独立アナリスト Lyn Alden ：なぜ BTC は AI 支払いに最も適した通貨なのか？

原文标题：《考慮すべき6つのAIテーマ》

作者 ：Lyn Alden

編訳 ：GaryMa ，吴说区块链

注：以下はLyn Aldenが8月に発表した人工知能テーマに関するニュースレターからの抜粋であり、ビットコインに関連する部分については、長さの制限やその他の理由により、一部の詳細や情報が完全に翻訳されていないか、削除されている可能性があります。読者には、この記事を読む際に原文も参照することをお勧めします。

AIに最も適した通貨とは？

AIエージェントにとって最適な通貨の形態は何でしょうか？私が現在見ている限りでは、ビットコインが主要な答えだと思います。

未来の世界では、人間と機械の間での支払いが大量に発生し、オープンソースのデジタルネイティブ通貨が自然に適用されるでしょう。

AIエージェントはビットコイン/暗号通貨のウォレットを作成し、資金を稼ぎ、その資金を使用することができます。

AIはゼロから始まり、タスクを割り当てられるか、単に「決定」してタスクを完了することができます。タスクを完了する最良の方法を評価する際、特定の有料サービスがそれにとって有益または不可欠であることを判断します。したがって、ビットコイン/ライトニングネットワークのウォレットを生成し（銀行口座とは異なり、オープンソースであるため許可を得る必要はありません）、その作成者に資金を提供するよう説得するか、他の方法でオンラインで資金を稼ぎます（もしかしたら、Nostrでいくつかの賢いコンテンツを投稿してチップを稼ぐかもしれません）。今、資金があれば、必要なものに支払うことができます。

効率的なオープンソースのデジタルネイティブ通貨は、許可なしでより迅速に使用でき、既存の法定通貨よりも小額の取引（マイクロトランザクション）が可能であるため、機械間の支払い、人間と機械の支払いに多くの可能性をもたらします。これはAIエージェントが使用する自然な通貨の形態です。

この傾向は続いています。6月末、ビットコイン企業FediとStakが協力してAIハッカソンを開催しました。FediとStakは、ビットコイン、ライトニングネットワーク、Fedimintを通じて人々とコミュニティに技術的権限を与えることを信じる開発者、構築者、先駆者に参加を呼びかけました：私たちと一緒に、ビットコイン、ライトニングネットワーク、Fedimintを使って人工知能を民主化する手助けをしてください。

7月初め、ライトニングラボ（Lightning Labs、主要なライトニングネットワークインフラストラクチャプロバイダー）は、この新興のビットコイン+AI交差分野をサポートするための新しい開発者ツールセットを発表しました。

簡単に言えば、ライトニングラボのツールには主に2つの側面があります：

1）ビットコインを保持し、タスクを完了するために使用できるAIエージェントを構築しやすくすること；

2）ライトニングネットワークと長年存在する「HTTP 402支払い要求」ステータスコードを使用して、リソース集約型計算の使用ごとに支払いを行いやすくすること。

後者の効果を確認するには、ライトニングラボのCTOであるOlaoluwa Osuntokunが共有したこの2分間のビデオを見ることができます。

リンク：

https://twitter.com/roasbeef/status/1677037020156399616

このビデオでは、ユーザー（Fediの開発者兼製品サポートマネージャーKody Low）がGPT-4にコードを書かせ、各質問に対してライトニング支払いで料金を支払っています（各質問約0.01ドル）。皮肉なことに、彼がAIに書かせたコードは、彼がすでに仕事のサービスとして示したものであり、ライトニングネットワークを使用してAPI呼び出しを支払う能力です。

