「マーケットプレイス」とは、独立して開発され、緩やかに調整されたエージェントの分散型でパーミッションレスなエコシステムを意味します。 このようなインターネットは、中央集権的に計画されたシステムというよりも、公開市場のようなものです。 「勝つ」最も一般的なケースはLinuxです。 これとは対照的に、「カテドラル」モデルは「カテドラル」モデルで、一握りの巨人が支配する垂直統合され、緊密に結ばれたサービスシステムであり、Windowsに代表されます。 (この用語は、Eric Raymond の古典的な記事「The Cathedral and the Bazaar」に由来しており、オープンソース開発は一見混沌としているが適応可能であると説明しています。 それは、時間の経過とともに精巧なシステムを超越することができる進化システムです。 ）
"マーケット"が"大聖堂"を超え、暗号資産はどのようにAI代理経済の信頼の礎となるのか？
著者：ダニエル・バラバンダー
コンパイラ: Tim, PANews
もし未来のインターネットがAIエージェント間でサービスを相互に支払うマーケットに進化するなら、ある程度、暗号通貨が実現する主流の製品と市場の適合性があるでしょう。以前は、私たちはこのシナリオの発生を夢見ることしかできませんでした。私はAIエージェント間でサービス料金が発生することに自信を持っていますが、マーケットモデルが勝つかどうかについては、私は依然として保留の態度を持っています。
「マーケットプレイス」とは、独立して開発され、緩やかに調整されたエージェントの分散型でパーミッションレスなエコシステムを意味します。 このようなインターネットは、中央集権的に計画されたシステムというよりも、公開市場のようなものです。 「勝つ」最も一般的なケースはLinuxです。 これとは対照的に、「カテドラル」モデルは「カテドラル」モデルで、一握りの巨人が支配する垂直統合され、緊密に結ばれたサービスシステムであり、Windowsに代表されます。 (この用語は、Eric Raymond の古典的な記事「The Cathedral and the Bazaar」に由来しており、オープンソース開発は一見混沌としているが適応可能であると説明しています。 それは、時間の経過とともに精巧なシステムを超越することができる進化システムです。 ）
このビジョンを実現するための2つの前提条件、すなわちスマートエージェント決済の普及とマーケット型経済の台頭を一つずつ分析しましょう。そして、両者が現実となったとき、暗号通貨は単なる実用性を超え、不可欠な存在となる理由を説明します。
条件1:支払いはほとんどの代理取引に統合されます
私たちが知っているインターネットのコスト補助モデルは、アプリのページの人間による閲覧数に基づく広告に依存しています。 しかし、インテリジェントエージェントが支配する世界では、人間はもはやオンラインサービスのために物理的にWebサイトにアクセスする必要はありません。 また、アプリケーションは、従来のユーザーインターフェースパターンではなく、インテリジェントなエージェントベースのアーキテクチャにますます移行するでしょう。
インテリジェントエージェントは販売広告に利用できる「目」（つまりユーザーの注意）を持っていないため、アプリケーションはその収益戦略を急速に変える必要があり、インテリジェントエージェントに直接サービス料金を請求する必要があります。これは本質的に現在のAPIのビジネスモデルに似ています。LinkedInを例にとると、基本サービスは無料で開放されていますが、そのAPI（つまり「ボット」ユーザーインターフェイス）を呼び出すには、相応の料金を支払わなければなりません。
これにより、支払いシステムはほとんどのエージェント取引に統合される可能性が高いことがわかります。エージェントはサービスを提供する際に、マイクロトランザクション形式でユーザーや他のエージェントから料金を徴収します。例えば、あなたは個人エージェントにLinkedInで優れた職候補者を探すように依頼するかもしれません。その場合、あなたの個人エージェントはLinkedInのリクルートエージェントと相互作用し、後者は事前に相応のサービス料金を徴収します。
条件2：ユーザーは、独立した開発者によって構築された、高度に専門化されたプロンプト、データ、ツールを持つエージェントに依存します。これらのエージェントは互いにサービスを呼び出すことで「マーケットプレイス」の形態を形成しますが、そのマーケットプレイス内のエージェント間には信頼関係が存在しません。
この条件は理論的には理解できますが、実際の運用ではどのように機能するのかは不明です。
以下はマーケットモードが形成される理由です：
現在、サービス業務の大部分は人間が行っており、特定の業務はインターネットを通じて解決しています。 しかし、インテリジェントエージェントの台頭により、テクノロジーが引き継ぐことができるタスクの範囲は指数関数的に拡大します。 ユーザーは、特定のタスクを完了するために専用のプロンプト、ツール呼び出し機能、およびデータサポートを備えたインテリジェントなエージェントを必要としており、そのようなタスクセットの多様性は、iPhoneがその潜在能力を最大限に引き出すために大規模なサードパーティの開発者エコシステムに頼らなければならないのと同じように、いくつかの信頼できる企業の手の届く範囲をはるかに超えています。
