暗号化 X AI がもたらすパラダイムシフト：代理インターネットへの道
ブロックチェーンインフラストラクチャと人工知能エージェントの統合は望ましい。執筆：Davide Crapis
翻訳：深潮TechFlow
最近数ヶ月、「暗号×AI（暗号と人工知能の交差点）」または「暗号+AI（人工知能によって強化された暗号通貨インフラ）」というテーマが注目を集めています。ブロックチェーンコミュニティの多くの人々がこれに興奮しており、懐疑的な態度を持つ人やまだ説得されていない人もいれば、実際に構築している人もいます。ブロックチェーンと人工知能の交差点にあるリアルタイムプロジェクトは改善されており、多くの新しいプロジェクトが次々と登場しています。
私は過去1年間、この分野で研究を行っており、特にブロックチェーンインフラ上で動作する人工知能エージェントについてです。私たちは、イーサリアム財団、Flashbots、DeepMindなどの機関の同僚とともに研究グループを結成しました。私たちは、どのタイプの人工知能エージェントアプリケーションがブロックチェーンに最適であるかを理解し、テストするために、応用研究の境界を押し広げ続けています。
この記事では、ブロックチェーンインフラと人工知能エージェントの統合が望ましいものであり、エージェントインターネットを生み出すことになると論じます。これは、現在の相互接続のパラダイムのアップグレードであり、インセンティブと現代の暗号学を強化し、前例のない安全性、効率性、協力の可能性を持つ人工知能エージェントによって駆動される経済の利益を得ることを可能にします。
次に、これを実現するための道筋について議論します。短期的なユースケースとアプリケーションに焦点を当て、そのいくつかはすでに設計と開発の段階にあります。これらの限界と潜在的な改善点、そして中期的に人工知能とブロックチェーンが新しいユースケースを解放するために必要な研究についても議論します。
ブロックチェーンをエージェントインターネットのバックエンドとして
まず、この議論のスタイルは投機的でありながら実用的であることを述べておきます。ブロックチェーンと人工知能は、過去10年間で最も急速に進展した2つの技術です。両者はインターネットの構造と人間社会に深遠な影響を与えています。したがって、これらの技術がどのように発展し、相互作用するかについての意味のあるビジョンを描くには、ある程度の投機が必要です。しかし、拡張則が急速な改善の方向性を明確に示しているにもかかわらず、AGIに関する長期的な投機は避けます。（最近の盛り上がりは大きいですが、自律的な自己改善を行うAGIにはまだ遠いと考えており、それらがどのような形を取るかは不明です。）
私は短期から中期の未来に焦点を当て、人間の助手やエージェントの形を取る人工知能の採用について考えます。この形では、人工知能は人間の活動を促進するためのツールであり、人間の活動の実行や新しい人間のための活動の実行を支援します。
図1.左側：性能向上に伴う人工知能の進化の概念タイムライン。右側：人間の活動と異なる形の人工知能の活動のブロック図。
長年にわたり、アシスタントはさまざまな形で存在してきましたが、最近のLLMの進展は、新世代の人工知能エージェントが以前よりも能力が高く、急速に進展することを示しています。以下は、私がAIエージェントの作業定義です：
世界と相互作用するコンピュータープログラム。センサー（入力データ）を通じて環境を認識し、自律的にデータを処理（予測と計画）し、目標を達成するために行動を取ります（アクション）。
エージェントは制約を受けることもあれば、環境から学ぶこともあります。今日、エージェントは通常、特定のタイプの入力と特定のタイプのアクションに特化しています。たとえば、チャットボット（ChatGPTなど）はテキストプロンプトを入力として受け取り、いくつかのツールを使用して回答を生成し、テキストで応答します。一方、取引ボットは過去の市場状態を入力として受け取り、未来の市場状態と最適なアクションを予測し、取引を実行します。エージェントは異なるタイプ（たとえば、チャットボットはLLMであり、取引ボットは小型RLエージェント）であり、タスクを実行するために組み合わせることもできます。将来的には、ほとんどのユースケースを処理するために訓練できる汎用アーキテクチャが見つかるかもしれません。
ブロックチェーンのユニークで望ましい特徴
