最近、暗号と人工知能（暗号と人工知能の交差）または暗号+人工知能（人工知能を活用した暗号インフラ）のテーマが注目されています。ブロックチェーンコミュニティの多くの人々が興奮しており、一部は懐疑的またはまだ納得していない一方、一部は新しいプロジェクトが次々と登場しているブロックチェーンと人工知能の交差点でのライブプロジェクトに再び注目しています。

過去1年間、特にブロックチェーンインフラストラクチャ上で稼働するAIエージェントについて研究してきました。イーサリアム財団、Flashbots、DeepMindなどの同僚と共に研究グループを持っています。私たちは応用研究の限界を em 、どの種類のAI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、そしてそれらをサポートするためにどの新しいインフラストラクチャが必要かを理解し、テストし続けています。

この投稿では、ブロックチェーンインフラストラクチャとAIエージェントの統合が望ましいと主張し、エージェントのインターネットが生まれると主張します。

現在の相互接続性のパラダイムを向上させ、インセンティブとモダンな暗号技術を備え、AIエージェントによる経済の恩恵を収穫できるようにし、前例のないセキュリティ、効率、協力の潜在能力を備えたものにします。

その後、そこに到達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やアプリケーションに焦点を当て、既に設計および開発が進行中のものも含まれます。また、AIとブロックチェーンの両方において、新たな中期のユースケースを開拓するために必要な研究やその限界、潜在的な改善点についても議論します。

エージェントのインターネットのバックエンドとしてのブロックチェーン

まず、この議論のスタイルは、思弁的でありながら実用的であるということを申し上げておきます。ブロックチェーンとAIは、過去10年間で最も速いペースで進歩している2つのテクノロジーです。どちらも、インターネットの構造と、より広く人間社会に広範囲に及ぶ影響を及ぼします。したがって、これらのテクノロジーがどのように進化し、相互作用するかについて意味のあるビジョンを描くには、ある程度の推測が必要です。しかし、それなのにスケーリング法則明らかに急速な改善の方向を指しています。 AGIについての長期的な憶測からは距離を置きます。(最近の話題にも関わらず、自律的に自己改善するAGIは比較的将来遠く、それがどのような形を取るかはまだ明確ではありません。)

AIが人間の助手やエージェントの形を取る短中期の未来に焦点を当てます。この形態では、AIは人間の活動の実行を容易にしたり、新しい活動を人間のために行うことで、人間に奉仕するツールとして機能します。

図1. 左：性能向上とともにAIの進化の概念タイムライン。右：人間とさまざまな形態のAIの活動のブロック図。

アシスタントはさまざまな形で数十年前から存在しており、最近のLLMの進歩により、新世代のAIエージェントはこれまでよりもはるかに能力が高く、急速に向上する可能性があります。これが私が意味するものの作業定義です。AIエージェント:

世界とやり取りするコンピュータプログラム。センサー（入力データ）を介して環境を知覚し、データを自律的に処理（予測と計画）し、目標を達成するために行動を起こす。

エージェントは制約の対象となることがあり、環境からも学ぶことができます。現在、エージェントは通常、特定の種類の入力と特定の種類のアクションに特化しています。たとえば、ChatGPTなどのチャットボットは、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、テキスト出力で応答します。一方、取引ボットは過去の市場状態を入力とし、将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。エージェントには異なるタイプがあります（たとえば、チャットボットはLLMであり、トレーダーボットは小さなRLエージェントです）。そして、彼らはまたタスクを実行するために組み立てる.将来、ほとんどのユースケースを処理するために訓練される一般的なアーキテクチャを発見する可能性があります。

ブロックチェーンは独自で望ましい特徴を持っています

公共ブロックチェーンには、AIエージェントのコミュニケーションと相互作用のための非常に優れたインフラストラクチャを備えたユニークな特徴があります。後で、それらがエージェントAIをサポートするための最適なインフラストラクチャを構成すると主張しますが、まず、これらは高いレベルでの特徴です。