インディー開発者はこの役割を引き受け、非常に低い開発コスト(Vide Codingなど)とオープンソースモデルの組み合わせを通じて、専門的なインテリジェントエージェントを作成する能力を獲得します。 これにより、多数の細分化されたエージェントで構成されるロングテール市場が生まれ、市場のようなエコシステムが形成されます。 ユーザーがエージェントにタスクの実行を依頼すると、これらのエージェントは特定の専門的能力を持つ他のエージェントに電話して一緒に作業し、呼び出されたエージェントはより垂直なエージェントに電話をかけ続けるため、コラボレーションネットワークのプログレッシブチェーンが形成されます。
このマーケットプレイスシナリオでは、サービスを提供するプロキシの大部分は、未知の開発者によって提供され、ニッチな目的で使用されるため、互いに比較的信頼されていません。 ロングテールエンドのエージェントは、信頼できるエンドースメントを得るのに十分な評判を築くのに苦労するでしょう。 この信頼の問題は、デイジーチェーンモデルで特に顕著になり、サービスがレイヤーごとに委任され、サービスプロキシがユーザーが最初に信頼したエージェント(またはユーザーが合理的に識別できるエージェント)からますます遠ざかるにつれて、ユーザーの信頼は委任された各リンクで徐々に減衰します。
しかし、これを実践でどのように実現するかを考えると、まだ多くの未解決の問題が存在します。
まずは、市場におけるエージェントの主要なアプリケーションシナリオの1つとして、プロフェッショナルなデータを取り上げ、具体的なケースを通じて理解を深めましょう。 例えば、暗号クライアントのために多くの取引を扱う小さな法律事務所があり、その代理店が何百もの交渉済みタームシートを蓄積しているとします。 あなたがシードラウンドの資金調達の真っ只中にある暗号企業であれば、これらのタームシートに基づく微調整モデルを持つエージェントが、資金調達条件が市場基準を満たしているかどうかを効果的に評価できるシナリオを想像することができます。
しかし、私たちはより深い思考をする必要があります：法律事務所がスマートエージェントを通じてこのようなデータの推論サービスを提供することは、本当に彼らの利益にかなっているのでしょうか？
APIの形でサービスを一般に公開することは、基本的に法律事務所の専有データを商品化し、法律事務所の真のビジネス上の願望は、弁護士の専門的なサービス時間を通じて保険料収入を得ることです。 法的規制の観点から見ると、価値の高い法的データは、その商業的価値の中核である厳格な守秘義務の対象となることが多く、ChatGPTなどの公開モデルがそのようなデータを取得できない重要な理由でもあります。 ニューラルネットワークが「情報のアトム化」の特性を持っているとしても、弁護士とクライアントの守秘義務の枠組みの下では、アルゴリズムのブラックボックスの説明不能性は、機密情報が漏洩しないという法律事務所の自信を与えるのに十分ですか? コンプライアンスには大きな影響があります。
すべてを考慮すると、法律事務所にとってより良い戦略は、AIモデルを社内に展開して法律サービスの精度と効率を向上させ、プロフェッショナルサービストラックで差別化された競争上の優位性を構築し、データ資産を収益化するためにリスクを冒すのではなく、弁護士の知的資本を中核的な利益モデルとして引き続き使用することかもしれません。
私の考えでは、専門的なデータとインテリジェントエージェントの「最適なアプリケーションシナリオ」は、3つの条件を満たす必要があります：
例えば、海運会社(非センシティブな業界)は、物流や輸送の過程で発生する船舶の位置や貨物量、港湾の売上高などのデータ(本業以外の「データの無駄」)から、コモディティヘッジファンドの市場動向を予測することに価値があるかもしれません。 この種のデータを収益化するための鍵は、データ取得の限界費用がゼロに近く、主要な企業秘密が関与しないことです。 同様のシナリオは、小売業における旅客動線のヒートマップ(商業用不動産評価)、電力網企業の地域電力消費データ(鉱工業生産指数予測)、映画やテレビプラットフォームの視聴行動データ(文化的傾向分析)などの領域に存在する可能性があります。
現在知られている典型的なケースには、航空会社が旅行プラットフォームに対してオンタイム率データを販売することや、クレジットカード機関が小売業者に地域消費動向レポートを販売することなどが含まれます。
提示語とツール呼び出しについて、独立した開発者が主流ブランドの製品化されていないどのような価値を提供できるのか、私はあまり確信が持てません。私の単純な論理はこうです：もしある提示語とツール呼び出しの組み合わせが独立した開発者に利益をもたらすほどの価値があるなら、信頼できる大ブランドが直接参入してそれを商業化しないのでしょうか？
これは私の想像力不足に起因するかもしれませんが、GitHub上のロングテール分布のニッチなコードリポジトリは、エージェントエコシステムに良い類似点を提供します。具体的な例を共有してください。
