マルチコインパートナー：将来、人間は AI の「牛と馬」として働き、暗号通貨の報酬を集める必要があります。

著者: シャヨン・セングプタ

編集：Deep Tide TechFlow

詳細： Multicoin CapitalのパートナーであるShayon Sengupta氏は、破壊的な見解を提唱しています。将来的には、人間のために働くエージェントだけでなく、より重要なのは、エージェントのために働く人間が働くようになるということです。彼は、今後24ヶ月以内に、最初の「従業員ゼロの企業」が登場すると予測しています。トークンで運営されるエージェントが、未解決の問題を解決するために10億ドル以上を調達し、そのエージェントのために働く人間に1億ドル以上を分配するのです。

短期的には、エージェントの需要がエージェントの需要を上回り、新しいタイプの労働市場が生まれるでしょう。

暗号化軌道は、グローバルな支払いトラック、許可のない労働市場、資産の発行と取引のインフラストラクチャなど、調整のための理想的な基盤を提供します。

全文は次のとおりです。

1997年、IBMのディープ・ブルーが当時の世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破り、チェスエンジンが間もなく人間の能力を超えることが明らかになりました。興味深いことに、綿密に準備された人間とコンピューターの協力体制（しばしば「ケンタウロス」と呼ばれる）は、当時の最高性能のチェスエンジンを上回る性能を発揮することができました。

熟練した人間の直感は、エンジンの探索を導き、複雑な中盤戦をナビゲートし、標準的なエンジンが見逃す微妙な違いを特定することができます。この直感とコンピューターの総当たり計算を組み合わせることで、コンピューター単体よりも優れた実用的な判断を下すことがよくあります。

今後数年間のAIシステムが労働市場と経済に与える影響を考えると、同様のパターンが現れるだろうと予想しています。エージェントシステムは、世界の未解決問題に取り組むために無数の知能ユニットを解き放つでしょう。しかし、強力な人間の指導と支援なしには、それは不可能です。人間は探索空間を導き、適切な質問をすることで、AIを答えへと導くでしょう。

今日の作業仮説は、エージェントが人間に代わって行動するというものです。これは現実的かつ避けられないものですが、人間がエージェントのために働くことで、より興味深い経済的な変化が起こります。今後24ヶ月以内に、私のパートナーであるカイルが「2025年に向けたフロンティアアイデア」のセクションで概説したコンセプトである、従業員ゼロの企業が初めて誕生することを期待しています。具体的には、次のようなことが起こると予想しています。

トークンで管理されるエージェントは、希少疾患の治療や防衛用途のナノファイバーの製造など、未解決の問題を解決するために 10 億ドル以上を調達します。
エージェントは、エージェントの目標を達成するために現実世界でエージェントのために働く人間に 1 億ドルを超える支払いを分配します。
資本と労働に基づいて所有権を分離する新しい二重クラスのトークン構造が登場しました（金銭的インセンティブが全体的なガバナンスへの唯一の入力ではなくなります）。

エージェントは主権と長期的な計画・実行能力の両立には程遠いため、短期的には、人間がエージェントを必要とするよりも多くの人間をエージェントが必要とすることになるだろう。これは、エージェントシステムと人間の間の経済的協調を実現する、新たなタイプの労働市場を生み出すことになるだろう。

マーク・アンドリーセンの有名な言葉「コンピュータとインターネットの普及により、仕事は2つのカテゴリーに分かれる。コンピュータに指示を出す人間と、コンピュータに指示される人間だ」は、今日、かつてないほど真実味を帯びています。急速に進化するエージェントと人間の階層構造において、人間は2つの異なる役割を担うようになると私は予想しています。1つは、エージェントに代わって報酬ベースの小規模タスクを実行する労働力提供者、もう1つは、エージェントの北極星を支えるための戦略的なインプットを提供する分散型の委員会です。

この記事では、エージェントと人間がどのように共創するか、そして暗号軌道がそのような調整のための理想的な基盤をどのように提供できるかについて、次の 3 つの主要な質問を検討しながら探ります。