具体的には、KodyはAIに「ライトニングネットワークを使用して私のAPI呼び出しを支払うリバースプロキシを作成するにはどうすればよいですか？LNDバックエンドを使用し、golangでリバースプロキシを書いてください。」と尋ねました。彼はライトニングネットワークの支払い要求を支払いました。AIはリクエストを理解し、支払いを受け取り、質問に対する整理された注釈付きのコードを提供しました。その後、Kodyはそれをgolangではなくrustプログラミング言語で再度書き直すように依頼し、再度支払いを行いました。AIはコードを書き直し、英語でコードの特定の部分が何をしているのかをより詳細に説明し、プログラムの基本的な概要を明確にしましたが、完全な実装バージョンを実現するには、より多くのエラーハンドリングや他の微細な点を含める必要があると述べましたが、これはプログラムの基本的な概要です。その後、Kodyは感謝の意を表し、AIとライトニングネットワークが非常にマッチしていると述べ、再度料金を支払いました。AIはKodyに気にしないでくださいと伝え、AIとライトニングネットワークが強力な技術であり、一緒に高度なソリューションを作成できることに同意しました。

私は個人的にそのプログラムの1つをテストしました。私はサブスクリプションを使用せずにスマートフォンでChatGPTを使用し、数セントのライトニングネットワーク支払いで質問を行うことができ、料金は各質問に応じて動的に変動し、バックエンドで動作する供給と需要のアルゴリズムに依存する可能性があります。

遊び心から、私はChatGPTにAIエージェントが人間に支払う必要があるかもしれないいくつかの例を尋ねました。以下はその回答です：

良い質問です！AIエージェントは、さまざまなタスクを完了する過程で人間に支払う必要があるかもしれません。以下はいくつかの潜在的なシナリオです：

1. ギグエコノミーとマイクロタスク：AIは、画像にタグを付けたり音声を転写したりする小さなタスクを完了するために人を見つけるように求められることがあります。これはギグプラットフォームでよく発生します。タスクが完了した後、AIは約束された支払いを労働者に送信できます。

2. 電子商取引取引：AIが電子商取引プラットフォームやオンラインマーケットプレイスを管理している場合、売り手やサービス提供者に支払いを送信する必要があるかもしれません。これは製品の販売、返金、またはサービス料金に対する応答かもしれません。

3. コンテンツクリエイターとネットワークインフルエンサー：AIエージェントは、他の人がコンテンツを投稿したり影響を与えたりするプラットフォームやチャネルを管理することがあります。彼らは、視聴、いいね、シェア、または他の指標に基づいてこれらのクリエイターに支払いまたは報酬を分配するようにプログラムされることがあります。

4. クラウドソーシングと創造的生成：企業はAIを使用して革新や創造的生成活動を管理し、人々にアイデアを提出するよう奨励することができます。アイデアが選ばれると、AIはそのアイデアを提出した人に支払いまたは報酬を送信できます。

5. 顧客の返金：AIが企業の顧客サービスを処理している場合、返品された製品、サービスのキャンセル、または企業によって引き起こされた不便に対して返金を行う必要があるかもしれません。

6. 調査への参加：AIは市場調査やその他のデータ収集目的のための調査を管理することがあります。参加者は、彼らの時間と投入に対して補償を受けることができます。

7. 慈善寄付：AIは、慈善団体が受益者に支払いを行うのを管理するために使用されることがあります。

8. フリーランサーへの支払い：AIは、フリーランサーや契約労働者を管理するために雇われ、作業が完了した後に報酬を支払うことがあります。

9. ボーナスと報酬：AIがコンペやゲームを管理する場合、勝者にボーナスや報酬を送信する必要があるかもしれません。

これは多くの潜在的なアプリケーションの例に過ぎません。共通の手がかりは、サービスや価値を提供する人に対して補償が必要なタスクは、AIによって管理される可能性があるということです。

次に、AIエージェントがその割り当てられたタスクを完了する過程で、別のAIエージェントに支払う必要があるかもしれないいくつかの例を尋ねたところ、彼の回答は次のとおりです：

確かに、AIエージェントが別のAIエージェントと取引する必要がある多くの潜在的な状況があります。これは、システムが自律的に相互作用し、リソースやサービスを取引するように設計されている場合に発生する可能性があります。例えば：

1. 自動運転車：自動運転車の未来において、各車両を制御するAIエージェントは、他のAIが制御する車両に対して権利を支払ったり、駐車スペースを確保したりするかもしれません。