公共のブロックチェーンは、人工知能エージェントの通信と相互作用に非常に適した一連のユニークな特徴を持っています。後で、これらがエージェントAIをサポートするための最適なバックエンドの1つを構成することを論じます。
分散化：設計の良いブロックチェーンプロトコルは分散化されています。さらに、分散化はそれらを構築し、アップグレードするコミュニティの精神の一部です。これはプロトコルに組み込まれ、ガバナンスによって保護されています。
インセンティブ：設計の良いブロックチェーンは健全なインセンティブメカニズムを持ち、ネイティブアセット（たとえば、イーサリアムのETH）を通じて経済的安全性を促進します。さらに、プログラム可能なスマートコントラクトにより、アプリケーションはネイティブアセットを利用したり、期待される属性を持つ新しいデジタルアセットを発行したり、参加者のために独自のネイティブアセットとインセンティブメカニズムを定義したりできます。
オープン性と組み合わせ性：ブロックチェーンプラットフォームは、ユーザーとアプリ開発者にオープンアクセスを提供します。さらに、ブロックチェーン上に展開されたスマートコントラクトに基づくアプリケーションは、オープン性と摩擦のない組み合わせ性の同様の特性を引き継ぎます。
暗号学的保証：ブロックチェーンは現代の暗号学を利用して、ユニークな安全性、監査可能性、プログラム可能なプライバシーレベルを提供します。その結果、信頼の最小化が実現され、従来のシステムよりも安全です。注意すべきは、ブロックチェーンのハッキングはスマートコントラクトの脆弱性から来るものであり、これは技術の初期段階では避けられないことです。技術スタックが成熟するにつれて、より堅牢で安全になり、人間の信頼に依存する従来のシステムにはこの特性がありません。
私たちは従来のインターネットと比較できますが、従来のインターネットは分散化のみを持っています。TCP/IPやSMTPなどの基盤プロトコルはオープンですが、それらの上に構築されたほとんどのアプリは専有的です。これにより、インターネットの組み合わせ性が低下し、これはエージェント相互作用プロトコルの設計における重要な特性だと考えています。さらに、インターネットはプロトコル層で完全にインセンティブと現代の暗号学が欠けています。
次に、人間とエージェントが協力する理想的な経済モデルを紹介し、それがブロックチェーンプロトコルが提供する一連の特性を必要とすることを示します。
ブロックチェーンがAIエージェントにもたらす利点
数年後を想像してみましょう。AIエージェントが大量の人間の活動を実行でき、十分な意思決定と計画能力を持つ時代に到達したと仮定します。彼らはまた、自律的にタスクを実行し、他のエージェントと協力する可能性もあります。エージェントは社会に広く展開され、人間にとって潜在的に高い価値を持つ活動を引き受けます。これは社会的価値でも財務的価値でもかまいません。
以下は、私たちがこれらのエージェントAIシステムと人間との相互作用に期待するいくつかの属性/願望と、ブロックチェーンがそれを可能にする方法です。
エージェントシステムの要求
一貫性：エージェントの一貫性のいくつかの側面、たとえば価値学習、説明可能性、操作可能性は、人工知能の設計とトレーニングプロセスに依存しており、これらのプロセスは大部分がブロックチェーンを直接利用しません。しかし、ブロックチェーンアプリケーションのオープン性と組み合わせ性は、エージェントの活動を明確にし、自動監視と帰属を可能にする独自の機会を提供します。これは、インセンティブの分配とエージェントシステムの調整の鍵となります。
安全性：ブロックチェーンは、価値の大きい対抗的環境で最小限の信頼仮定のもとで信頼性と安全性を提供することを目的としています。スマートコントラクトアプリケーションの相互作用を通じて、エージェントはこれらの強力な特性を引き継ぎます。さらに、ゼロ知識証明のような現代の暗号学の進歩は、スマートコントラクトアプリケーションに超強力な力を提供します。たとえば、アプリケーションは敏感な計算に対する証明を要求でき、エージェントの重みと入力はプライベートに保たれます。信頼できるスマートコントラクトは、エージェントの行動空間を制限し、デフォルトおよび条件付きの権限を設定する理想的なツールでもあります。