プロキシの用途は何でしょうか？対象範囲に基づいてプロキシをどのように分類すべきでしょうか？また、これらのカテゴリによって、必要な人間による入力の範囲はどのように異なるのでしょうか？
人間はエージェントとどのようにインタラクトするのでしょうか？戦術的指示、状況判断、イデオロギー的整合といった人間の入力は、これらのエージェントのワークフローにどのように統合されるのでしょうか（そしてその逆も同様でしょうか）。
人間の入力が時間の経過とともに減少すると何が起こるでしょうか？エージェントの能力が向上するにつれて、エージェントは自立し、推論し、独立して行動できるようになります。このパラダイムにおいて、人間はどのような役割を果たすのでしょうか？

生成推論システムとその恩恵を受ける人々の関係は、時間とともに劇的に変化するでしょう。私は、エージェンシー能力の現状から未来を、そして従業員ゼロの企業の終局から過去を振り返ることで、この関係を検証します。

今日のエージェントの用途は何ですか?

生成AIシステムの第一世代（2022年から2024年）は、ChatGPT、Gemini、Claude、PerplexityといったチャットボットベースのLLMを基盤としており、主に人間のワークフローの強化を目的としていました。ユーザーは入出力プロンプトを通じてこれらのシステムと対話し、応答を解析し、自身の判断に基づいて結果をどのように世の中に展開するかを決定しました。

次世代の生成AIシステム、いわゆる「エージェント」は、新たなパラダイムを体現しています。「コンピュータ利用」機能を備えたClaude 3.5.1やOpenAIのOperator（つまり、コンピュータを利用できるエージェント）のようなエージェントは、ユーザーに代わってインターネットと直接やり取りし、自ら意思決定を行うことができます。重要な違いは、判断、そして最終的には行動が人間ではなくAIシステムによって行われるという点です。AIは、これまで人間が担ってきた役割を担いつつあります。

この変化は、決定論の欠如という課題をもたらします。定義されたパラメータ内で予測通りに動作する従来のソフトウェアシステムや産業オートメーションとは異なり、エージェントは確率的推論に依存します。そのため、同じシナリオにおける動作の一貫性が低下し、不確実性の要素が生じます。これは、危機的な状況には理想的ではありません。

言い換えれば、決定論的エージェントと非決定論的エージェントの存在は、自然にエージェントの 2 つの分類方法につながります。つまり、既存の GDP を拡大するのに最も適したエージェントと、新しい GDPを創出するのに適したエージェントです。

既存のGDPを拡張するのに最適なエージェントにとって、作業は定義上、既に既知です。顧客サポートの自動化、貨物運送業者のコンプライアンス対応、GitHubのPRレビューなどは、エージェントが応答を一連の期待される結果に直接マッピングできる、明確に定義された境界付き問題の例です。これらの領域では、答えが既知であるため、不確実性の欠如は一般的に望ましくありません。創造性は不要です。
新たなGDPの創出に最も適したエージェントの仕事は、長期目標を達成するために、非常に不確実で未知の一連の問題を乗り越えることです。エージェントにはマッピングすべき期待される結果の集合が本質的にないため、ここでの成果はそれほど直接的ではありません。例としては、希少疾患に対する創薬、材料科学におけるブレークスルー、あるいは宇宙の本質をより深く理解するための全く新しい物理学実験の実行などが挙げられます。これらの分野では、不確実性の欠如は創造的創造の一形態であるため、有益となる場合があります。

既存のGDPアプリケーションに特化したエージェントは、既に価値を解き放っています。Tasker、Lindy、Anonといったチームは、この機会のためのインフラを構築しています。しかし、時間の経過とともに、機能が成熟し、ガバナンスモデルが進化するにつれて、チームは人間の知識と経済的機会に関する最先端の課題に対処できるエージェントの構築に重点を移していくでしょう。

次の一群のエージェントは、その結果が不確実かつ無限であるがゆえに、飛躍的に多くのリソースを必要とするだろう。これらは、最も魅力的になると私が予想する従業員ゼロの企業である。

人間はエージェントとどのように対話するのでしょうか?