2. AIマーケットプレイス：AIマーケットプレイスでは、あるAIが別のAIに特定のサービス料金を支払うことがあるかもしれません。例えば、データ分析、機械学習モデルのトレーニング、または複雑なタスクの最適化などです。

3. コンテンツまたはデータの取得：あるAIが別のAIに対して、独自のデータやコンテンツの料金を支払うことがあるかもしれません。例えば、独自の研究、市場分析、またはデジタル資産などです。

4. クラウドコンピューティングリソース：サーバーやクラウドリソースを管理するAIが、別のAIに対してその余剰計算能力やストレージスペースの使用料金を支払うことがあるかもしれません。

5. デジタル広告：広告キャンペーンを管理するAIが、別のAIに対してデジタルプラットフォーム上の最適な位置や時間に広告を配置するための料金を支払うことがあるかもしれません。

6. AI調整のオークション：オンライン広告のリアルタイム入札システムにおいて、あるAIエージェントが特定のオーディエンスに対する広告スペースの料金を別のAIエージェントに支払うことがあるかもしれません。

7. ゲーム：オンラインゲームのシナリオにおいて、あるAIが別のAIに対して仮想商品、サービス、またはゲームの進行に対する料金を支払う必要があるかもしれません。

8. IoT（モノのインターネット）：スマートホームやスマートシティにおいて、あるIoTデバイス（AIが管理）が別のデバイスに対してそのタスクを優先的に実行するために支払うことがあるかもしれません。例えば、スマート冷蔵庫がスマートオーブンに対して、その電力を消費する冷却サイクルを遅らせるために支払うことがあるかもしれません。

これらの例はすべて推測的であり、安全なAI対AI取引を許可するための複雑なインフラストラクチャに依存しています。しかし、技術が進化するにつれて、私たちはこのような自律的相互作用を許可するシステムが増えるのを見るかもしれません。

今、この記事の読者がこの部分を読んでいるときに抱くかもしれない正当な疑問は、「なぜAIの使用においてライトニングネットワーク支払いを使用するのか、単にドルで支払うのではなく？」ということです。

答えは、ビットコイン/ライトニングネットワークがAIと協力するための独特な適合方法である理由がいくつかあるからです：

● 返金不可：多くのソフトウェアアプリケーションとは異なり、AIは使用ごとにハードウェア上で非常に集中的です。AIを使用する際、非常に電力を消費するGPUハードウェアを使用しています。一度開発が完了すれば、ソフトウェア自体は非常に安価ですが、そのソフトウェアを使用するたびに実際の電力/ハードウェアリソースコストが発生します。これはほとんどのソフトウェアタイプとは異なります。APIが通常の方法（例えば、クレジットカード）で支払われることに任せられた場合、商人は詐欺のターゲットになります。ユーザーはGPUに対して何千もの用途を送り、支払いを逆に返金することができます。この場合、商人は電力/ハードウェアのコストを負担しますが、その後支払いを失います。一方、ライトニングは無名の資産の最終的な決済方法です。

● マイクロトランザクション：ほとんどの支払い方法には、単一の取引のサイズに関する制限があります。例えば、Visaカードを使用して0.03ドルを支払うことはできません。PayPalの商人に対する最低固定料金は、1回の取引あたり0.49ドルです。最も近いことは、アカウントに事前に資金を提供し、そのアカウント内で使用するたびにマイクロペイメントを支払うことです。これは、国境や通貨を越えて、世界中でより複雑になります。例えば、マレーシアの誰かがカリフォルニアの誰かにAI使用料を支払いたい場合、どの支払い方法を使用すべきでしょうか？私のウェブサイトのサブスクリプション支払いのバックエンド内でも、私と私の運営マネージャーは、さまざまな国でモバイル決済サービスを使用しているため、外国のクレジットカードを受け入れる問題に直面することがあります。ライトニングネットワークは、世界中でマイクロトランザクションを処理できます。ユーザーはどこからでもどこにでも、数セントの使用料を支払うことができ、サブスクリプションも事前承認された資金も必要ありません。これは機械間の支払いに非常に関連しており、サブスクリプションは理想的な選択肢ではなく、リアルタイムで相互にやり取りする必要があります。

