2025 年のキーワードを 1 つだけ挙げるなら、私は「AI エージェント」を選びます。

1月6日、OpenAIの最高経営責任者（CEO）サム・アルトマン氏は、AGI（人工知能）の構築方法を習得したと確信していると述べ、2025年にはAIエージェントの最初のグループが「労働力に加わり」、企業の生産量が大きく変わるかもしれないと予測した。

著者は、これは憂慮すべきことではなく、AI の進歩における新たな章であると信じています。

AIエージェントの誕生と超越

過去 6 か月の間に、人工知能とブロックチェーン技術の急速な発展に伴い、AI エージェントは暗号化分野で徐々にホットな分野になりました。人工知能技術に基づいて開発されたこの自律的なエンティティは、人間の認知プロセスと意思決定プロセスをシミュレートすることができ、認識、分析、行動において高度な知能と適応性を示します。現在のAIエージェントは総合知能の点では人間に大きく劣るものの、AIエージェントの誕生は人間とテクノロジーの関係を再定義することになるだろう。

現在の大規模モデル (ChatGPT など) は、言語処理やコンテンツ生成などの面では良好に機能しますが、そのアプリケーションには依然として大きな制限があります。大規模モデルの中心的な設計は、大量のデータに基づいてトレーニング後に確率的な最適なソリューションを生成することです。つまり、大規模モデルは、質問に答えて提案を提供できる強力な「言語エンジン」に似ていますが、真に能動的に意思決定を行って実行することはできません。たとえば、複雑な企業管理や緊急対応シナリオでは、大規模なモデルは通常「アドバイス プロバイダー」の役割を越えることができませんが、AI エージェントは動的な環境に基づいて事前設定された目標と組み合わせた計画を迅速に策定し、実行できます。

ヘルスケアを例に挙げると、大規模なモデルは、ユーザーが説明した症状に基づいて、考えられる治療法の提案を推奨できます。しかし、心停止などの突然の緊急事態に直面した場合、大型モデルではセンサーデータに基づいて患者の状態を判断し、AIエージェントのように医療機器を即座に制御して心肺蘇生操作を行うことはできません。

これに対し、AIエージェントの機能は既存の大規模モデルの枠を超え、「データ処理」にとどまらず、「認識」から「行動」までの完全な閉ループを実現します。たとえば、自動運転の分野では、AI エージェントはリアルタイムで道路状況を分析し、交通ルールと車両の状態を統合し、最適な運転ルートを決定し、金融分野では運転戦略を動的に調整できます。また、AI エージェントは世界市場を追跡できます。情報をリアルタイムで取得し、投資ポートフォリオを動的に調整して、収益を最大化します。

AI エージェントの行動規範: スマート コントラクト

AI エージェントが実際に上記のシナリオに入るとき、それは「人間」によって作成された新しい種である「AI 存在」と呼ばれるはずであり、コンピューティング能力がそれに行動のためのエネルギーを提供します。そこで問題は、このような強力なインテリジェントエージェントの行動規範をどのように定義すべきかということですが、私の答えは「スマートコントラクト」です。

暗号通貨のキャリアとして、スマート コントラクトは基本的にコードの形式で表現された契約です。ブロックチェーン技術により次の機能を実現します。

従来のコントラクトとは異なり、スマート コントラクトの実行には仲介者は必要なく、コードによって事前に設定されたルールのみに依存します。これにより、効率が向上するだけでなく、人間の介入や制御不能になる可能性が大幅に軽減されます。

コンピューティング能力が AI の血液であるならば、スマート コントラクトは AI の魂となるでしょう。

AI エージェントはタスクを実行する際、確立されたルールと倫理ガイドラインに従う必要があります。暗号通貨のスマート コントラクトは、これに対する自然な解決策を提供します。たとえば、分散型物流ネットワークでは、AI エージェントはブロックチェーン記録に基づいて自動輸送スケジュールとコスト決済を実行し、リソースの割り当てとトランザクションの透明性を確保できます。

