先日、私はネットで買い物をしました。注文する前は、商品紹介をあまり見ていなかったのに、代わりに十数分もかけてレビューを読み、購入者の投稿写真を見て、店舗の評価を確認し、さらにはわざわざ低評価も開いて、他の人がどんな落とし穴に遭ったのかを確かめました。後でふと気づいたのですが、私たちは毎日大量の情報に触れているのに、実際に決定を左右するのは、情報の量ではなく、それを信じようと思えるかどうかです。
よく考えてみると、未来のAIも実は同じです。今はみんなが、AIエージェントが自動で取引できるのか、自動で資産を管理できるのか、自動で戦略を実行できるのかを議論しています。モデルがますます賢くなれば、たくさんのことをAIに任せられるようになるように思えます。でも、それが間違ったデータや遅延したデータを受け取っていたり、異なるプロトコル間のデータ基準がそもそも相互に検証できなかったりする場合、実行するほど速いほどリスクはむしろ広がっていきます。本当にAIの上限を決めているのは、どれだけ多くの情報を処理できるかではなく、信頼できる情報に基づいて判断できるかどうかです。
そしてまさにそういう理由で、私は @NewtonProtocol のホワイトペーパーを読み直すと、注目点が多くの人と少し違っていた。AI がどれだけ機能を果たせるかというよりも、なぜあれほど多くの分量を認可、検証、実行プロセスに割いているのかが気になった。読み進めていくうちにわかってきたのは、実際に解決したいのは Agent をもっと賢くすることではなく、行動に移す前に、データソースが信頼できるか、認可が妥当か、実行がユーザーの当初の意図に沿っているかを先に確認することだということ。言い換えれば、AI の能力を高めるというより、AI が間違いを犯す確率を下げることを目指している。
だから今、私は Mainnet Beta を見ていて、この仕組みが本物の環境でどれだけ耐えられるかを試しているように感じる。将来的には、より多くの Agent が同時にオンチェーンで協力に参加するようになるはずだが、基盤に統一された検証メカニズムや実行ルールがなければ、どれほど進んだ AI でも長期的な信頼を築くのは難しい。逆に、基盤のルールが十分に信頼できるなら、自動化エコシステム全体が本当に動き出す機会がある。
ホワイトペーパーを最後まで読んで、いちばんの実感はとてもシンプルだった。以前は、AI で最も重要なのは能力をどんどん引き上げることだと思っていたが、最近はむしろ、能力は第一歩に過ぎず、最終的にどこまで到達できるかを決めるのは信頼だと感じるようになった。だからこそ、私はずっと @NewtonProtocol 、Mainnet Beta、そして $NEWT に注目している。ますます賢くなる Agent というより、すべての Agent が安心して協力できるネットワークを見たいと思っている。なぜなら、それがあってこそ、Web3 の自動化は本当に大規模なアプリケーションへと進んでいく可能性があるからだ。