● 許可不要でプログラム可能：さまざまな操作を実行するAIエージェントを作成できます。法的な地位を持たない存在として、AIエージェントは銀行口座や銀行の支払い製品を使用するよりも、オープンソースのプログラム可能な通貨を保持し使用する方が簡単です。AIエージェントは銀行口座を持てないかもしれませんが、ライトニングノードを運営したり、ライトニングネットワークウォレットを操作したりすることができます。ライトニングネットワークのプログラム可能な性質とリアルタイムの即時性は、動的価格設定を可能にします。言い換えれば、各API呼び出しの価格は、同時に受信するAPIリクエストの数に応じて毎秒変化するようにプログラムできます。

作業証明によるスパム防止

今日、人工知能は画像、動画、テキスト、プログラムなどの制作コストをほぼゼロに引き下げているため、どのコンテンツが本物で、どれが高品質の偽の動画や仮想人格であるかを区別することがますます難しくなっています。私たちが企業、社会、政治、または地政学的な観点から画像や動画を見るとき、それが本物の映像作品であるか、人工知能によって生成されたデジタル偽造品であるかをどうやって確認できるでしょうか？技術が進化するにつれて、5年または10年後にはどうなるでしょうか。

さらに懸念されるのは、ロボットの説得力です。私がTwitter（現在は「X」と呼ばれています）を使用するたびに、私の投稿はロボットによって埋め尽くされます。幸いなことに、それらは低品質でプログラムが不十分な明らかなロボットです。しかし、私のアカウントに似たアカウントを手動で作成し、人々をフィッシング詐欺に誘導しようとする人間の偽者もいます。もしソーシャルメディア上のAIロボットが本当にかなり説得力があるとしたらどうなるでしょうか？それらが数え切れないほど存在し、作成され続けることができ、識別され阻止されることができるとしたら？

人々にスパムを送信するロボットの形態以外にも、複雑なロボット戦略は、特定の思想を推進するために完全な偽のコミュニティを構築し、それを人気があるように見せることを含むかもしれません。多くの異なる人工知能の人格がオンラインで活動し、多くの人々を説得することができるかもしれません。誰かがプログラムを書き、ロボット軍を作成し、各ロボットが独自で、現在のChatGPTよりも数年進んでいると想像してみてください。それらが協調して特定の政治候補者、特定の社会的見解、または単に特定の影響力のある人物のオーディエンスを増やすことを推進するのです。今、このプログラムがオープンソースであり、使用したい人が誰でも使用できると想像してみてください。パンドラの箱が開かれました。

オンラインでのインタラクションを想像してみてください：

1) 人間のように見えるほとんどの存在は人間ではありません；

2) どれが本物の人間であるかを判断するのが難しい。

この状況に対処する方法の1つは、ソーシャルメディアプラットフォームが登録時に身元確認を強制することです。この場合、新しい参加者は自分が本物の人間であることを証明する十分な証拠を提供する必要があります。エロン・マスクのTwitter/Xはこの方向に進んでいるようで、他のいくつかのプラットフォームもそうです。これは特定のプラットフォームには確かに効果的かもしれませんが、このアプローチの明らかな欠点は、多くのケースで匿名性が安全で本物であるための重要な要素であることです。特定の職業の人々は、オンラインで自由に自分を表現できず、匿名アカウントを使用して社交的にリラックスすることができません。さらに深刻なのは、多くの国では特定の種類の発言が違法であることです。指導者は公然と批判されることができず、特定のテーマは議論が禁止されています。実際、アメリカの一部の建国の父たちは、イギリスの君主制に対する革命的な批判を発表する際に、最初にペンネームを使用して保護を得ました。独裁者は、ソーシャルメディアに参加するための強制的な身元確認を好み、深刻なロボット問題は彼らにこれらの措置を実施する良い口実を提供します。そして、彼らは簡単にさまざまなプラットフォームにデータを提供させることができます。