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、それらを最初に構築し、アップグレードした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ており、ガバナンスで保護されています。

インセンティブ: よく設計されたブロックチェーンには、ネイティブアセット（例：Ethereumの場合はETH）を介して経済セキュリティを推進するための健全なインセンティブメカニズムがあります。さらに、プログラマブルなスマートコントラクトにより、（1）ネイティブアセットを活用するアプリケーション、（2）所望の特性を持つ新しいデジタルアセットを発行するアプリケーション、および（3）参加者向け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するアプリケーションが可能となります。

オープン性とコンポーザビリティ：ブロックチェーンプラットフォームは、ユーザーだけでなくアプリケーション開発者にもオープンアクセスです。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、同じオープン性と摩擦のないコンポーザビリティの特性を継承します。

暗号学的な保証: ブロックチェーンは、現代の暗号技術を活用して、独自のセキュリティ、監査可能性、およびプログラム可能なプライバシーのレベルを提供します。その結果、彼らは信頼を最小限に抑え、レガシーシステムよりもはるかに安全です。ブロックチェーンのハッキングは、技術の初期段階では避けられないスマートコントラクトのバグから発生することに注意してください。スタックが成熟するにつれて、より堅牢で安全になりますが、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。

これらは、唯一分散化しか持たない従来のインターネットと対比することができます。TCP/IPやSMTPなどの基本層プロトコルはオープンですが、その上に構築されたほとんどのアプリケーションは独占的です。これにより、インターネットは組み合わせ性に乏しく、プロトコルを設計する際に重要と考える特性を持っています。さらに、インターネットはプロトコルレベルでインセンティブや現代の暗号技術を完全に欠いています。

次に、人間とエージェントが協力する経済の理想的なモデルを提示し、ブロックチェーンプロトコルが提供するすべての機能セットが必要であることを示します。

図2。ChatGPTによる従来のインターネット（左）とエージェントインターネット（右）の概念図。

AIエージェントのためのブロックチェーンの利点

数年が経過しました。AIエージェントが多くの人間の活動を実行でき、十分な意思決定および計画能力を持っている時点を想像してみてください。彼らは他のエージェントと協力して可能な限り自律的にタスクを実行することもできます。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な高い価値を持つ活動を行いました、社会的にも経済的にも。

これらは、私たちがこのagentive AIシステムと人間とのやり取りに持っていてほしいいくつかの特性/デシデラータ、およびブロックチェーンがそれらを可能にする方法です。

エージェントシステムの望ましい特性

• エージェントのアライメントのいくつかの側面、例えば価値の学習、解釈可能性、および操作可能性は、AIの設計およびトレーニングプロセスに依存します。これらのプロセスのほとんどは、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さと組み合わせ可能性により、エージェントの活動を明確にし、自動的に監視し、属性付けする独自の機会が提供される可能性があります。これはインセンティブ分配とエージェントシステムのアライメントにとって重要です。
• セーフティ：ブロックチェーンは、信頼を最小限に抑え、価値が大きな環境で信頼できる安全性を提供するよう設計されています。スマートコントラクトアプリケーションを介して相互作用するエージェントは、これらの強力な特性を継承します。さらに、ゼロ知識証明などの現代の暗号技術の進歩により、スマートコントラクトアプリケーションが大幅に強化されています。例えば、アプリケーションは機密計算の証明を必要とする場合もありますが、エージェントの重みや入力はプライベートのままであることができます。信頼性のあ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約し、デフォルトおよび条件付きのアクセス許可を設定するための理想的なツールでもあります。
• Discovery: アプリケーション間の環境のオープン性により、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応じたリクエストのルーティングがはるかに豊かになります。エージェントの行動履歴に基づいて信頼性のある評判を信頼できるように累積することは直感的であり、その後、特定のタスクのために最適なエージェントをプログラムでランキングおよび発見するために使用できます。
• 効率性：ブロックチェーンインフラストラクチャは、エージェントの自律性を高め、支払いを含む重要な決定を直接的な人間の介入なしで、低コストで実行できるようにします。

