ビタリック・ブテリンは、今日の人工知能業界の主流の考え方に反論しています。主要なAI研究所が進歩を人工汎用知能（AGI）への競争のスプリントと位置付ける中、イーサリアムの共同創設者は、その前提自体が誤っていると主張します。最近の一連の投稿やコメントで、ブテリンは異なるアプローチを示しました。それは、規模や速度よりも分散化、プライバシー、検証を優先し、イーサリアムをAGIの加速手段ではなく、重要なインフラとして位置付けるものです。ブテリンは、「AGIに取り組んでいる」という表現を、単に「金融で働いている」や「計算に取り組んでいる」と表現するのに似ていると例えています。彼の見解では、そのような枠組みは、方向性、価値観、リスクに関する問いを曖昧にしてしまいます。## **プライベートで検証可能なAIのためのインフラとしてのイーサリアム**ブテリンのビジョンの中心テーマは、AIシステムとのプライバシーを保護したやり取りです。彼は、大規模言語モデルからのデータ漏洩や個人情報の露出に対する懸念が高まっていることを指摘し、特にAIツールが日常の意思決定により深く浸透する中で重要性を増しています。これに対処するために、ブテリンは、ユーザーデバイス上でAIモデルを動作させるローカルLLMツールや、匿名のAPI呼び出しを可能にするゼロ知識支払いシステムを提案しています。これらのツールにより、リクエストを永続的なIDにリンクさせずにリモートAIサービスを利用できるようになります。また、クライアント側の検証、暗号証明、信頼できる実行環境（TEE）の証明の重要性も強調しています。これにより、AIの出力を盲目的に信頼するのではなく、検証可能にすることを目指しています。このアプローチは、「信じるな、検証せよ」というより広い理念を反映しており、AIシステムはスマートコントラクトの監査や形式証明の解釈、オンチェーン活動の検証においてユーザーを支援します。## **AI間の調整のための経済層**プライバシーの次に、ブテリンはイーサリアムが自律型AIエージェントの経済調整層として役割を果たすと考えています。このモデルでは、AIシステム同士がサービスの対価を支払い合い、セキュリティデポジットを預け、紛争をスマートコントラクトで解決します。これにより、中央集権的なプラットフォームを介さずに取引が行われます。具体的なユースケースには、ボット間の雇用、APIの支払い、提案されたERC規格（例：ERC-8004）に基づく評価システムなどがあります。支持者は、これらの仕組みが、制度的なコントロールではなくプログラム可能なインセンティブから調整が生まれる分散型エージェント市場を可能にすると主張しています。ブテリンは、この経済層はイーサリアムのメインレイヤーではなく、ロールアップやアプリケーション固有のレイヤー2ネットワーク上で動作する可能性が高いと強調しています。## **AI支援によるガバナンスと市場設計**最後の柱は、従来人間の注意力の制約により難しかったガバナンスと市場メカニズムに焦点を当てています。予測市場、二次投票、分散型ガバナンスシステムは、大規模になると機能しにくいことがあります。ブテリンは、LLMが複雑さを処理し、情報を集約し、意思決定を支援することで、人間の監督を排除せずにこれらの課題を克服できると考えています。AGIに向かって競争するのではなく、ブテリンのビジョンは、イーサリアムをAIと社会の融合を形作るツールとして位置付けるものです。焦点は調整、セーフガード、実用的なインフラにあり、従来の加速第一の考え方に対抗する代替の道筋を示しています。カバー画像はChatGPT、TradingviewのETHUSDチャート。
Vitalik Buterinは、AGIを目指す競争の代替としてのEthereumのAIビジョンを概説
ビタリック・ブテリンは、今日の人工知能業界の主流の考え方に反論しています。主要なAI研究所が進歩を人工汎用知能（AGI）への競争のスプリントと位置付ける中、イーサリアムの共同創設者は、その前提自体が誤っていると主張します。
最近の一連の投稿やコメントで、ブテリンは異なるアプローチを示しました。それは、規模や速度よりも分散化、プライバシー、検証を優先し、イーサリアムをAGIの加速手段ではなく、重要なインフラとして位置付けるものです。
ブテリンは、「AGIに取り組んでいる」という表現を、単に「金融で働いている」や「計算に取り組んでいる」と表現するのに似ていると例えています。彼の見解では、そのような枠組みは、方向性、価値観、リスクに関する問いを曖昧にしてしまいます。
プライベートで検証可能なAIのためのインフラとしてのイーサリアム
ブテリンのビジョンの中心テーマは、AIシステムとのプライバシーを保護したやり取りです。彼は、大規模言語モデルからのデータ漏洩や個人情報の露出に対する懸念が高まっていることを指摘し、特にAIツールが日常の意思決定により深く浸透する中で重要性を増しています。
これに対処するために、ブテリンは、ユーザーデバイス上でAIモデルを動作させるローカルLLMツールや、匿名のAPI呼び出しを可能にするゼロ知識支払いシステムを提案しています。これらのツールにより、リクエストを永続的なIDにリンクさせずにリモートAIサービスを利用できるようになります。
また、クライアント側の検証、暗号証明、信頼できる実行環境（TEE）の証明の重要性も強調しています。これにより、AIの出力を盲目的に信頼するのではなく、検証可能にすることを目指しています。
このアプローチは、「信じるな、検証せよ」というより広い理念を反映しており、AIシステムはスマートコントラクトの監査や形式証明の解釈、オンチェーン活動の検証においてユーザーを支援します。
AI間の調整のための経済層
プライバシーの次に、ブテリンはイーサリアムが自律型AIエージェントの経済調整層として役割を果たすと考えています。このモデルでは、AIシステム同士がサービスの対価を支払い合い、セキュリティデポジットを預け、紛争をスマートコントラクトで解決します。これにより、中央集権的なプラットフォームを介さずに取引が行われます。
具体的なユースケースには、ボット間の雇用、APIの支払い、提案されたERC規格（例：ERC-8004）に基づく評価システムなどがあります。支持者は、これらの仕組みが、制度的なコントロールではなくプログラム可能なインセンティブから調整が生まれる分散型エージェント市場を可能にすると主張しています。
ブテリンは、この経済層はイーサリアムのメインレイヤーではなく、ロールアップやアプリケーション固有のレイヤー2ネットワーク上で動作する可能性が高いと強調しています。
AI支援によるガバナンスと市場設計
最後の柱は、従来人間の注意力の制約により難しかったガバナンスと市場メカニズムに焦点を当てています。
予測市場、二次投票、分散型ガバナンスシステムは、大規模になると機能しにくいことがあります。ブテリンは、LLMが複雑さを処理し、情報を集約し、意思決定を支援することで、人間の監督を排除せずにこれらの課題を克服できると考えています。
AGIに向かって競争するのではなく、ブテリンのビジョンは、イーサリアムをAIと社会の融合を形作るツールとして位置付けるものです。焦点は調整、セーフガード、実用的なインフラにあり、従来の加速第一の考え方に対抗する代替の道筋を示しています。
カバー画像はChatGPT、TradingviewのETHUSDチャート。