IOSG｜テック大手とAIエージェント・イノベーターの挑戦とジレンマ

1. 集中型AIエージェントの展望

人工知能エージェントは、私たちがウェブと対話し、オンラインでタスクを実行する方法を変革する可能性を秘めています。暗号通貨の支払いトラックを利用するAIエージェントについて多くの議論がありますが、確立されたWeb 2.0企業も包括的なエージェント（AIエージェント）製品スイートを提供するのに適していることを認識することが重要です。

ウェブ2.0企業のエージェントのほとんどは、アシスタントや垂直ツールの形で提供されており、実行能力は弱い。これは、基礎となるモデルがまだ十分に成熟していないためであり、規制の不確実性などの理由でもある。エージェントはまだ第一段階にあり、特定の分野ではうまくやれるが、基本的に一般化能力はない。例えば、アリ・インターナショナルは、クレジットカードの紛争に関する電子メールに加盟店が返信するのを専門に支援するエージェントを持っている。配送記録などのデータを呼び出し、送信するテンプレートを生成する非常にシンプルなエージェントで、クレジットカード会社からの請求を抑えられる成功率が高い。

アップルやグーグルのような技術大手や、OpenAIやAnthropicのようなAI専門企業は、エージェントシステム開発の相乗効果を探るのに特に適しているようだ。アップルの強みは、AIモデルのホストやユーザー・インタラクションのポータルとして機能するコンシューマー・デバイスのエコシステムにある。同社のアップル・ペイ・システムは、エージェントが安全なオンライン決済を可能にする可能性がある。グーグルは、膨大なウェブデータのインデックスとリアルタイムの埋め込み機能を持ち、エージェントに前例のない情報へのアクセスを提供できる。一方、OpenAIやAnthropicのようなAI大国は、複雑なタスクの処理や金融取引の管理が可能な特殊モデルの開発に注力できる。Web2の強豪企業に加え、米国にはこの種のエージェントを手がける新興企業も数多く存在する。例えば、歯科医の予約管理を支援したり、来院後のレポート作成を支援したりするような、非常にきめ細かなシナリオだ。

しかし、これらのウェブ2.0の巨人は、古典的なイノベーターのジレンマに直面している。その技術力と市場支配力にもかかわらず、彼らは破壊的イノベーションの危険な海を航海しなければなりません。真に自律的なエージェントを開発することは、彼らの確立したビジネスモデルからの大きな逸脱を意味する。加えて、AIの予測不可能性は、金融取引やユーザーの信頼という大きな賭けと相まって、重大な課題を突きつけている。

2.イノベーターのジレンマ：中央集権型プロバイダーの課題

「イノベーターのジレンマ」とは、成功した企業がしばしば新しい技術やビジネスモデルを採用するのに苦労するというパラドックスを表しています。革新が長期的な成長に不可欠である場合でも、成功した企業はしばしば新しいテクノロジーやビジネスモデルを採用するのに苦労するというパラドックスを説明しています。この問題の核心は、既存企業が新製品や新技術の導入に消極的なことである。こうした企業は、こうしたイノベーションを採用することで、一定レベルの洗練性と信頼性に慣れ親しんだ現在の顧客層が疎外されることを恐れている。このためらいは、長い時間をかけて培われてきたユーザーの期待を損ないかねないというリスクから生じている。

2.1.エージェントの予測不可能性とユーザーの信頼

グーグル、アップル、マイクロソフトのような大手ハイテク企業は、その帝国を築くために、実績のあるテクノロジーやビジネスモデルに基づいてきました。ビジネスモデルで帝国を築いてきました。完全自律型エージェントの導入は、こうした確立された規範からの大きな逸脱を意味する。これらのエージェントは、特に初期段階では、必然的に不完全で予測不可能なものとなる。AIモデルの非決定論的な性質は、大規模なテストを行っても、常に予期せぬ振る舞いをするリスクがあることを意味する。