ヒューマンデジデラータ

• 制御可能なプライバシー：ブロックチェーンにより、人間は中間者なしで直接自分のエージェントを所有および管理することができます。個人データはプライベートに保持され、暗号ガジェットを使用してアクセスを条件付けることができます。完全なプライベート計算（TEE/FHE）からzk-プルーフを使用した選択したプロパティのプログラム共有までが可能です。
• Ownership and Fairness: people can set-up protocols to collectively own and govern agents. Rewards from agents work can be programmately distributed literally to the tiniest fraction of a cent. Fairness can be measured and improved via both protocol upgrades and democratic governance. The blockchain infrastructure paired with modern identity solutions being developed can also support and automate ambitious distribution programs, such as Universal Basic Income (or UBI) which is an important longer-term application.

AIサプライチェーンに関する短い余談

コミュニケーションと相互運用性を超えて、ブロックチェーンインフラストラクチャは、モデル製造の全体的なサプライチェーンに利益をもたらすことが重要です（データ収集、データ整備、トレーニング、微調整）。複数のデータ収集プロトコルなど、いくつかのアプリケーションが開発されています。計算市場. 彼らは分散型AIスタックの重要な部分ですが、ここではそれについては議論しません。

図3. AIサプライチェーン（白）とエージェントのインターネット（緑）。

グローバル規制とガバナンス

ブロックチェーンは、幅広い規則やチェックを信頼性のある方法で強制できる多目的なプロトコルを提供しています。これは、私の意見では、AI市場やアプリケーションのグローバルな規制にとってユニークな機会であり、簡単に監査し、コンプライアンスを確認できます。プロトコル全体の透明性は、リアルタイムでの逸脱の特定や修正の導入を非常に簡単にすることも可能であり、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ストラクチャのリスクとコスト

オープン性は、感​​度の高い影響力のある意思決定を行うAIエージェントのトレーニングに常に望ましいとは限りません。たとえば、保険の積み立て決定を行うオープンウェイトモデルを展開することは、モデルの脆弱性を露呈し、攻撃の可能性を高めることがあります。

それを回避する一つの方法は、現代の暗号技術を活用してエージェントを非公開に保ちつつ、彼らの行動を公開することです。しかし、ブラックボックス攻撃の敵対的機械学習まだ可能であり、一般的には安全で検証可能な機械学習計算のための暗号化スキームは実装コストが高く、すでに高コストのトレーニングプロセスにオーバーヘッドを加えるものです。これはAIの安全性とブロックチェーンの交差点で最も重要な研究分野の1つです。これを技術的にも経済的にも実用的に実現する必要があります。最近のイノベーションの1つは、私が以下で議論するML計算の楽観的証明です。

別のリスクhas been discussedそれはLLMベースのオラクルが、デプロイのハードルを下げることで、現実世界で物理的で潜在的に有害な行動に適切にインセンティブを割り当てることができるようになるという意味です。これは今日ではまだ可能ではありませんが、より多くの研究が、どのようにポジティブなユースケースを可能にし、有害な行動を検出および予防するかに焦点を当てるべきです。

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することができます

ブロックチェーンシステムの現状に精通していない人々の心にしばしばある疑問の1つは、ユーザー活動の増加に伴う負荷を受け入れる準備ができているかどうかです。

これは少なくとも過去5年間、ブロックチェーンのR＆Dの焦点となってきました。今日、多くのソリューションがオンラインで利用可能になり、スケーラビリティが桁違いに向上しているターニングポイントにいます。たとえば、完全な経済的セキュリティを継承するLayer 2ブロックチェーンを持つEthereumは、スケーラブルなデータ可用性ソリューションを継承し、まもなく1秒あたり何万件もの取引を処理できるようになります。新しいチェーンがオンラインで利用可能になり、並列処理を活用して1秒あたり何十万件もの取引を処理します。共有シーケンスソリューションやセキュアブリッジにより、異なるドメインに展開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なります。ゼロ知識証明の集約の進歩により、取引がさらに安くなるだけでなく、オフチェーン計算やセキュリティのトレードオフをさらに効率的に行うことができる新しいタイプのハイブリッドシステムも可能になります。

