月曜日の朝、ウォール街は得意の行動をとった。まず売って、後で考えるのだ。

ナスダックは1.4%下落し、S&P 500は1.2%下落した。IBMは13%急落し、マスターカードとアメリカン・エキスプレスも大幅な下落に見舞われた。市場をパニックに陥れたのは、連邦準備制度理事会（FRB）でも、雇用統計でも、大手IT企業の決算報告でもなく、ある記事だった。そのタイトルは、トレーダー向けに意図的に書かれた悪夢のような響きだった。「2028年の世界的インテリジェンス危機」。記事にもあるように、これは通常の調査レポートではなく、「2028年6月30日」という日付の架空のマクロ経済メモであり、AIが効率化ツールからシステム的な金融危機へと進化する可能性を描いていた。想定される終局状況としては、失業率が10.2%に上昇し、S&P 500は2026年の高値から38%下落するとされていた。この記事は発表後急速に広まり、2月23日に米国株の大幅なボラティリティを引き起こした。

市場が記事に衝撃を受けるのは、すべての数字を実際に信じているからではない。市場は物語を完全に信じる必要などない。かつては語られなかった恐怖が、今や取引可能な言語を見つけたのだということを、ただ思い出させるだけでいいのだ。

シトリーニ氏の論文の有効性は、それが何を「予測したか」ではなく、何に名前を付けたかにある。それは、当時まだ芽生えつつあった認識に「ゴーストGDP」という名前を付けたのだ。論文の核となる前提は、AIエージェントが企業に浸透するにつれて、労働生産性は飛躍的に向上し、名目GDPは堅調に推移するが、富はコンピューティングパワーと資本保有者の手に集中するようになり、もはや現実世界の消費サイクルに参入しなくなる。次に、消費の崩壊、信用不履行、住宅および消費者信用への圧力が起こり、まずソフトウェア業界とコンサルティング業界が崩壊し、その後、民間融資や伝統的な銀行システムに波及していくというものだ。

ゴーストGDPは、新時代の最も危険なパラドックスの1つを捉えているため、適切な用語です。つまり、成長は依然として起こっているものの、消費者を失い始めているということです。

過去2世紀の間、人々は技術革命を供給側の物語として理解することに慣れてきました。蒸気機関、電気、組立ライン、インターネットなどは、主に効率性の向上、コストの削減、そして生産量の増加による勝利として描かれてきました。これらの革命が失業、不安、そして富の再分配を引き起こしたにもかかわらず、主流の見解は、技術が最終的により大規模な再雇用、再分配、そして社会の再編成をもたらすと確信し続けました。技術の短期的な厳しさは、長期的な繁栄への期待に覆い隠されていました。

AI の登場により、この古い物語は初めて信憑性が薄れてしまいました。

AIは「ツール予算」だけでなく、「労働予算」にもますます直接的に影響を及ぼしているからです。Sequoia 2025 AI Ascentの要約は、AIがもたらす機会はソフトウェア市場を再定義するだけでなく、世界の労働力サービス市場を再構築し、「ツールの販売」から「成果の販売」へとシフトさせることだと、非常に率直に述べています。この主張の裏返しは、ほとんど不安を掻き立てます。企業が従業員の業務を支援するソフトウェアを購入するのではなく、労働力の一部を直接的に置き換える成果を購入するようになると、AIの主な影響は「効率性の向上」だけでなく、「賃金の分配方法、消費の維持方法、そしてこの経済システムにおいて誰が購買力を維持するか」という点にまで及ぶことになります。

つまり、ウォール街が真に恐れているのは、AIが間違いを犯すことではなく、AIが成功しすぎることなのだ。だからこそ「2028年世界知能危機」はこれほどまでに説得力を持つのだ。機械が自己認識を持つことでも、人類の絶滅でも、ましてや失業問題でもない。より資本主義的で現代的な問題なのだ。企業の効率性は向上する一方で、家計部門が弱体化したらどうなるのか？

