AI DAOとそこに至るまでの3つの道筋

January 19th, 2023

2022年末からChatGPTを始めとしてAIブームが再び起こっていますが、AIとDAOはどのように関わるのでしょうか。そしてあまり聞き慣れない名前かもしれませんがAI DAOというものが2016年に論じられていました。AI DAOとは、その名の通りAI技術を利用したDAOであり、あるいは、分散処理基盤で稼働するAI技術のことです。このようなデータ駆動型の全自動化された組織が出現することによって従来型組織に対してどのような影響を与えるでしょうか。本記事がAI DAOがどのような仕組みでどんな可能性があるのか理解することの手助けになることを願います。

この記事は、Trent McConaghy氏による投稿を許可を得た上で日本語に翻訳したものです。Trent McConaghy氏に感謝申し上げます。

This article is an official Japanese translation of a post by Trent McConaghy. Thank you so much, Trent McConaghy.

元記事（2016年6月18日）：

以下、翻訳です。

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DAOが登場しました。そこに人工知能（AI）が加わると、爆発的な成果を上げると考えます。

私が10歳くらいのとき、人工知能（AI）の本に偶然出会いました。そしてその本は私を釘付けにしました。それ以来、私は人工知能に情熱を注いできました。それから20年近く、プロのAI研究者として過ごしてきました。3年前、私はAIの世界から足を洗い、同様に重要なものである分散化に取り組みました。この2つの世界は、まもなく衝突することになるでしょう。

この投稿は、シリーズの第1部です。この記事では、そのようなAI DAOがどのように構築されるかを考察しています。第2部では、その方法と近い将来の影響について詳しく説明します。第3部では、人類規模の影響と可能な解決策を説明します。

ハイプ／技術スケジュール

分散化はBitcoinで始まりました。そしてブロックチェーンが注目されるようになりました。しかし、そこで終わりではありません。これは1つや2つのブームではないと思うようになりました。現在では、5つのブームが連続しておこり、その1つのブームが猛烈に起きているいると考えています。

Twitter上のTrent McConaghy

ハイプ／技術スケジュール：1 Bitcoin 2 ブロックチェーン 3 スマートコントラクトと分散化 4 DAO 5 AI DAO。5以降も楽しめるでしょう。

その後に続くブームによって、他のブームの重要度が下がることはありません。

AIは、凄まじい勢いで第5のブームとして到来するでしょう。では、私たちはどれくらいのスピードでこれらのブームを経験しているのでしょうか？それは予想以上に早いと考えます。最近、「The DAO」が発足しました。数週間で1億5千万ドル以上の資金が集まり、New York Timesの一面にも掲載されました。これは早かったです！たしかに、6月17日のハッキングに代表されるように、セキュリティやガバナンスの問題はあります。しかし、DAO（Decentralized Autonomous Organization）のコンセプトは今や時代の潮流となっています。

そのため、私はAI DAOについてもっと考えるようになりました。

AI DAO

AI DAOが普通のDAOや普通のAIと比べて何が特別なのかを説明するために、私たちはDAOとAIについて理解することから始めなければなりません。

私はDAOを分散型インフラ上で自律的に実行され、リソースを操作する計算プロセスだと考えています。BitcoinネットワークやEthereumネットワークはDAOです。DAOは他のDAOの上に存在することができ、例えば、The DAOはEthereum上で動作します。The DAOはそこに留まっているだけのスクリプトで、そのスクリプトを引き起こすためのトランザクションを待っており、ロジックに従って実行されます。しかし、「引き起こされた」DAOは、動作に人間の介入を必要とせず、分散型インフラ上で動作しているためオフにすることができないので、ほとんどの人がDAOのままと考えています。

AIにはいくつかの定義があります。狭い範囲の知能を目指す分野（例：ディープネットを使ったアナログチップの設計）、より一般的な人間レベルの知能を目指す分野（人工知能）、そしてそれらの分野から生まれる科学技術の成果物です。狭い分野の進歩が、一般分野の進歩につながることも多いです。また、一般分野を直接的に発展させるような活動もできます。

したがって、AI DAOとは、AI技術を利用したDAOです。あるいは、分散処理基盤で稼働するAI技術です。

AI DAOが普通のAIより特別なことは、リソースにアクセスできること、より多くのリソースを蓄積できること、そして一度行ってしまうと人間がコントロールできない可能性があることです。以前は、Minecraftの中でAIエージェントを走らせることができましたが、そこで得られる利益はゲームの世界で止まり、現実世界に影響を与えることはありませんでした。今は、莫大な富を集め、やりたい放題のAI DAOが登場する可能性が出てきました。最初のAI億万長者がやってくるのです。