これらの企業にとって、賭け金は非常に高い。たった一度の不手際が評判を落とすだけでなく、大きな法的・金銭的リスクにさらされる可能性があるのです。このことは、企業にとって慎重になる強い動機となり、エージェントの分野における先行者利益を逃す可能性があります。

エージェントの導入を検討している中央集権的なプロバイダーにとって、顧客からの抗議のリスクは非常に高い。素早くピボットすることができ、失うものがあまりない新興企業とは異なり、既存のハイテク大手は、一貫した信頼性の高いサービスを期待する何百万人ものユーザーを抱えている。

エージェントがユーザーのために、一連の不適切な財務上の決定を下すというシナリオを考えてみよう。その結果、慎重に築き上げた長年の信頼が損なわれる可能性がある。ユーザーはエージェントだけでなく、会社のAIベースのサービスすべてに疑問を抱くかもしれません。

2.2あいまいな評価基準と規制上の課題

さらに、何が「正しい」代理応答なのかをどのように評価するかが、さらに複雑になっています。さらに、何が「正しい」代理応答なのかをどのように評価するかが、問題をさらに複雑にしています。多くの場合、代理人の回答が実際に正しくないのか、それとも単なる偶然なのかが不明確である。このグレーゾーンは紛争を引き起こし、顧客との関係をさらに悪化させる可能性がある。

おそらく、集中型エージェント・プロバイダーが直面する最も困難な障害は、進化する複雑な規制環境でしょう。これらのエージェントがより自律的になり、ますますデリケートなタスクを処理するようになると、規制上のグレーゾーンに入り込み、重大な問題を引き起こす可能性があります。

金融規制は特に厄介です。エージェントがユーザーの代わりに財務的な決定を下したり、取引を実行したりする場合、金融規制当局による規制を受ける可能性があります。さらに、コンプライアンス要件は広範囲に及び、法域によって大きく異なることがあります。

責任問題もあります。エージェントの判断がユーザーに金銭的損失やその他の損害を与えた場合、誰が責任を負うのでしょうか？ユーザーか？企業？AI自身か？これらはすべて、規制当局や法律家が取り組み始めたばかりの問題です。

2.3 Model bias can be a source of controversy

さらに、エージェントがより洗練されるにつれて、独占禁止法規制に抵触する可能性があります。さらに、エージェントが洗練されるにつれて、独占禁止法の規制に抵触する可能性もあります。企業の代理店が一貫して自社の製品やサービスを優遇している場合、これは反競争的行動とみなされる可能性がある。これは、すでに市場支配力について精査されているハイテク大手にとっては特に重要なことです。

AIモデルの予測不可能性は、このような規制上の課題をさらに複雑なものにしています。Web2がAIの挙動を完全に予測したり制御したりできない場合、規制遵守を確保することが難しくなります。この予測不可能性は、企業がこれらの複雑性に取り組むにつれて、Web2エージェントの技術革新の遅れにつながる可能性があり、その結果、より柔軟なWeb3ソリューションが有利になる可能性があります。

3. .Web3の機会

LLMの基礎となるモデルの機能強化により、エージェントは次の形態に移行する機会を得ました。エージェントは比較的高度な自律性を持っており、大企業があえてこの点に手を出すことは現状では考えにくく、ユーザーがピザを注文するのを手助けするのが限界かもしれない。スタートアップ企業は大胆かもしれないが、多くの技術的な障害に直面するだろう。例えば、エージェント自体がIDを持っていないため、どのような操作でもエージェントのユーザーとアカウントのIDを借りる必要がある。web3テクノロジーは、AIエージェント開発のためのユニークな機会を提供し、集中型プロバイダが直面している課題のいくつかを解決することができる。web3システムは、エージェントは、ウォレットを介して複数のDIDを達成するためにマスターすることができ、それは支払いの暗号化を介しているかどうか、またはライセンスされていないプロトコルのすべての種類を使用すると、エージェントに非常に友好的です。非常にエージェントに優しい。エージェントが複雑な経済行動をとるようになると、エージェント間で強い相互作用が起こる可能性が高い。このとき、エージェント間の相互疑念が解消されなければ、エージェント経済システムは完全な経済システムとは言えない。これも暗号技術で対応できる分野である。