これから数年以内にすべてのこのインフラ革新が実現すると、熟成したブロックチェーンエコシステムが、1トランザクションあたりのわずかなコストで、現在の数万TPSから数百万TPS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。

エージェントのインターネットへの道

上の図は、エージェントのインターネットへの道のりにおける3つの主要な段階を表す宝の地図です。

それらを一つずつ見ていきましょう。

現在の分散アプリケーションの拡張

最初のステップは、現在のブロックチェーンアプリケーションをAIで強化することです。AIは、これまで最も採用されているアプリカテゴリーである分散型金融(DeFi)ですでに活躍しています。これは、特定のアクションを実行するために市場の状態を常に監視する特殊なモデルの形を取ります。例:トレーディング・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・ボットなど、以下を目的とする戦略を実行する一般的なボット利益を取り出す（ユーザートランザクションの流れからも知られているMEV）

ブロックチェーン経済が現在のDeFiの基盤の上で成長していることから、ここから始めてAIを活用した機会について議論するのは自然なことです。

DeFi増強

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、それらとのインターフェースは非常に手動的であり、時には不格好で、しばしば効率的ではありません。AIは、スマートエージェントの仲介を通じて、人間をオンチェーン市場に接続する新しいインターフェースとなる可能性があります。少なくとも3つの領域で現行のプロトコルを拡張する具体的な機会があります。

• ユーザーの意図一致：ユーザーはAIエージェントとやり取りし、時には自分の意図を構築/磨き上げ、AIはそれをユーザーが委任する一連のオンチェーンアクションに一致させます。意図は目標といくつかのガードレールの形を取り、アクション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ことができます。1つの単純な意図の例は

  • 「$Zを超えない価格でトークンYのX単位が欲しい」と、または
  • 「私は次の6ヶ月間に月に$Zをイーサリアムレイヤー2プロジェクトに投資したい」と
  • 「私はEigenLayerを使用して$ETHをリステークし、APRが少なくともX％で、リスクファクターが最大でY％のAVSsに委任したいです。」

• 最初のものはわずかな取引のみを要求しますが、他の例では、計画の策定、計画期間にわたる複数の取引の実行、複数の価格フィード、リスクとリターンの予測モデル、およびコンテキスト情報が必要です。

• アクションプランニングとルーティング：Ethereumブロックチェーン上でトランザクション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、セキュリティ、スピード、価格効率、プライバシーを最適化するための異なる経路があります。さらに、あるプロトコルまであります新しいルートを展開しやすくする個々のスワップを使用して今日のDEXアグリゲーターが行うのと同様に、より高度なルーティングアルゴリズムを考案することができます。これには、より広範な取引供給チェーンコンテキストを考慮に入れるだけでなく、さまざまなアプリケーションも含まれます。特に、ユーザーを代表して長期戦略を立案する場合や、レイヤー1プロトコルからサービスを購入するレイヤー2アプリケーションの場合、アクションスペースは非常に広く、新しいメカニズムが展開されるにつれて拡大しています。たとえば、ユーザーポートフォリオ最適化のための最適な計画は、資金の一部をより安価なレイヤー2に再配置し、そこで投資を行うことです。

• 共有資金と資産プール：多くの人々がリソースを共有し、目標に合意し、その後AIエージェントに実行を委任する資金の作成と管理。これには意図の一致と行動計画の両方の側面が必要であり、また、ブロックチェーンが独自に提供できる共有所有権のメカニズムも必要です。たとえば、デジタルアートコレクターエージェントの最新バージョンでは、これらすべての機能が必要であり、また、最新世代のLLMsで利用可能なより豊かなコンテキストを活用して、コミュニティの嗜好を総合的に分析し、それに合致する資産を特定する必要があります。