答えは、社会は統計的には成長するかもしれないが、現実には出血する可能性があるということです。

ある国は生産性は高いかもしれないが、消費者基盤は脆弱であるかもしれない。

市場は利益率の向上に興奮する一方で、その利益を支える需要の減少にパニックに陥ることがあります。

これはSFではありません。これはマクロ経済学です。

ある国は生産性は高いかもしれないが、消費者基盤は脆弱であるかもしれない。

市場は利益率の向上に興奮する一方で、その利益を支える需要の減少にパニックに陥ることがあります。

これはSFではありません。これはマクロ経済学です。

しかし、そこで立ち止まっていては、質の高い不安しか生みません。今、真に重要な問いは「AIは強力になりすぎるのか？」ではなく、むしろ「AIが真に強力になった時、社会はそれをどう扱うのか？」です。最も一般的で、かつ最も怠惰な答えは「ペースを落とせ」です。エージェントを企業に急激に参入させず、自動化によって組織を急速に書き換えず、システムが準備される前にテクノロジーを過度に進化させないようにすべきです。この衝動は理解できますが、AIを「スピードを落とせば解決できるツールの問題」と誤って扱っています。実際には、AIはますますツールの問題というより、むしろ秩序の問題へと近づいています。

エージェントが支払い、コラボレーション、実行、メモリ、意思決定の各レイヤーに入ると、本当の課題は、特定のモデルが意味をなさないことを言っているかどうかではなく、ネットワーク上に数億または数十億のエージェントがいる場合、誰がそれらのルールを作成するか、ということになるでしょう。

現代のインターネットでは、この質問に対してすでに 2 つのデフォルトの回答が提供されています。

最初の答えはプラットフォームの答えです。プラットフォームは、アイデンティティ、権限、支払いインターフェース、評判システム、そして検閲の境界を提供します。プラットフォームはあらゆるものをホストし、あらゆるものを定義します。その最大の利点は、そのスムーズさ、効率性、そして管理の容易さです。しかし、最大の危険性もまさにここにあります。未来のエージェントベースの文明がこの道を辿れば、人類は開かれた社会ではなく、単にプラットフォーム帝国のアップグレード版を実現するだけでしょう。ルールは憲法ではなく、利用規約にのみ記されるでしょう。

2つ目の答えは、より自由度が高いように聞こえます。すべてを個々の端末に委ねるのです。各人が自分のエージェントを管理し、権限、記憶、支払い、セキュリティ、そしてコラボレーションを扱います。このビジョンはシリコンバレーのリバタリアン的な美学とよく合致していますが、問題は単純です。ほとんどの人は、高性能なエージェントを長期的に管理する能力が不足しており、ましてや互いの状態を呼び出し、支払い、継承するエージェントのネットワークを管理する能力などありません。ここでの端末主権は、端末が完全に無防備になってしまうという、容易な堕落に陥ります。

プラットフォームの答えが帝国に似すぎており、端末の答えが無政府状態に似すぎている場合、3 番目の道はもはや選択肢ではなく、むしろ文明そのものの問題になります。

まさにこの点において、LazAIは真剣な注目に値する。それは、その技術モジュールの数ではなく、あまり議論されていないものの、より未来的な提案を提示しているからだ。それは、Web3におけるアイデンティティ、資産、決済、合意形成、証明、ガバナンスといった社会実験を、AI時代の制度的マシンへとアップグレードすることだ。LazAIはこの目標を明確に述べている。「より賢い奴隷を作る」のではなく、「平等なデジタル市民」を育成することだ。これらのエージェントはアイデンティティ（EIP-8004）を持ち、財産（DAT）を所有し、プロトコル（x402）を介して取引を行い、その行動は数学的に制約され（検証済みコンピューティング）、最終的にはiDAOを通じて人類の利益と一致する。一部の情報源は、この道のりを「未来のデジタル社会のための憲法と金融政策の策定」とさえ要約している。