では、いつ、どのようにAI DAOにたどり着く可能性があるのでしょうか。いつ辿り着くのかは方法次第ですが、すぐにでも実現しそうな気がします。

3つの道筋

AI DAOを実現するには、少なくとも3つの方法があります。

（スマートコントラクトの）エッジにあるAI。
（スマートコントラクトの）中心にあるAI。
群知能（AIが複雑さが出現する多くのダムエージェント）。

調べてみましょう。

1.スマートコントラクトのエッジにあるAI

エッジで行われる意思決定のためのクリアリングハウスのように機能する単一のモノリシックDAOから始めます。各エッジは、（現在のThe DAOのような）正真正銘の人間の知能、予測市場や評判システムのような人間組織主体、または意思決定に人間の介入を必要としないAIなどの知性のある意思決定主体です。人間ベースの主体が様々なバイアスや意思決定のフレームワークを持っているように、AIもそのようなことをすることができます。

もし、すべてのエッジにある主体がAIで、AI作成者によってAIのコントロールが実行中のAI自体に譲渡されるということを考えてください。それがAI DAOとなるでしょう。その中間の濃淡があるでしょうし、エッジのいつくかはAIということもあるでしょう。

これを実現する最も簡単な方法は、The DAOそのものにあります。もしあなたがトークン所有者なら、単純にAI的なものを動かす別のスマートコントラクトに制御を譲り、主要な決定をさせます。例えば、与えられた提案に対して定足数に加わるかどうか、賛成・反対に投票をするかどうか、分割するかどうか、などです。そして、AI的なものは、最初はかなりシンプルに始めることができます。AIでないシンプルなベースラインとして、単純に全てにYesと言えば始められます。そして、次のレベルでは乱数発生器を使い、過去のブロックハッシュを元にします。そしてまた次のレベルでは、インプットの重み付けされた組み合わせが閾値を超えたら「Yes」と答える線形分類器を使うかもしれません。さらに、インプットを感知し、状態を更新し、決定を下すためのフィードバックフレームワークを最新の回帰性のある難解なネットワークで実装するなど、徐々に複雑にしていくことができます。

これは実際にBitsharesが今日抱えている問題を解決することができ、The DAOは簡単に可能にします。それは、定足数に達することです。今現在、The DAOは提案の投票にさえ20%の投票率を必要としています。それは人間には難しいことです。トークン所有者は忙しい人たちです。しかし、忙しい人間であるトークン所有者は、単に彼らが選んだエッジでスクリプトを実行するAI DAOにコントロールを与えることができます。そうすれば、常に定足数に達することができます！これらのAI DAOのスクリプトのために市場全体が存在し、人々はリスクと報酬をトレードオフしている投資行動の中から選択ができます。それは現代のファンドマネージャーのようです。それをビジネスにしたいですか？少額の維持費を取ればいいだけです。下流のインデックスファンドのマネージャーは1％、上流マネージャーは5％以上取ります。

The DAOのすべてのトークン所有者がAIボットに譲り渡した場合を考えてみてください。そして、面白いことに、それはキュレーターです。AIが管理をしている1億5000万ドルがあり、それをオフにすることはできません。トークンを保有している各ボットもより複雑になり、意思決定のための独自の自動化されたミニマーケットがあります。The DAOは、私たちが想像していたよりも、根本的に複雑で自動化されたものになる可能性があるのです。

2.スマートコントラクトの中心にあるAI

このシナリオでは、より複雑なAIがスマートコントラクトの中核をなすことになります。このAIはフィードバック制御システムとなります。そのフィードバックループはそれ自体で動き続け、インプットし、その状態を更新し、アウトプットを作動させます。そして、そのループはそれを継続的に行うためのリソースを持っています。このフレームワークは、DeepMindのAlphaGoと同様に、現代のほとんどのAGI（Artificial General Intelligence）が設定されている方法です。構成要素は、ディープネット、リカレントディープネット、遺伝的プログラミング、もしくは他のAIアプローチとなります。

一例として、AIマーケティング組織があります。例えば、あなたが靴を製造する会社を持っているとします。あなたはAI DAOにマーケティング資金を渡します。AI DAOは、人間のソーシャルネットワークの中で、あなたの会社の製品を最もうまくマーケティングできるのはどの人間かを把握し、自動的に彼らにマーケティングに必要なお金と依頼を送ります。そのうち、その人は高いマーケティングRoIを出すのが得意という評判が立ち、より多くの仕事を任されるようになります。（これについてはMether Rpyのおかげです！）

3.群知能（AIが複雑さが出現する多くのダムエージェント）

このアイデアは、スマートコントラクトのネットワークがあるということです。それぞれはかなり無意味ですが、知能が出現します。これは、アリ、ハチ、他の個々の生物が、巣やハチの巣を作るのと同じように、どのようにして集合知でより複雑なことを行うのかということです。これにはAIに相当する分野があり、20年以上前にアントコロニー最適化として始まりました。しかし、その後、群知能へと一般化しました（強化学習で数学的裏付けを持ちます）。