これらすべてのケースにおいて、私たちは、高い価値を持つオンチェーンのアクションを外部のエージェントに委託する主要な人間またはコミュニティが存在しています。したがって、推論保証の大きなニーズがあります。これは2つの方法で達成することができます。

• 独自のセキュリティ前提を持つオフチェーンでエージェントネットワークを実行します。例えば、活用アンカーチェーン上の資産からの経済的セキュリティまたはETHの経済的セキュリティは、リステイキングを通じて行われますまたはL1を実行していますwith特に設計されたインセンティブ.
• オンチェーンのスマートコントラクトを使用して、行動の妥当性の証明を必要とする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ます。これは、を介して達成できますzkML(zk-proofs)またはopML（楽観的な証拠）。両分野は急速に進展していますが、opMLはLLMの実行を経済的に保護する興味深い解決策であり、暗号的に安全なzk-証明では今日不可能または極めて高価です。

プロトコルへのAIサービス

関連するカテゴリは、小売アプリケーションとは対照的に、自律エージェントを用いたプロトコルインフラの拡張です。ここでは、ほとんどのアプリケーションが、従来のビジネスサービス向けに構築されているエージェントベースの製品に類似していますが、これらのエージェントは、ブロックチェーンのオープンさ、生き生きとした性質、データの豊富さを活用することができます。

エージェントは例ですセキュリティ監査員/テスタースマートコントラクト、分析エージェント、および自動化された財務/資金管理およびリスク管理サービス. このタイプのさまざまなフレーバーのサービスが、Web3に焦点を当てた企業によって提供されてきましたが、エージェントの自律性と推論の証明の進歩により、分散化の機会が提供されるようになりました。キー サービスからプロトコル操作への信頼を削除します.

コンテンツキュレーションの新たな応用領域があります。FarcasterやLensなどの分散型ソーシャルメディアが台頭するにつれて、エージェントによる自動/仲介型のキュレーションの新たな機会が生まれます。しかし、これらには、今回説明するエージェント間の協力を組織する新しいメカニズムが必要です。

エージェントサービスのための新しい仕組みの作成

ブロックチェーンの信頼できるコミットメントデバイスの作成スーパーパワーを利用して、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することができます。これにより、エージェントユーザーを直接利用することが可能となります。ここで、多くのエージェントを調整して新しいサービスを提供するパワーを観察し始めます。これまでにも、このトピックについて詳しく議論してきました。私たちの最近の論文ここでは、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。

AI予測市場

近い将来、最もエキサイティングで具体的な応用はAI予測市場です。DeFiは、ブロックチェーン上で小規模なプロトコルのユーティリティトークンなど、伝統的な市場では取引できない資産を取引する能力を開放しました。これらの資産は運用コストが高すぎるため、これらをサポートするインフラを運用することが困難です。AI予測市場も同様のことを実現する可能性があります。ハイパーロングテールアセット。人々が気にする最も小さなイベントの結果をトークン化して取引できるようになるかもしれません。これらの市場が機能するためには、次のことが必要です。

• 効率的な価格発見: 情報集約のための意味のある流動性と実質的な取引量を含む。
• 信頼できる市場解決:市場は信頼性と効率性を持って解決される必要があります。

AIsはこれらの操作を自動化することができます専門のトレーダーエージェントは、イベントに関する確率推定を取得し、その後ベットを行うためにLLMにクエリを送信します, 最近示されたように大規模な競争. また、それは提案されてきたマルチラウンドの紛争プロトコルは、市場の解決を自動化するために使用することができますLLMが早い段階で関与し、後の段階にエスカレートするケースにのみ人間を巻き込む。

これらの市場が機能すると、中央機関に依存せず、セキュリティの脅威や偏見にさらされる可能性がある中央機関に頼らずに、小さな不確実性を評価するための新しい原始的な手段になります。さまざまな種類のアプリケーションを構築できます: マイクロ保険、金融商品、分散型ソーシャルメディア上のコンテンツモデレーション、スパムフィルタリングなど。