発見：アプリケーション間の環境のオープン性は、アプリケーションの状態やエージェントの過去のパフォーマンスに基づいて、より豊かなリクエストルーティングを可能にします。これらは完全に観察可能です。エージェントがその行動履歴に基づいて信頼できる評判を蓄積し、その後プログラム的にタスクのランキングや最適なエージェントの発見に使用されることを想像するのは容易です。
効率性：ブロックチェーンインフラは、エージェントが直接の人間の介入なしに重要な意思決定を実行できるようにし、コストを低く抑えることで、エージェントの自律性を高めます。
人間の願望
制御とプログラム可能なプライバシー：ブロックチェーンは、人間が仲介者なしでエージェントを直接所有し、管理できるようにします。個人データはプライベートに保たれ、暗号学的なツールを使用して条件付きでアクセスを制御できます。これには、完全にプライベートな計算（TEE/FHE）から、zk証明を通じて選択した属性をプログラム可能に共有することまで含まれます。
所有権と公平性：人々は、エージェントを共同で所有し、管理するためのプロトコルを構築できます。エージェントの作業の報酬は、プログラム的に最小の1セントに分配できます。公平性は、プロトコルのアップグレードや民主的なガバナンスを通じて測定および改善できます。ブロックチェーンインフラは、開発中の現代のアイデンティティソリューションと組み合わせることで、ユニバーサルベーシックインカム（UBI）などの野心的な分配計画をサポートし、自動化することもできます。
AI サプライチェーンの概要
通信と相互運用性に加えて、ブロックチェーンインフラは、モデルの生産サプライチェーン全体（データ収集、データキュレーション、トレーニング、微調整）にも利益をもたらす可能性があります。現在、多くのアプリケーションが開発中であり、複数のデータ収集プロトコルや計算市場が含まれています。これらは分散型AIスタックの重要な構成要素ですが、ここではそれについては議論しません。
グローバルな規制とガバナンス
ブロックチェーンは、広範なルールやチェックを信頼できる形で実行できるさまざまなプロトコルを提供します。私の見解では、これはAI市場とアプリケーションに対するグローバルな規制のユニークな機会であり、監査やコンプライアンスチェックを容易に行うことができます。プロトコル間の透明性は、偏差をリアルタイムで特定し、修正を展開することを容易にします。これは従来のシステムでは不可能です。
ブロックチェーンインフラのリスクとコスト
敏感で影響力のある意思決定を行うAIエージェントをトレーニングする際、オープン性が常に望ましいわけではありません。たとえば、保険のアンダーライティング決定に使用されるオープンウェイトモデルを展開すると、モデルの脆弱性が露呈し、攻撃や悪用の可能性が高まるかもしれません。
一つの解決策は、現代の暗号学を利用してエージェントをプライベートに保ちながら、その行動を公開することです。しかし、ブラックボックス対抗的機械学習攻撃は依然として可能であり、一般的に安全で検証可能な機械学習計算の暗号学的スキームは高コストであり、すでに高価なトレーニングプロセスのコストを増加させます。これはAIの安全性とブロックチェーンの交差研究の中で最も重要な分野の1つです。私たちは、実践の中で技術的かつ経済的に実現可能にする必要があります。最近の革新の一つは、ML計算に対する楽観的証明です。これについては後述します。
もう一つのリスクは、LLMに基づくオラクルが、現実世界の潜在的に有害な行動に対してインセンティブを正しく配分できるデプロイメントのハードルを下げることです。これは今日ではまだ不可能ですが、積極的なユースケースを有効にする方法や、有害な行動を検出し防止する方法についてもっと研究する必要があります。
ブロックチェーンベースのシステムは需要に応じて成長できる
現在のブロックチェーンシステムの状態に不慣れな人々の心にしばしば浮かぶ疑問は、ユーザー活動の増加による負荷を受け入れる準備ができているかどうかです。
