ブロックチェーンキャピタルのパートナー：AIが労働の基本単位を再定義している

著者：Kinjal Shah

編纂：佳欢，ChainCatcher

2024年、サム・オートマンは大胆な判断を下しました：人工知能の台頭に伴い、単独で設立された10億ドル企業がすぐに現れるでしょう。

核心的な変化は、人類が初めて自らを制限していた次元、つまり時間においてスケールを実現できるようになったことです。知能が人間の睡眠というボトルネックに制約されず、疲れを知らない機械によって駆動されるとき、私たちが知っている「創造と構築」はどのように変わるのでしょうか？

こんな光景を想像してみてください：ある知能が別の知能にタスクを委託し、成果を受け取った後にUSDCで支払う。全ての取引が400ミリ秒以内にオンチェーンで決済され、中介者が一切介在しない。

または、あるアスリートが自分の象徴的なタッチダウンの祝賀動作を、特定のビデオゲームのマーケティング活動に許可し、世界モデルによって再生成される。あるいは、科学者が実験のために珍しいデータセットを取得し、元のデータを収集した研究者に直接支払う。

私たちはこのビジョンに、ほとんどの人が思っているよりもずっと近づいています。

現在の議論を主導している恐怖（人工知能が仕事を奪っている）は、実はもっと興味深い構造的な問題を見逃しています：労働力の基本単位が変わると、何が起こるのでしょうか？

毎回の変遷

企業がなぜ存在するのかについて、ロナルド・コースは1937年の論文『企業の性質』で最も明確な答えを示しました：市場を通じて調整するコストが直接雇用するコストを上回るとき、企業は労働力を「内部化」します。

歴史上のすべての重要な労働力の転換は、調整コストの低下の直接的な結果です。仕事の探索、支払い、管理の摩擦が小さくなると、企業の境界も移動し、もともと企業内部で行う必要があった仕事が企業外で行えるようになります。

過去の職人は多ノードのサプライチェーンに依存して運営し、各職人はその中の一部の価値を分け取り、技術は代々の師弟によって受け継がれました。産業革命はこの分散型モデルを工場に押し込み、工場は調整を「同じ屋根の下」に集中させることで、ほとんどの生産価値を奪いました。

インターネットとモバイルデバイスは再びマッチングと調整コストを低下させ、ギグエコノミー（Uber、DoorDash）やクリエイターエコノミーを生み出しました：カメラとネットワークケーブルを持つ普通の人々が、かつてはスタジオ、出版社、エージェンシーしかできなかった仕事を始めました。

ブリッジ階層

すべての価値を捕捉できるインフラが登場する前に、上記のすべての転換は「ブリッジ階層」が先に登場し、新しいモデルが機能することを証明します。

職人は分散型生産が可能であることを証明し、その後工場は集中化によって価値を収奪しました；クリエイターは個人が大規模にオーディエンスを構築し、収入を創出できることを証明し、その後主要なプラットフォーム（YouTube、Instagram、Substack）は大部分の経済的利益を持っていき、全体のシステムのデフォルトの集約点となりました。

ブリッジ階層は新技術のリスクを引き受け、需要が実際に存在することを検証しました。インフラが整うと、新しい機関が大規模に価値を収集します。

ギグエコノミーとクリエイターエコノミーは、最近の2つのブリッジ階層です。これらは、仕事が分解され、配布され、従来の雇用関係の外で報酬を得ることができることを証明しました。

しかし、それらは依然としてプラットフォームに依存してこの経済活動をパッケージ化しています：Stripeを使って支払いを処理し、YouTubeを使ってコンテンツを配信し、Uberを使って旅行を調整します。調整コストは下がりましたが、消えたわけではありません。なぜなら、支払いとアイデンティティのインフラは、依然として取引の両者が人間であることを前提としているからです。

プログラム可能な労働力とプログラム可能な通貨

現在、私たちは次の転換の初期段階にあり、それは2つの要素が同時に整うことに依存しています。

1つ目はプログラム可能な労働力です。AI知能は新しいタイプの労働力の参加者であり、労働時間、人数、地域に制約されず、計算能力によって規模を拡大します。

トップレベルの知能はタスクを分解し、専門の子知能に委託し、それらの成果を評価し、次のステップを計画します。このプロセスには人間の介入は不要です。この時、労働力の基本単位はもはやポジションや労働時間、さらには納品物ではなく、タスクそのものになります。

過去には、人間はタスクを仕事にパッケージ化し、仕事を職業にパッケージ化し、職業を企業にパッケージ化しました。これは当時唯一利用可能な組織形態だったからです。しかし、もし単一のタスクに直接価格を付け、直接それを外注できるなら、「パッケージ化」は構造的必然から選択肢に変わります。