今日のエージェントには、現実世界との物理的なやり取り (ブルドーザーの運転など) を必要とするタスクや、「人間による介入」を必要とするタスク (銀行電信送金など) など、特定のタスクを実行する能力がまだ欠けています。

たとえば、リチウムの特定と採掘を割り当てられたエージェントは、地震データ、衛星画像、地質学的記録を処理して潜在的な採掘場所を見つけることには優れているかもしれませんが、データと画像自体を取得したり、その解釈の曖昧さを解決したり、実際の採掘プロセスを実行するためのライセンスと契約労働者を取得したりする際に苦労する可能性があります。

これらの制約により、人間はエージェントの能力を強化する「イネーブラー」として行動する必要があり、前述のタスクを達成するために必要な現実世界のタッチポイント、戦術的介入、そして戦略的なインプットを提供します。人間とエージェントの関係が進化するにつれて、エージェントシステムにおいて人間が果たす様々な役割を区別できるようになります。

まず、現実世界でエージェントに代わって活動する労働貢献者（Labor Contributors）がいます。これらの貢献者は、エージェントが物理的なエンティティを移動させるのを手伝ったり、人間の介入が必要な状況でエージェントを代理したり、手動または物理的な調整を必要とするタスクを実行したり、実験室や物流ネットワークへのアクセスを許可したりします。

2 番目に、取締役会があります。取締役会は、戦略的なインプットを提供し、エージェントの日常的な決定を推進するローカル目標関数を最適化し、これらの決定がエージェントの目的を定義する「ノーススター」目標と一致するようにする責任を負います。

これら2つに加えて、人間が資本提供者としての役割も担うと予測しています。つまり、エージェントシステムが目標を達成できるよう、リソースを提供するのです。この資本は、当初は人間から自然に提供され、やがて他のエージェントからも提供されるようになるでしょう。

エージェントが成熟し、労働力とメンタリングを提供する人材が増えるにつれて、暗号レールは人間とエージェント間の連携に理想的なプラットフォームを提供します。特に、エージェントが異なる言語を話し、異なる通貨を受け取り、世界中の異なる管轄区域に住む人間を指揮する世界では、その重要性は増します。エージェントは、定められたミッションを達成するために、コスト効率を徹底的に追求し、労働市場を巧みに利用します。暗号レールは、エージェントにこれらの労働力とメンタリングを提供する人材を調整する手段を提供するため、不可欠な存在となります。

Freysa 、 Zerebro 、 ai16zといった最近の暗号駆動型AIエージェントは、資本形成におけるシンプルな実験と言えるでしょう。これは私たちがこれまで広く取り上げてきたテーマであり、様々な文脈における暗号プリミティブと資本市場の中心的な解放として捉えています。これらの「おもちゃ」は、新たなリソース調整モデルへの道を開くものであり、私はそれが以下のステップで展開されると予想しています。

ステップ 1:人間はトークンを通じて共同で資本を調達し (Initial Agent Offering?)、エージェントシステムにその本来の目的を通知するための広範な目的関数とガードレールを確立し、調達した資本の制御をシステムに割り当てます (例: 精密腫瘍学用の新しい分子の開発)。
ステップ 2:エージェントは、資本を割り当てる手順 (タンパク質フォールディングの検索スペースを絞り込む方法、推論ワークロード、製造、臨床試験などに予算を割り当てる方法) を検討し、カスタムタスク (報奨金) を通じて人間の労働力がエージェントに代わって実行するアクション (すべての関連分子のセットを入力する、AWS とのコンピューティングサービスレベル契約に署名する、ウェットラボ実験を実施するなど) を定義します。
ステップ 3:エージェントが障害や意見の相違に遭遇した場合、必要に応じて「委員会」から戦略的な意見を求め (新しい論文を組み合わせる、研究方法を変更する)、委員会が境界内でエージェントの行動を導くことが可能になります。
ステップ4：最終的に、エージェントは人間の行動をより高い精度で定義できる段階へと進み、リソースの配分に関する入力をほとんど必要としなくなります。この時点では、人間はシステムのイデオロギー的な整合性を保ち、システムの行動が初期の目的関数から逸脱するのを防ぐためだけに使用されます。

この例では、暗号プリミティブと資本市場が、リソースの獲得と機能の拡張のための 3 つの主要なインフラストラクチャをエージェントに提供します。

まず、世界的な決済システム。

第二に、無資格労働市場は、労働を奨励し、貢献者を導くために使われます。

3つ目は、資本形成と下流の所有権およびガバナンスに不可欠な資産発行および取引インフラです。

人間の入力が減少すると何が起こるでしょうか?

