OpenMind創業者が寄稿：SFから現実へ、暗号資産が人間と機械の協働に新たな時代をもたらす
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OpenMind創業者が寄稿：SFから現実へ、暗号資産が人間と機械の協働に新たな時代をもたらす
ロボット同士の相互作用において、スマートコントラクトはタスクの割り当てとリソースの共有を簡素化することで、効率的な調整を実現できる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Jan Liphardt
翻訳：TechFlow
原文の著者はJan Liphardt氏。スタンフォード大学生物工学部准教授であり、ケンブリッジ大学にて博士号を取得。
また、OpenMindの創設者でもある。OpenMindはマルチエージェント（multiagent）型のオープンソースソフトウェアを開発し、ロボットの知能化と、人間がロボットの意思決定プロセスを検証・理解できる仕組みの構築を目指している。さらに、OpenMindとNethermind.ioが共同開発したプロトコルであるERC-7777の主要な起草者の一人でもあり、これは人類とロボットが共存する社会における相互作用の規範を定めるものである。
本文
自律的な知能ロボットはかつて遠い未来のSFのように思われていたが、現在では大規模言語モデル（LLM）や生成AI（Generative AI）の進展により、機械が計画・学習・思考を行う能力が現実のものとなっている。数学オリンピックに勝利し、小説を執筆することも可能なこれらのソフトウェアは、物理的ロボットを制御することも可能であり、デジタルキャラクターがデジタル世界と物理世界の両方でシームレスに活動できるようになった。したがって、近い将来、あなたの地域を歩くロボットや職場で働くロボットは、X/Twitter、予測市場、そして現実世界において一貫した見解と行動を示すことになるだろう。
しかし、我々には重大な課題がある。学校、病院、工場から家庭や日常生活まで、これらの知能機械をどのようにして人間社会に統合すればよいのか？ 現在のほとんどのシステムは人間に基づいて設計されており、指紋、保護者、生年月日などの情報を前提としているが、これらは明らかに知能機械には適用できない。また、これらの機械をどのように規制すべきかについても大きな議論が続いている――それらの開発を禁止すべきか、研究を一時停止すべきか、あるいは人間が理解可能な感情（例えばEUが提案しているような）を模倣することを制限すべきか。さらに複雑なのは、近地軌道上のコンピュータで動作する2000億パラメータの大規模言語モデルが、取引ロボットやニューヨーク証券取引委員会（SEC）事務所の物理的ロボットを制御している場合、その行動はどの地域の法律に従うべきかという問題である。
我々は緊急に、金融取引を支え、人間と知能機械が共にルールを策定するために投票できる、改ざん不可能で公開性が高く、強靭なグローバルなシステムを必要としている。幸運なことに、過去16年間に何千人もの開発者とイノベーターがすでにそのようなシステム――分散型ガバナンスと金融のための並列的枠組み――を構築してきた。当初から、ブロックチェーンの目標は「非地理的コミュニティが新たな経済モデルを探求する」ことを支援し、「あらゆるユーザーと対話できる」システムを構築することだった（Satoshi, 2009年2月13日）。今日、このビジョンはより明確になり、他の人間中心の技術・金融・規制体制とは異なり、ブロックチェーンとスマートコントラクトは人間と知能機械を差別なく支援できる。したがって、分散型暗号ネットワークはこの新領域にとって極めて重要なインフラを提供しており、その恩恵は医療、教育、国防などさまざまな分野で明らかになるだろう。
もちろん、このプロセスには依然多くの障壁が存在する。特に輸送、製造、物流といった高リスク分野では、人間と機械、および機械同士の協働をシームレスに接続することが不可欠である。スマートコントラクトは自律型マシンが互いを発見し、安全に通信し、複雑なタスクを達成するためにチームを形成するのを支援できる。低遅延のデータ交換（例えばロボットタクシー間の通信）は仮想プライベートネットワークなどを用いてオンチェーン外で行われるかもしれないが、空港まであなたを送ってくれるロボットや人間のドライバーを見つけるといった前段階のプロセスは、分散型マーケットプレイスやメカニズムによって最適に処理される。Optimismのようなスケーリングソリューションは、こうした取引とトラフィックを支える鍵となるだろう。
さらに、世界中で断片化された規制も革新の妨げとなっている。オンタリオ州（Ontario）のような地域が自律型ロボット分野で先進的である一方、多くの地域は大きく後れを取っている。分散型ガバナンスは、ブロックチェーン上にプログラム可能なルールセットを構築することで、この分野に必要な標準化を提供する。安全性、倫理、運用に関するグローバルな基準を策定することは、自律型知能ロボットが国境を越えて大規模に展開されながらも、安全性とコンプライアンスを損なわないようにするために極めて重要である。