少なくとも過去5年間、これはブロックチェーンの研究開発の焦点であり、今日、私たちは転換点にあり、多くのソリューションが立ち上がり、スケーラビリティが数桁向上しています。たとえば、イーサリアムとその第2層ブロックチェーンは、完全な経済的安全性とスケーラブルなデータ可用性ソリューションを継承しており、すぐに毎秒数万件のトランザクション（TPS）を処理できるようになります。新しいチェーンが立ち上がり、並列処理により毎秒数十万件のトランザクションを処理します。共有ソートソリューションと安全なブリッジは、異なるドメインにデプロイされたアプリケーションが安全かつ効率的に相互運用できるようにします。ゼロ知識証明の集約の進展は、トランザクションをより安価にし、新しいタイプのオフチェーン計算やハイブリッドシステムを実現し、安全性のトレードオフをより効果的にします。
これらすべてのインフラ革新が今後数年で成熟するにつれて、成熟したブロックチェーンエコシステムが、今日の毎秒数万TPSから、取引コストが極めて低い百万TPSに至るまで、非常に高いスループットをサポートできることは間違いありません。
エージェントインターネットへの道
上の図は、エージェントインターネットへの道のりにおける3つの主要なステップを示す宝の地図です。
一つ一つ探求してみましょう。
現在の分散型アプリケーションを強化する
第一歩は、AIを用いて現在のブロックチェーンアプリケーションを強化することです。AIはすでに分散型金融（DeFi）で役割を果たしており、これはこれまでで最も人気のあるアプリケーションカテゴリです。これは、特定の行動を取るために市場状態を継続的に監視する専用モデルの形を取ります。たとえば、取引ボット、清算ボット、ルーティングボット、統計的アービトラージボット、そしてより広くはユーザーの取引フローから利益を引き出すことを目的とした戦略を実行するボットなどです（これをMEVとも呼びます）。
ブロックチェーン経済が現在のDeFiを基盤に発展する中で、ここから人工知能の機会を利用することについて議論するのは自然なことです。
DeFi の強化
ブロックチェーンプロトコルは現在自動化されていますが、それらのインターフェースは非常に手動であり、時には不器用で、しばしば非効率的です。AIは、人間とチェーン上の市場をつなぐ新しいインターフェースとしての可能性を秘めています。少なくとも3つの具体的な分野で、現在のプロトコルを強化する機会があります。
ユーザー意図のマッチング：ユーザーがAIエージェントと対話して意図を伝え、時にはそれを構築/洗練することで、AIはそれをユーザーが委託した一連のチェーン上の行動にマッチさせます。意図は目標と複数の保護措置の形を取り、行動は単一の取引またはより長い時間スケールで実行される構造化された計画である可能性があります。単純な意図の例は次のとおりです。
" 私は$Z以下の価格でX単位のトークンYを取得したい"または
"私は今後6ヶ月間、毎月$Zをイーサリアムの第2層プロジェクトに投資したい"、または
" 私は$ETHをEigenLayerに再ステーキングし、AVSに委託したい、APRは少なくともX%、リスクファクターは最大Y%"。
最初の例は数回の取引で済みますが、他の例では計画を立て、計画の範囲内で複数の取引を実行する計画、複数の価格フィードバック、リスクとリターンの予測モデル、そして文脈情報が必要です。
行動計画とルーティング：イーサリアムブロックチェーン上で取引を送信するためのインフラは、ますます成熟し、複雑になっています。現在、異なるルートが異なる願望を最適化しています：安全性、速度、価格効率、プライバシー。新しいルートのデプロイを容易にすることを目的としたプロトコルもありますこちら。今日のDEXアグリゲーターが個々の取引所に対して行っているように、より高度なルーティングアルゴリズムが設計され、より広範な取引供給チェーンの背景やさまざまなアプリケーションを考慮に入れることができます。特に、ユーザーを代表して取引を行うLayer 2アプリケーションが長期的な戦略を計画する際には、行動空間はかなり大きく、新しいメカニズムのデプロイに伴い拡大しています。たとえば、ユーザーのポートフォリオ最適化のための最良の計画は、彼らの資金の一部をより安価なLayer 2に再配分し、そこで投資を実行することかもしれません。
共有ファンドと資産プール：多くの人々がリソースを集め、目標を達成するためにファンドを作成し、その実行をAIエージェントに委託します。これには意図のマッチングと行動計画の側面が必要であり、ブロックチェーンが独自に提供できる共有所有権メカニズムが必要です。たとえば、現代版のデジタルアートコレクションエージェントは、これらすべての能力を必要とし、最新世代のLLMが提供するより豊かな背景を利用して、コミュニティの好みを統合し、それにマッチする資産を特定します。