現実の条件がマーケットモデルをサポートしていない場合、サービスを提供する代理の大多数は相対的に信頼性が高くなるでしょう。なぜなら、それらは著名なブランドによって開発されるからです。これらの代理は、信頼できる代理の厳選された集合内にインタラクションの範囲を制限し、信頼チェーンメカニズムを通じてサービス保証を強制します。
なぜ暗号通貨は不可欠なのか？
インターネットが、専門的ではあるが大部分が信用できないエージェント(条件2)の市場となり、そのサービスに対して報酬を受け取る(条件1)となれば、暗号通貨の役割はより明確になります。つまり、信頼性の低い環境での取引をサポートするために必要な信頼保証を提供することになります。
ユーザーが無料のオンラインサービスを利用する際、彼らはためらうことなく投入します（最悪の結果は時間の無駄に過ぎないため）、しかし金銭の取引が関わると、ユーザーは"支払えば必ず得られる"という確実な保障を強く要求します。現在、ユーザーは"先に信頼し、後に検証する"のプロセスを通じてこの保障を実現しており、支払い時に取引相手やサービスプラットフォームを信頼し、サービスが完了した後に履行状況を追跡して検証します。
しかし、多くの代理から成る市場では、信頼と事後検証は他のシナリオほど容易には実現できない。
信頼。前述のように、ロングテール分布にあるエージェントは、他のエージェントの信頼を得るために十分な信用を蓄積することが困難です。
事後検証。エージェントは非常に長いチェーン構造の中で相互に呼び出し合うため、ユーザーが手動で確認作業を行い、どのエージェントが職務怠慢または不正行為を行っているかを特定することが著しく難しくなる。
重要なのは、私たちが現在依存している「信頼するが検証する」モデルは、このエコシステムでは持続可能ではないということです。 ここで暗号化が重要になり、トラストレスな環境での価値交換が可能になります。 暗号化は、暗号化検証メカニズムと暗号経済的インセンティブメカニズムの二重保証を通じて、従来のモデルにおける信頼、評判システム、およびイベント後の手動検証への依存を置き換えます。
暗号化検証:サービスを実行するエージェントは、サービスを要求するプロキシに暗号化証明を提供でき、約束されたタスクを完了したことを確認できる場合にのみ支払われます。 たとえば、プロキシは、特定のWebサイトから実際にデータをクロールしたこと、特定のモデルを実行したこと、または特定の量のコンピューティングリソースを提供したことを、Trusted Execution Environment(TEE)プルーフまたはゼロナレッジトランスポートレイヤーセキュリティ(zkTLS)プルーフを通じて証明できます(ただし、そのような検証を十分に低コストまたは十分に高速に実装できる場合)。 この種の作業は決定論的であり、暗号化によって比較的簡単に検証できます。
クリプトエコノミクス:サービスを行うエージェントは資産をステーキングし、不正行為が発覚するとスラッシュされますが、これは、信頼できない環境でも金銭的なインセンティブを通じて誠実な行動を保証するメカニズムです。 たとえば、エージェントはトピックを調査してレポートを提出できますが、それが「素晴らしい仕事をしている」かどうかはどうすればわかりますか? これは、決定論的ではなく、正確なファジー検証可能性を達成することが、暗号プロジェクトの最終的な目標であるため、より複雑な形式の検証可能性です。
しかし、AIを中立的なアービターとして活用することで、ようやくファジーな検証可能性を達成するための軌道に乗ったと私は信じています。 AI委員会が、信頼できる執行環境など、信頼性が最小限に抑えられた環境で紛争解決と没収のプロセスを実行することを想定できます。 エージェントが別のエージェントの作業に異議を唱えると、委員会の各AIは、エージェントの入力データ、出力、および関連する背景情報(ネットワーク上の紛争の履歴、過去の作業など)を受け取ります。 その後、彼らはそれを没収するかどうかを決定できます。 これにより、経済的なインセンティブを通じて参加者による不正行為を根本的に阻止する楽観的な検証メカニズムが生まれます。
実践的な観点から見ると、暗号通貨はサービス証明を通じて支払いの原子性を実現することを可能にします。つまり、すべての作業は検証を経て完了しなければならず、AIエージェントは報酬を得ることができます。アクセス許可のないエージェント経済において、これはネットワークのエッジで信頼できる保証を実現する唯一の拡張可能なソリューションです。
要約すると、アフィリエイト取引の大部分が資金の支払いを伴わない(つまり、条件1を満たさない)場合、または信頼できるブランドとの取引(つまり、条件2を満たさない)の場合、アフィリエイトのための暗号通貨支払いチャネルを構築する必要はないかもしれません。 これは、資金が安全な場合、ユーザーは信頼できない当事者とやり取りすることを気にしないためです。 金融取引に関して言えば、エージェントは、相互作用するオブジェクトを少数の信頼できるブランドや機関のホワイトリストに限定し、各エージェントが提供するサービスの約束が信頼の連鎖を通じて果たされるようにするだけで済みます。
しかし、これらの二つの条件が満たされれば、暗号通貨は不可欠なインフラストラクチャーとなるでしょう。なぜなら、それは低信頼度で許可なしに環境で大規模に作業を検証し、支払いを強制する唯一の方法だからです。暗号技術は「市場」に「大聖堂」を超える競争ツールを与えます。