特化モデルへの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-ＡＩの相互作用は、独自の環境に閉じ込められた一般的なモデルで孤立しています。これには、閉鎖的な「フロンティア」モデル（重いモデル）やオープンウェイトモデル（軽いモデル）が含まれます。しかし、初期の成功GPTストア, そして同様の集約者, 上記のやりとりが巨大なGPTとエージェント能力、専門スキルを備えた幅広い提供につながる世界を指す。つまり、ポーカーのルールを説明することから実際にポーカーをプレイする、旅行の日程を立てることから完全な旅行を予約することへ、すぐに移行するでしょう。

その世界では、ユーザーセッションを最適な専門モデルに効率的にルーティングする必要があります。エージェントがユーザーの代理で取引すると、ユーザーに価値が提供されます。ルーター/仲介者側（家賃の徴収）とエンドモデル側（結果/パフォーマンスを誤報告してより多くのフローを得る）の両方から価値を抽出するインセンティブがあります。したがって、信頼性のあるルーティングメカニズムと市場が必要であり、サービスプロバイダーがユーザーの好みを満たすために競争します。これは私が非常に興奮している将来の応用分野です。

新しいマーケットプレイスのためのビルディングブロック

特化したスキルを持つエージェントがさらに展開され、履歴が蓄積されるにつれて、より強力なインフラの基盤が構築される可能性があります。たとえば、過去の成果に基づく評判を含むエージェント発見プロトコル、予測される結果に基づくマイクロサービスのための自動入札、その他多くの機能が挙げられます。

これは、通信、評判、および交換のインフラストラクチャの新しいイテレーションが作成されるたびに進化し、完全に実現するには数年かかる反復プロセスです。最終目標は、デジタル調整メカニズムの最も効率的なシステムであり、非常に安価で家賃がかからず、ますます世界経済のシェアの中核を形成することです。最終的には、エージェントの能力が向上し続け、現実世界の活動が自動化されるにつれて、社会経済活動の大部分がこのインフラストラクチャ上で解決されることが予想されます。

スケーリング共有所有権とガバナンス

これらが規模化されると、共有所有権、公正な価値分配、およびインテリジェントエージェントの生産システムのガバナンスの問題を解決することが最重要になります。ブロックチェーンは、これらのソリューションを可能にする基盤を提供します。現在、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。両極端には次のようなものがあります:

• 直接の所有権とガバナンスの最小化：tこれは、プロトコルガバナンスが最小限に抑えられ、ビットコインに似たモデルです。プロトコルは最小限で比較的固定されています。エージェント資産/リソースの所有メカニズムはシンプルで、エージェント資産は直接その作成者によって所有され、使用量に比例して価値を蓄積します。サービスの支払いとして機能するネイティブネットワークトークンがあり、貢献を報いる貴重な資本アセットとしても機能します。
• 共同所有権とDAOガバナンス：もう一方の極端には、今日のEthereumの上に見るアプリケーションに似た、より豊かなプロトコルがあります。 パラメーターを明示的なガバナンスプロセスを介して変更できる豊かなプロトコル仕様があります。 ネイティブトークンはガバナンスで使用でき、より豊かなインセンティブメカニズムを持ち、システムの異なるコンポーネントの共有所有権を可能にします。

最初のものは、何が実験されているかに似ていますモルフィアスそして2番目はOlas, 2つの初期の試みは、自律エージェント経済を構築しています。私たちはまだこの新しい種類のエージェントベースのプロトコルの初期段階にあり、新しいアプリケーションや新しい機能が登場することで、インセンティブと所有権モデルの設計方法が変わる可能性があります。これらは、プロトコル設計者が利用できる幅広い解決策があることを示す非常に異なる2つの例にすぎません。最後に、エージェント経済を超えて、同様の問題がAIスタックの他のレベルでも存在し、AIトレーニング、データ、およびインフラサービスをインセンティブ付けするために同様の解決策を利用することができます。

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