これらすべてのケースにおいて、私たちは主に人間またはコミュニティが高価値のチェーン上の行動をいくつかのオフチェーンで動作するエージェントにアウトソーシングすることを考えています。したがって、大きな推論保証の需要があります。これは次の2つの方法で実現できます：
オフチェーンで独自のセキュリティ仮定を持つエージェントネットワークを運営すること。たとえば、再担保を行うか、意図的に設計されたインセンティブを持つL1を運営し、チェーン上の資産の経済的安全性またはETHの経済的安全性を利用します。
チェーン上のスマートコントラクトを使用してエージェントオーケストレーションプロトコルを設計し、操作の有効性を保証するために推論証明を必要とします。これはzkML（zk証明）またはopML（楽観的証明）を通じて実現できます。この2つの分野は急速に進展していますが、opMLは非常に興味深い解決策であり、大規模なLLMの実行を経済的に保証することができ、現在のところ暗号的に安全なzk証明を使用することは不可能か、コストが高すぎます。
AI サービスプロトコル
関連するカテゴリは、自律エージェントを用いてプロトコルインフラを強化することです。ここでのほとんどのアプリは、従来の商業サービスのために構築されたエージェントベースの製品に似ていますが、これらのエージェントはブロックチェーンのオープン性、活発性、データの豊富さを利用できます。
たとえば、スマートコントラクトのセキュリティ監査人/テスターエージェント、分析エージェント、そして自動化された財務およびリスク管理サービスです。Web3に特化した企業は、さまざまなタイプのこのようなサービスを提供していますが、エージェントの自律性と推論証明の進展は、信頼を排除し、重要なサービスからプロトコル操作までの機会を提供します。
新しいアプリケーション分野はコンテンツ管理です。FarcasterやLensなどの分散型ソーシャルメディアの台頭に伴い、エージェントの自動化/仲介管理の新しい機会が生まれました。しかし、これらは、私たちが今説明しているエージェントの協力を調整するための新しいメカニズムを作成する必要があります。
エージェントサービスの新メカニズムを構築する
私たちは、ブロックチェーンを利用して信頼できるコミットメントデバイスの超能力を作成し、エージェントユーザーを直接利用する新しいアプリケーションや新しい市場メカニズムを実装できます。ここから、私たちは新しいサービスを提供するために多くのエージェントを調整する力を観察し始めます。このテーマについては最近の論文で詳しく議論しましたが、ここではいくつかの具体的なアプリケーションに焦点を当てたいと思います。
https://www.coindesk.com/consensus-magazine/2024/03/04/how-ai-crypto-will-lead-to-a-hyper-financialized-future/
AI 予測市場
短期的に最もエキサイティングで具体的なアプリケーションはAI予測市場です。DeFiは、ブロックチェーン上で長尾資産を取引する能力を解放しました。これは、小さなプロトコルのユーティリティトークンのようなもので、従来の市場では取引できません。AI予測市場は、超長尾資産を用いて同じことを行う可能性があります。人々が関心を持つ最小限のイベントの結果はトークン化され、取引されることができます。これらの市場を機能させるためには、次のものが必要です：
効果的な価格発見：意味のある流動性と大量の取引量を含む情報を集約します。
信頼できる市場解決策：市場は信頼できて効率的に解決される必要があります。
AIは、専門的な取引エージェントがLLMにイベントの確率推定を問い合わせ、その後賭けることによって、これらの操作を自動化できます。最近の大規模競技会で示されたように、多ラウンドの争議プロトコルを使用して市場解決を自動化することも提案されています。初期のラウンドではLLMを使用し、後のラウンドにアップグレードされたケースでは人間が関与します。
これらの市場が機能すれば、中央集権的な権威に依存せずに小さな不確実性を完全に自律的に評価するための新しい原語となります。これを基にさまざまなアプリケーションを構築できます：小額保険、金融商品、分散型ソーシャルメディアでのコンテンツ調整、スパムフィルタリングなどです。