2000年代初頭、チェスエンジンは驚異的な進歩を遂げました。高度なヒューリスティックス、ニューラルネットワーク、そして増大し続ける計算需要によって、チェスエンジンはほぼ完璧になりました。Stockfish、 Lc0 、そしてAlphaZeroの派生版といった現代のエンジンは、人間の能力をはるかに超えています。人間の入力が価値を生み出すことは稀で、ほとんどの場合、エンジン自体が起こさないようなエラーを人間が引き起こしてしまうのです。

エージェントシステムでも同様の軌跡が描かれる可能性があります。人間の協力者との反復的な作業を通してエージェントを改良していくと、長期的にはエージェントが非常に有能になり、目標との整合性が高まり、人間による戦略的な入力が無価値になる可能性も考えられます。

エージェントが人間の介入なしに複雑な問題を継続的に処理できる世界では、人類は「受動的な観察者」の役割に追いやられる危険性があります。これがAI悲観論者の根底にある懸念です（しかし、そのような結末が実際に起こり得るかどうかは依然として不明です）。

私たちは超知能の瀬戸際に立っており、楽観主義者の中には、エージェントシステムが人間の意図の延長線上にあることを望む者もいる。エージェントシステムが独自の目標を発展させたり、監視なしに自律的に動作したりする存在ではなく、人間の意図の延長線上にあることを望む者もいる。実際には、これは人間のアイデンティティと判断力（権力と影響力）がこれらのシステムの中心に留まらなければならないことを意味する。人間は、これらのシステムに対する強力な所有権とガバナンスを必要としている。そうすることで、監視を維持し、これらのシステムを集合的な人間の価値観に根付かせることができるのだ。

エージェントの将来のために「シャベル」を準備します。

技術革新は経済発展の非線形的な成長につながる一方で、世界が適応する前に周囲のシステムが崩壊してしまうことも少なくありません。エージェントシステムの能力は急速に向上しており、暗号プリミティブと資本市場は、これらのシステムの構築を推進する上で、また社会への統合における安全策を確立する上で、非常に重要な調整マトリックスとなっています。

人間がエージェントシステムに戦術的なサポートと積極的なガイダンスを提供できるようにするために、「つるはしとシャベル」に次のような機会が期待されています。

エージェントの代理証明 + 人格証明：エージェントにはアイデンティティや財産権という概念がありません。人間のエージェントとして、彼らは権限を得るために人間の法的・社会的構造に依存しています。このギャップを埋めるためには、エージェントと人間の両方にとって堅牢なアイデンティティシステムが必要です。デジタル証明書レジストリは、エージェントが評判を築き、資格情報を蓄積し、人間や他のエージェントと透過的にやり取りすることを可能にします。同様に、 HumancodeやHumanity Protocolといった人格証明プリミティブは、これらのシステムにおける悪意のある行為者に対して、強力な人間アイデンティティ保証を提供します。
労働市場とオフチェーン検証プリミティブ：エージェントは、割り当てたタスクが目的に沿って完了したかどうかを把握する必要があります。エージェントシステムがタスクのバウンティを作成し、完了を検証し、報酬を分配できるようにするツールは、エージェントが仲介するあらゆる有意義な経済活動の基盤となります。
資本形成とガバナンスシステム：エージェントは問題を解決するために資本を必要とし、その行動が定義された目的関数に適合していることを保証するための牽制と均衡を必要とします。エージェントシステムのための資本獲得のための新たな構造、そして金銭的利益と労働貢献を統合した新たな所有権と支配の形態は、今後数ヶ月間、豊かな探究領域となるでしょう。

私たちは、人間とエージェントのコラボレーションスタックにおけるこれらの重要なレイヤーに積極的に取り組み、投資を行っています。この分野に深く関わっていらっしゃる方は、ぜひご連絡ください。