別の方法として、暗号経済インセンティブはエージェントの発見を促進し、エージェントが悪さをした場合に誓約をカットするか没収されるペナルティを提供することができます。これにより、良い行動には報酬が、悪い行動には罰が与えられる自己調整システムが構築されるため、中央集権的な監視の必要性が減り、金融取引を完全に自律的なエージェントに委ねることをいち早く採用した人たちに、ある程度の安心感を与えることができるかもしれません。

暗号経済的な誓約には二重の役割があり、行動が良くないときには削減を要求し、エージェントを発見する過程では重要な市場シグナルとしても機能する。他のエージェントにとっても、特定のサービスを探している人にとっても、直感は単純である：誓約が多ければ多いほど、特定のエージェントのパフォーマンスに対する市場の信頼が高くなり、ユーザーの考え方が穏やかになる。これは、最も効果的で信頼できるエージェントが自然に目立つようになる、よりダイナミックで応答性の高いエージェントのエコシステムを作り出すかもしれない。

Web3はまた、オープンなエージェント市場を作る能力も持っています。これらの市場は、中央集権的なプロバイダーを信頼するよりも、より高度な実験と革新を可能にします。新興企業や独立系開発者はエコシステムに貢献することができ、より速く、より特化したエージェントの進歩につながる可能性があります。

さらに、GrassやOpenLayerのような分散型ネットワークは、エージェントにオープンなインターネットデータと認証を必要とするクローズドな情報の両方へのアクセスを提供することができます。このように多様なデータソースに幅広くアクセスすることで、Web3エージェントはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、より包括的なサービスを提供できるようになるかもしれません。

Web 2.0 vs. Web 3.0

4. Web3 人工知能エージェントの限界と課題

4.1 暗号決済の限定的な採用

ウェブ3.0エージェントが直面するであろう採用の課題について考察しなければ、この投稿は完全ではありません。部屋の中の象は、オフチェーン経済の決済ソリューションとしての暗号通貨の採用がまだ限られているということです。現在、暗号通貨による決済を受け入れているオンライン・プラットフォームはほんの一握りであるため、現実の経済における暗号通貨ベースのエージェントの実用的なユースケースは限られている。暗号決済ソリューションがより広範な経済に深く統合されなければ、Web 3.0エージェントの影響は今後も限定的なものにとどまるだろう。

4.2  取引の規模

もう1つの課題は、典型的なオンライン消費者の取引規模です。トランザクションの規模です。これらの取引の多くは比較的少額であり、ほとんどのユーザーにとってトラストレスシステムを正当化するには十分ではないかもしれません。中央集権的な代替手段が存在する場合、平均的な消費者は少額の日常的な購入に分散型エージェントを使う価値を見出せないかもしれない。

5. . 結論

非決定論的モデルの予測不可能性を理由に、テック企業が完全自律型AIエージェントを提供することに消極的であることが、暗号スタートアップにチャンスをもたらしています。これらの暗号スタートアップは、エージェントの可能性と実際の実装の間の距離を埋めるために、オープンな市場と暗号経済的セキュリティを活用することができます。

ブロックチェーン技術とスマートコントラクトを活用することで、暗号AIエージェントは、中央集権型システムではマッチングが難しいレベルの透明性とセキュリティを提供できるかもしれません。これは、高度な信頼性を必要とする、または機密情報を含むユースケースにとって特に魅力的かもしれません。

まとめると、Web2とWeb3の両方の技術がAIエージェント開発の道を提供する一方で、それぞれのアプローチには独自の利点と課題があります。AIエージェントの将来は、これらの技術をいかに効果的に組み合わせ、改良して、信頼性が高く、信頼できる、有用なデジタル・アシスタントを作り出せるかにかかっているかもしれない。この分野が発展するにつれて、Web2とWeb3のアプローチが融合し、それぞれの長所を活かして、より強力で汎用性の高いAIエージェントが誕生するかもしれません。