専用モデルに対する信頼性の高い効率的なルーティング
今日、ほとんどの人間とAIの相互作用は、一般的なモデルを持つ専有環境に隔離されています。これは、閉じた「フロンティア」モデル（重モデル）やオープンウェイトモデル（軽モデル）です。しかし、GPTストアの初期の成功や類似のアグリゲーターは、これらの相互作用のパターンが、エージェント能力と専門スキルの入口を持つ広大なGPT供給に入るだけであることを示唆しています（つまり、私たちはすぐにポーカーのルールを解釈することからポーカーをプレイすること、旅行計画から全行程の予約に至るまで進むでしょう）。
その世界では、ユーザーの意図を最も適切に満たす専門モデルにユーザーセッションを効率的にルーティングする必要があるという明確な需要があります。エージェントがユーザーを代表して取引を行うとき、サービスを提供することで大量の価値を引き出すことができます。ルーター/仲介者（レンタルを引き出す）やエンドモデル（誤報結果/パフォーマンスを引き出す）には、価値を引き出すインセンティブがあります。したがって、ユーザーの好みに応じてサービスプロバイダーが競争する信頼できるルーティングメカニズムと市場の明確な需要があります。これは私が非常に楽しみにしている、今後のアプリケーション分野の一つです。
新しい市場の構築モジュールを作成する
より多くの専門スキルを持つエージェントが展開され、チェーン上で履歴を蓄積するにつれて、より強力なインフラの構築ブロックを開発できます。たとえば、エージェント発見プロトコル、過去の結果やエージェントのランキングに基づく評判、予測結果に基づくマイクロサービスの自動入札などです。
これは反復的なプロセスであり、完全に実現するには数年かかります。新しいエージェントサービスプロトコルの各波が作成されるにつれて、通信、評判、交換インフラの新しい反復も進化し続けます。最終的な目標は、最も効果的なデジタル調整メカニズムシステムを構築することであり、これは世界経済のシェアが増加する柱となるでしょう。最終的には、エージェントの能力が向上し、より多くの現実世界の活動が自動化されるにつれて、私たちは大部分の社会経済取引がこのインフラ上で解決されることを期待できます。
共有所有権とガバナンスの拡張
スケール化が進むと、共有所有権、公平な価値分配、スマートエージェント生産システムのガバナンスなどの問題を解決することが重要になります。ブロックチェーンはこの解決策を実現するための基盤を提供します。今日、私たちは実験の初期段階にありますが、いくつかの興味深いモデルが登場しています。私たちは2つの極端を持っています：
直接所有権とガバナンスの最小化：これは、ビットコインに似たプロトコルガバナンスの最小化モデルです。このプロトコルは最小限であり、比較的固定されています。エージェント資産/リソースの所有権メカニズムはシンプルで、エージェント資産はその作成者が直接所有し、その使用量に応じて比例して価値を蓄積します。ネイティブネットワークトークンは、単純にユーティリティとして使用され、サービス料金を支払い、貢献に対する報酬として価値のある資本資産として機能します。
共有所有権とDAOガバナンス：もう一つの極端は、より豊かなプロトコルであり、今日のイーサリアム上で見られるアプリに似ています。豊富なプロトコル仕様があり、そのパラメータは明示的なガバナンスプロセスを通じて変更できます。ネイティブトークンはガバナンスに使用され、さまざまなシステムコンポーネントの共有所有権を可能にするより豊かなインセンティブメカニズムを持っています。
最初のものは、Morpheusが試験中のものに似ており、2番目はOlasに似ており、どちらも自律エージェント経済を構築するための初期の試みです。私たちは、これらの新しいタイプのエージェントベースのプロトコルの初期段階にあり、インセンティブや所有権モデルの設計方法を変える可能性のある新しいアプリケーションや新しい能力が登場するでしょう。これは、プロトコル設計者が利用できる広範な解決策の範囲を示す2つの非常に異なる例です。最後に、エージェント経済に加えて、人工知能スタックの他のレベルでも同様の問題が存在し、人工知能のトレーニング、データ、インフラサービスにインセンティブを与えるための類似の解決策が利用可能です。
リスク警告 リスク警告