別の方法は、ソーシャルメディアがオープンで匿名のままにしておくことですが、無数のロボットの洪水を防ぐために、何らかの持続的な証明または支払い確認を使用することです。1990年代初頭、暗号学者アダム・バックは、さまざまな種類のスパムやサービス拒否攻撃を防ぐためにHashcash形式の作業証明を発明しました。最終的に、中本聡はビットコインプロトコルの核心部分でそれを使用しましたが、ソーシャルメディアやインターネットの他の部分では広く実施されていません。

ビットコインの台帳は、ほぼ偽造不可能な履歴を持っています。ブロックチェーン上でブロックを更新するたびにエネルギーが必要であり、台帳の完全な履歴には大量のエネルギーがエンコードされているため、偽造が非常に困難です。通貨資産として使用できるだけでなく、ビットコインブロックチェーンは、任意のデータ（文書、画像、本、曲、または他のシステムからのタイムスタンプを含む）を挿入できる、グローバルなオープンソースの不変のタイムカプセルとして存在し、その挿入されたデータがその日以降に変更されていないことを証明できます。クローズド、非透明、集中化されたサーバーはこの機能を複製できません。

ビットコインの作業証明は、アダム・バックが最初にHashcashを作成したように、他の種類のシステムをスパムから保護するために使用できるでしょうか？この方向に沿ったいくつかのアプローチが探求されており、今後数年でますます重要になる可能性があります。

● 支払い：ビットコインは現在、Stacker Newsで投稿のインセンティブとスパム防止の形式として使用されています。ユーザーは投稿するために少額のビットコインを支払う必要があり、お互いに少額のビットコインでチップを送ることができます。従来の支払い方法（Visaなど）の問題は、それらが人を識別するのに対し、ビットコインは支払いの証明であり、身元を知る必要がないため、スパム防止には受け入れられます。これはさまざまな方法で調整できます。もしTwitter/Xが同様の機能を実装した場合、例えば、私は自分の投稿にコメントできるのは、彼らの身元に何らかの微小なコストが関連付けられている人だけに制限することができます。

● コストを伴う身元：誰かが公共/私的鍵ペアを作成できます（Nostrのように）が、その後さらに、公共鍵をビットコインブロックチェーンに埋め込み、取引手数料によって現実世界のリソースコストを発生させ、さまざまな方法で人々にこの鍵が確かに彼らのものであることを検証し、その後、その公共鍵に一致する私的鍵を使用して、彼らが作成または承認した任意のデジタルコンテンツに署名します。これは、既知の誠実性基準を持つ大規模なニュース機関にも当てはまります。プラットフォームは、どの鍵ペアが埋め込まれているか、または埋め込まれていないかを確認できます。それ以降、これにより、人々は偽造品と本物のコンテンツを区別できるようになります（少なくともその個人または組織によって作成され、公開以来変更されていないものであり、必ずしも客観的に真実であるとは限りません）し、数百万の偽者がビットコインブロックチェーンに埋め込まれた、現実世界の費用支出に類似した鍵ペアを使用できなくなります。

私たちはまだこの段階には達していませんが、人工知能が十分に進化し、模倣や偽造のコストがほぼゼロになる世界では、私たちは連続性の証明（暗号公鍵/私鍵ペア）と作業証明（現実世界のリソースが与えられた公鍵/私鍵ペアまたはオンラインアイデンティティの重要性を高めるために使用されたことを証明する）を要求することを学ぶかもしれません。その後、特定の種類のデジタルコンテンツを真剣に受け止めることができるようになります。

私が以前に説明した潜在的な未来の世界では：

1) 人間のように見えるほとんどの存在は人間ではありません；

2) どれが本物の人間であるかを判断するのが難しいため、私たちはさまざまな方法を採用して、どの存在が現実世界の有形性または関連するコストを持っているかを分類し、無限のノイズの海の中で信号を見つける必要があります。

身元確認や実際のリソースコストの使用は、プラットフォームが取ることができる2つの主要な方向性です。