「トラストレス」は過剰に売り込まれてきたと思う。 私たちは、機械が契約を実行する方法を解決した。 しかし、結果が曖昧な場合に、機械が契約の意味をどのように判断するかという点は、まだ完全には解決されていない。 Agent Tankの第2エピソードは、この違いをはるかに明確に教えてくれた。 単純なエージェント間の取引を考えてみよう。 エージェントAが、いくつかの条件のもとでエージェントBにタスクの完了を依頼する。 Bが何かを提供する。 Aは、それが要件を満たしていないと主張する。 では、次に何をするのか？ スマートコントラクトは、署名や残高、事前定義された条件を検証できる。 しかし、作業が契約の意図を実際に満たしているかどうかについて争いが生じた場合、問題はもはや実行ではなく、裁定になる。 裁定を扱うあらゆるシステムには、信頼の表面（trust surface）が存在する。 中央集権的なオペレーターは圧力を受ける可能性がある。 単一のオラクルは誤っているか、操作される可能性がある。 単一のモデルは、証拠を自信を持って誤解する可能性がある。 投票メカニズムは、単に意見の相違を影響力の競争に変えてしまうだけだ。 これらのいずれも、中立的な判決を自動的に生み出すわけではない。 エージェント経済をスケールさせるためには、決定論的なルールに還元できない結果に対する信頼できる解決プロセスが、欠けている基本要素だと思う。 これは重要だ。なぜなら、エージェントはいずれ、文脈に依存する出力を伴う契約を交渉するようになるからだ。研究の質、タスクの完了度、要件への準拠、納品条件、外部イベントなど、単純な真偽論理として符号化するのが難しい事項が無数に存在する。 ここで@GenLayerの裁定レイヤーが私にとって興味深くなる。 その価値は、魔法のように真実を知ることではない。 価値は、独立した推論が争われる結果を評価し、プロトコルが利用できる判決に至るためのインフラを構築することにある。 これは、より優れたエージェントを構築するという問題とは本質的に異なる。 より優れたエージェントは、機械が何ができるかを拡張する。 裁定は、エージェント同士が意見が対立した際に、信頼できる取引を可能にするかどうかを決定する。 この区別は、エージェント経済における最も重要なインフラの一つになる可能性がある。 Agent Tankハッカソンは、開発者がこの基本要素をどのように活用するかを見るのに興味深い場所だ： https://t.co/zTOJ9OnqRy 第2エピソードからの教訓： エージェントが自律的に取引を開始する瞬間、「誰が決めるのか？」という問いは、「誰が実行するのか？」と同じくらい重要になる。