これは非常に大まかな発言です。しかし、大まかだからといって中身がないということではありません。

なぜなら、この概念を分解すると、文明が答えなければならない 5 つの基本的な質問に正確に答えることができるからです。

最初の質問は、「誰が誰なのか？」です。

EIP-8004は、エージェントをサーバー上の匿名プロセスから、アイデンティティ、レピュテーション、検証記録を持つエンティティへと変換しようと試みます。このレイヤーがなければ、将来のネットワークは不透明な自動化されたエンティティに圧倒され、誰が行動し、誰が責任を負っているのか誰も分からなくなります。LazAIの知識ベースは、このレイヤーをエージェントのアイデンティティと信用システムとして要約しています。

2 番目の質問は、「誰が何を所有しているか?」です。

DATは、データ、モデル、そして計算出力を「リソース」から「資産」へと変換し、これらの資産をプログラム可能、追跡可能、そして収益性の高いものにします。ドキュメントには、DATの中核となるイノベーションは、データセットとAIモデルを検証可能、追跡可能、そして収益性の高いオンチェーン資産に変換することにあると明記されています。これは単なる小さな変更ではありません。AI経済における価値は、プラットフォームのバックエンドだけに留まる必要はなく、モデルプロバイダーやコンピューティングパワー保有者にのみ流れる必要もないことを意味します。

3 番目の質問は、彼らはどのように取引するのかということです。

x402とGMPayerの意義は、単に「支払いができる」という点にとどまりません。機械が価格設定と決済のためのネイティブ言語を持つことを可能にします。LazAIの資料では、これがエージェント間のリソース交換と支払いにおける問題点を解決するための重要なインフラであると明確に説明されています。機械は情報だけでなく、予算、責任、そして価値も交換します。これは単なる「チャットできるソフトウェア」ではなく、エージェント経済そのものです。

4つ目の疑問は、「システムが本当にルールに従って動作していることを、どのようにして確認するのか？」ということです。LazAIのこの発言は実に素晴らしいものです。「証明こそがAIの堀である」。TEEとZKPを組み合わせたLazAIの検証計算フレームワークは、従来のAIの「ブランドへの信頼」を「証明への信頼」へと転換します。従来のAIは「私を信じろ」ですが、LazAIは「信じるな、検証しろ」です。これは単なる技術革新ではなく、企業の評判から検証可能な実行へと信頼をシフトさせているのです。

5 番目の質問は、ルール間に矛盾が生じた場合はどうなるかということです。

5 番目の質問は、ルール間に矛盾が生じた場合はどうなるかということです。

これがiDAOの立場です。iDAOは単なる投票シェルではなく、エージェントの背後にある価値観、参加基準、利益分配、承認の取り消し、そして罰則メカニズムを網羅しています。LazAIは、これを検証計算と並んで信頼メカニズムの中核要素として位置付けています。つまり、将来のエージェントは単に「活動を許可される」だけでなく、ゲーム理論的で説明責任を負い、取り消し可能な制度的空間の中で活動することになります。これらをまとめると、「アルゴリズム憲法」が単なる比喩ではなく、非常に具体的な制度的目標、すなわち単一の主人なしでも秩序を維持するという目標であることが分かります。

もちろん、本当の難しさは、まさにこれらの制度的要素が自動的に社会的な答えにつながるわけではないという点にあります。

財産権の確認は購買力の回復と同じではない。

利益分配はマクロ経済の安定にはつながりません。

オンチェーンガバナンスは現実世界の社会契約と同じではありません。

AIの影響を最も受ける人々が、必ずしも新しいシステムの下で自然に有利な立場に立つわけではない。

だからこそ、CitriniとLazAIは実際には矛盾しているのではなく、むしろ同じ時代の問題の異なるレベルで議論しているのだ。前者は症状を指摘している。AIの恩恵が社会所得構造に広く浸透するのではなく、主に資本とコンピューティングパワーに流れ込むとすれば、消費、信用、そして中流階級の安心感が真っ先に損なわれるだろう。後者はメカニズムを提唱している。社会がエージェントの世界を完全にプラットフォームに委ねたくない、あるいは無秩序な端末の寄せ集めにしたくないのであれば、アイデンティティ、資産、支払い、検証、そしてガバナンスのための新たな構造を発明しなければならない、と。

