雑さとリスク性は技術開発と社会的応用において慎重さを求めます。一方で、その価値を積極的に探求しつつ、他方で技術がもたらす不平等や不確実性に注意を払う必要があります。