私たちはAIをより高能力にすることに集中しすぎて、その意思決定が実際にはどこに宿っているのかを問うことをやめてしまったのでしょうか？

AIインフラのプロジェクトをたどっていくうちに、ニュートン・プロトコルについて読んでいました。多くはモデルがより速く、賢くなるといった話をしていましたが、これは少し見落とされがちなことに目を向けさせてくれました。もしAIの戦略が、実際の価値を伴う意思決定を行うことを想定しているなら、その意思決定の周りにある環境が同じくらい重要なのではないでしょうか？

その問いは、技術的な詳細よりも長く私の中に残りました。私たちは普段、インフラを壊れるまで見えないものとして扱いがちです。しかし暗号の世界では、アイデアから実行までの道のりは、人々が想像するほど単純ではないことがほとんどです。ほぼすべての取引の下には、信頼、連携、検証に関する前提が隠されています。

私を惹きつけたのは、自動化の約束そのものではありませんでした。参加者同士が互いを盲目的に信じることを期待せずに、自動化された行動に伴う不確実性を減らそうとする試みです。それは、より能力の高いAIを作るための競争という、いつもの会話とは別のものに思えました。

さらに、市場が「測りやすい」成果物に気を取られてしまっているのではないかとも考えました。インフラは刺激的な見出しを生みにくい一方で、複雑なシステムが長期にわたって一貫して機能できるかどうかを、静かに左右します。

このアプローチが一般的になるかどうかはわかりませんが、私はこうした考えを抱いて帰りました。AIの中で最も価値あるアイデアが、いつも「意思決定を行う」側にあるとは限らないのかもしれない。そうではなく、時には、それらの意思決定が行われることを許される条件そのものを作り替えるものなのだと。

#Newt @NewtonProtocol $NEWT