2つ目はプログラム可能な通貨です。今日、ステーブルコインは約3000億ドルの資産クラスとなっており、多くの機関の信頼できる予測によれば、今後数年で2兆ドルに達する可能性があります。ステーブルコインは、支払いのサプライチェーン全体をプログラム可能な取引に圧縮します。

ギグエコノミーが労働力を完全に分解できなかったのは、取引の両端で依然としてStripe、PayPal、または銀行口座から離れられないからであり、これらのインフラの前提は、既知の双方の間に持続的な関係が存在することです。

そして、ステーブルコインは、知能という新しい労働力階層のための最適なソリューションである可能性があります。ある知能は成果に応じて別の知能に支払いを行い、金額は数分の一セントまで小さく、決済は500ミリ秒以内に完了し、口座開設や請求書発行、または中介者も不要です。

Metaは最近、PolygonとSolana上でクリエイターにUSDCを配布し、AWSはステーブルコインのマイクロペイメントをサポートするAgentCoreを発表しました。これらは、世界最大のテクノロジー企業がステーブルコインを次世代の経済活動の決済層と見なしていることを示す初期の信号です。

プログラム可能な労働力とプログラム可能な通貨が組み合わさることで、歴史上初めて次のような可能性が生まれました：組織的実体のない生産ライン、企業も給与体系も人事部門もなく、ただ一連のタスクが機械の速度で配信、実行、価格設定、決済されます。

これが労働力の真の意味での分解です。

実際の応用シナリオ

Merit Systemsは、Ponchoという製品を作り、これを非常に具体的にしました。PonchoはAI知能にウォレットを提供します。

これにより、知能は自ら支払いの壁を越え、高度なツールを呼び出し、サービスに対して支払いを行い、実際に使用した分だけを支払うことができます。Ponchoはx402、MPPなどの支払いプロトコルを接続し、支払いの承認をHTTPリクエストに直接埋め込みます：知能は価格を見て支払いを行い、その後アクセス権を得ます。

これは、経済的価値がインターネット上で流動する別の方法を示しています。知能は、使うかもしれないし、全く使わないかもしれないサービスの大パッケージを購読する必要がなく、特定のタスクを完了するために必要なデータ、API呼び出し、または計算能力に正確に支払うことができます。

初期のインターネットは「マイクロトランザクション」の名の下にこの考えを探求しましたが、実現には至りませんでした。その理由の1つは、クレジットカード手数料が経済的にこの小額支払いを支えることができず、さらに他にも多くの問題があり、当時はインターネットネイティブな支払いのトラックも存在しなかったからです。

ステーブルコインは、SolanaやEthereumのようなインフラを利用し、数分の一セントで即座に決済を完了できるため、価格設定が仕事の粒度に合うようになりました。

再パッケージ化

この仮定を進めて考えると、仕事はますます知能がタスクに応じて他の知能に支払って完了させるようになるため、企業の形態も変わるでしょう。すべての機能を内部に収める必要はなくなります。

本当に必要なのは、何をするかを明確に定義し、品質を測る基準を設け、これらの成果が部分の合計を超える全体を形成するようにすることです。

これはクリエイターエコノミーにも同様に当てはまります。ピアツーピアのチップはうまくいかないことが多く、ClubhouseやFarcasterはその限界を証明しました。しかし、マイクロトランザクションは機械と機械の間の相互作用に特に適しています：小額の支払いは社会的な気まずさを伴わず、「お返し」の期待もありません。

もし知能がデジタルコンテンツの主要な消費者となるなら、長年インターネットを支配してきたサブスクリプションモデルやペイウォールは、プログラムによって自動的に実行される従量課金制に取って代わられる可能性があります。

AI生成のコンテンツがさまざまなチャネルで氾濫する中、人間の判断力と技術のプレミアムはますます高まるでしょう。そして最も興味深いビジネスモデルは、人間のセンスと機械の実行が交差するところに現れるでしょう。

知能が駆動する経済の中で、人間の役割は労働力を再パッケージ化することです。あなたはその編成者です。あなたの仕事は、異なる知能が特定の構成に従ってそれぞれの役割を果たし、あなたが望む結果を少しずつ引き出すためのシステムを設計することです。

あなたの価値は、どの仕事を外注し、どのように評価し、それらを複利を生むものに組み合わせるかを知っていることにあります。

企業は消えませんが、未来の企業は労働力を収容する容器のようにはならず、むしろグローバルなプログラム可能な労働市場の上に構築されたインテリジェントな層のようになるでしょう。