そのうちの一人は病気について話しています。

一つは臓器についての話です。どちらも必要ですが、どちらも全てではありません。

これはまさに、ヴィタリック・ブテリンの広く引用される発言「AIはエンジン、人間はハンドル」がなぜそれほど重要でありながら、同時に不十分なのかを説明しています。この発言が重要なのは、より強力なシステムが自動的に正当性を持つわけではないことを私たちに思い出させてくれるからです。つまり、目的関数、価値判断、そして究極の制約を単一のAIや単一の中心に委ねることはできないということです。しかし、この発言が不十分なのは、人類にとってより難しい別の問いに答えていないからです。システムがあまりにも複雑になり、一人の人間がハンドルを握れなくなったとき、ハンドルはどうなるのでしょうか？

すべてを細かく管理し続けることが答えではありません。

答えは、より賢く、より親切な中心に希望を託すことではありません。

唯一の適切な解決策は、「ステアリングホイール」を制度化することです。つまり、いくつかの制約を、ID 登録、評判の蓄積、資産の確認、予算の制約、数学的な領収書、チャレンジ メカニズム、承認の取り消し、およびペナルティ ロジックに変換します。

まさにこれが、Web3の社会実験がAI時代に突如として真剣さを取り戻した理由です。かつては多くの人がそれを投機的な技術的スクラップと見なしていましたが、システムの複雑さが人間の直接的な統治能力を超えると、「中央集権的な信頼者なしで秩序を確立できるかどうか」という実験はもはやスクラップではなく、突如としてリハーサルへと変貌を遂げました。

こうして、記事の真の鋭さがついに明らかになった。

ウォール街がAIに関する記事に警戒したのは、AIが仕事を奪うだろうと初めて認識したからではない。

ウォール街が警戒したのは、AI の最も危険な側面は、機械を人間に近づけることではなく、むしろ旧世界の所得循環、消費論理、制度的想像力を突然時代遅れにしてしまうことかもしれないということを、初めて率直に思い知らされたからだ。

シトリーニ氏の言う通りなら、AI は生産性革命であるだけでなく、流通革命でもある。

ヴィタリックの言う通りなら、AIは単なる工学上の問題ではなく、主権の問題でもある。LazAIの進む道が少なくとも部分的に正しいとすれば、AIにおける次の競争段階は、モデル能力の競争だけでなく、制度設計の競争となるだろう。

本当の大きな問題はもうありません。

モデルはさらに強くなるのでしょうか？

エージェントはより自律的になりますか?

会社はさらに多くの従業員を解雇するでしょうか?

本当に大きな問題は次のとおりです。

インターネット上に何十億ものエージェントがいるとき、誰が彼らの憲法を書くのでしょうか?

答えがプラットフォームであれば、私たちが得るのはデジタル帝国です。

答えが末端であれば、私たちが得るのは高コストの無秩序です。

インターネット上に何十億ものエージェントがいるとき、誰が彼らの憲法を書くのでしょうか?

答えがプラットフォームであれば、私たちが得るのはデジタル帝国です。

答えが末端であれば、私たちが得るのは高コストの無秩序です。

もし答えが検証可能で、組み合わせ可能で、ゲームのような、罰則可能な一連のルールであるならば、私たちは少なくとも別の可能性に近づき始めていることになります。それは、より賢い主人によって支配されるのではなく、より優れた制度によって制約されるインテリジェントな社会です。

AI時代の最も難しい問題は、決してモデルではありません。

それは秩序です。

その日ウォール街が実際に売ったのは株だけではなかったかもしれない。

同社が売り込んでいたのは、古くからある自明の理である。つまり、技術が成功すればするほど、社会はそれを自然に吸収するだろう、という仮説だ。