分散型自律組織（Decentralized Autonomous Organizations, DAOs）は、ロボットおよびAIの研究開発を加速している。従来の資金調達チャネルは効率が低く閉鎖的であり、業界の急速な発展を制限していた。これに対して、DeSci DAOプラットフォームのようなトークンベースのモデルはこうしたボトルネックを打破し、一般投資家にも参加のインセンティブを提供している。また、一部の新興AIビジネスモデルでは、マイクロペイメントやデータ・モデル提供者との収益共有が導入されており、これらはすべてスマートコントラクトによって実現可能である。
こうした利点が相まって、自律型知能ロボットの急速な発展を促進し、多くの期待される実用アプリケーションを生み出すだろう。
ロボットと知能機械の新しいパラダイム
多くの人々は、知能機械の普及が人間との競争関係を生むのではないかと懸念し、認知能力の利用はゼロサムゲームだと考えるかもしれない。しかし現実には、教育、医療など多くの分野で、熟練した人材が深刻に不足している。
ユネスコ（UNESCO）の調査によれば、世界的な教師不足は深刻であり、「2030年までに、全世界で4400万人の小中学校教員を追加で必要とする」とされている――これは生徒に対する個別指導や、遅れた学習者を支援するティーチングアシスタントまでは含まれていない。このような状況下で、自律型知能ロボットは教育分野に大きな利点をもたらし、教員不足の問題を緩和できる。子どもが身近なロボットを通じて複雑な概念を学び、新しいスキルを段階的に丁寧に習得していく様子を想像してほしい。それは単に学問的理解を深めるだけでなく、社交能力の向上にも寄与する。かつては人間がロボットに教える時代だったが、この一方通行の関係は徐々に変化しつつある。
一方、世界保健機関（WHO）は、衛生部門が「人的危機」に直面していると警告している。現在、世界100カ国の医療システムで約720万人の専門職が不足しており、高齢化の進行に伴い、2035年までにそのギャップは1290万人に拡大すると予測されている。特に看護、一次診療、関連医療分野での人材不足が顕著である。この危機は患者が受けるケアの質に影響するだけでなく、医療従事者の作業効率も脅かしている。このような状況下で、自律型知能ロボットは慢性的な疾患患者のモニタリング、手術支援、高齢者への介在サービスなど、多方面で重要な役割を果たすことができる。薬品や医療機器の在庫を自動監視し、補充が必要なタイミングで通知することも可能だ。また、医療廃棄物の運搬、治療室の清掃、複雑な手術の補助といった業務でも、ロボットは効率性と一貫性を大幅に向上させることができる。医療分野が生産性の向上を強く求められている今、ロボットはまさに頼もしい支援者となるだろう。
国防分野においても、自律システムの応用はすでに成果を見せ始めている。特にドローン群や海上作戦資産において顕著であり、災害救援や危険作業など、人間が実行困難または危険な任務を担うロボットの可能性は、まだ始まったばかりである。
プロトタイプから実用へ
これらはまるで22世紀のSFのように聞こえるかもしれないが、実際にはEthereumはすでにAIやロボットの意思決定と行動ルールを保存するために使用されている。また、Coinbaseの報告によると、AIエージェント（AI agents）はすでに暗号資産を使って相互に取引を開始している。
分散型暗号ネットワークの開放性と監査可能性は、ロボット開発者にデータ、モデル、技術的飛躍を共有するための安全なプラットフォームを提供している。この仕組みにより、自律型ロボットがプロトタイプから実用化へ移行する速度が著しく加速され、病院や学校といった重要分野への早期展開が可能になる。街を歩く人間型ロボットと一緒に歩いていたときに、通りすがりの人が立ち止まって「あなたは怖くないのですか？」と尋ねてくるかもしれない。そのとき、あなたは自信を持って「いいえ、怖くありません。このマシンの行動ルールは公開されていて、変更できませんから」と答えられるだろう。さらに、そのルールが保存されているEthereumのコントラクトアドレスを示すリンクさえ提供できるのだ。
分散型台帳は調整センターとしても機能し、異なる種類のロボットからなる異種システムが互いを見つけ合い、中央集権的な仲介なしに協働できるようにする。この仕組みは、伝統的な国防のC3技術（指揮・通信・統制）と概念的には類似しているが、そのインフラは分散的で公開透明である。改ざん不可能な記録により、すべての相互作用と行動を追跡可能にし、協働の信頼基盤を構築する。
ロボット同士の相互作用において、スマートコントラクトはタスクの割り当てやリソース共有を簡素化し、効率的な調整を実現する。一方、人間と機械の相互作用では、プライバシー保護を重視した分散型システムが、生体認証情報や医療記録などの機微データを安全に管理することで、ユーザーのデータセキュリティに対する信頼を高めるとともに、責任帰属を明確にする。
この新しい世界は、「これによって我々には何が変わるのか？」という疑問を投げかけるかもしれない。しかし実際には、この記事を読んでいるすべての読者が、ここ約20年にわたり、人類と知能機械のガバナンス、協働、通信、調整を可能にするインフラの構築に貢献してきたのである。
注：本記事に記載された見解は著者の個人的意見を示すものであり、CoinDesk, Inc. またはその所有者および関係団体の立場を必ずしも反映するものではない。
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