仮想通貨を中心とした分散型教育プラットフォームを想像してみてください。 AI エージェントは、学生がパーソナライズされた学習計画を作成し、学習達成記録に基づいて暗号通貨の報酬をインテリジェントに配布して、継続的な学習を促進するのを支援します。生徒の成績、学習プロセス、報酬記録はすべてブロックチェーンにリンクされており、従来の教育システムに存在する偏見や人間の介入を回避します。

仮想通貨を中心とした分散型教育プラットフォームを想像してみてください。 AI エージェントは、学生がパーソナライズされた学習計画を作成し、学習達成記録に基づいて暗号通貨の報酬をインテリジェントに配布して、継続的な学習を促進するのを支援します。生徒の成績、学習プロセス、報酬記録はすべてブロックチェーンにリンクされており、従来の教育システムに存在する偏見や人間の介入を回避します。

AI Agent + Crypto の組み合わせのもう 1 つの魅力は、ゲーム理論を完全に統合していることです。

ゲーム理論は本質的に意思決定の科学であり、利害をめぐるゲームにおけるすべての当事者の戦略的選択と均衡を研究します。暗号通貨エコシステムは、ゲーム理論を応用するのに最適な場です。マイナー、投資家、開発者の相互作用は本質的に複数の当事者によるゲームであり、ブロックチェーン プロトコルはメカニズムの設計を通じてすべての当事者の行動を導きます。たとえば、ビットコイン ネットワークでは、マイナーが報酬を得るために計算能力を競い合い、プロトコル ルールによってネットワークのセキュリティと分散化が保証されます。

AI Agent と Crypto を組み合わせることで、意思決定能力とコラボレーション効率をさらに向上させることができます。たとえば、将来のスマートシティでは、リソース割り当て、交通管理、その他の分野で AI エージェントが広く使用される可能性があります。暗号通貨のインセンティブ メカニズムとゲーム モデルを通じて、AI エージェントはさまざまな目標の間で最適なソリューションを見つけることができます。

将来、複雑なAIエージェントシステム「ジャービス」が登場すると仮定する。 「デジタル アシスタント」として、個人、企業、政府間のマルチレベルの協力を調整できます。 「Jarvis」は、透明で動的に調整される暗号通貨システムに基づいて動作し、ユーザーはデータやサービスを提供することで報酬を受け取ることができ、「Jarvis」は暗号通貨を使用して必要なリソースを購入することもでき、それによって閉ループ経済を実現します。

AI エージェントの台頭と暗号通貨の人気は、共同で新しいコラボレーション時代の到来を促進します。

AI エージェント + 暗号化の潜在的なリスク

一方で、暗号通貨と AI エージェントの組み合わせは理論的には実現可能ですが、技術的な実装には依然として多くの課題があります。例えば：

一方で、AIエージェントの行動ルールが仮想通貨のスマートコントラクトによって固まってしまうと、柔軟性に欠け、複雑な倫理問題に対処することが難しくなる可能性があります。例えば：

さらに、暗号通貨の導入は経済システムの分断を悪化させる可能性があります。 AIエージェントと仮想通貨を組み合わせると、技術的優位性を持つ側が経済活動における支配的な地位をさらに強固にする可能性がある。 AI技術や仮想通貨の波から排除された個人や中小企業は、技術コストを支払う余裕がないために疎外され、社会的不平等を悪化させる可能性があります。

AI エージェントと暗号通貨の組み合わせは、技術革命のプロトタイプです。その可能性は、正規化と自動化を通じて効率と公平性を向上させ、コラボレーション モデルの変化を促進することにあります。ただし、この技術の組み合わせは確実な解決策ではなく、その複雑さとリスクにより、技術開発や社会応用には注意が必要です。私たちはその価値を積極的に探求する必要がある一方で、テクノロジーがもたらす不平等や不確実性についても警戒する必要があります。