#newt $NEWT @NewtonProtocol
私はニュートン・プロトコルを、あとで見返す別のアイデアとして、そのまま仕舞い込んでしまいそうになった。たいてい「後で」が意味するのは「結局やらない」ことだから。たぶんこの業界の中で時間を使いすぎた副作用なんだろう。十分なサイクルを重ねると、新しい概念を追いかけるよりも、みんなが見落として当然のものとしている小さなディテールに目を向ける方が増えていく。

AIをめぐる議論は、妙に不完全に感じることが多い。モデルが良い判断をできるかどうかを問う時間はたっぷりあるのに、その判断が何に踏み込むのか、という問いに時間をあまり割いていない。分散型システムは管理された環境ではない。そこは人であふれていて、予測しにくく、参加者がいて、条件が変わる瞬間に彼らのインセンティブも動いてしまう。そこをモデル化するのは、ずっと簡単ではなかった。

私は見出しを取らない部分へと引き寄せられ続けている。検証プロセス。退屈な手順だ。数週間や数か月のうちに、ちょっとした成功デモのように一時的に整うのではなく、実行が一貫しているかどうかを静かに決めていく。多くのインフラが信頼を得るのは、賢いからではない。何も特別なことが起きない状態が、同じことの繰り返しとして積み重なるから信頼される。

だからこそ、ニュートン・プロトコルが私の関心を思った以上に長く引きつけてきたのかもしれない。全部がうまく解けていると考えているからではなく、より良い自動化が進んでも消えない疑問に、つい触れてしまっているように思えるからだ。自律システムがほかの自律システムと相互作用し始めると、あらゆる前提が誰か別の前提に依存するようになる。

たぶん本当の難しさは、知能を作ることではない。独立した意思決定が何層にも重なり始めたあとでも、そのネットワークを理解可能な状態に保つことだ。私はまだ、それが技術的な問題なのか、協調（コーディネーション）の問題なのか、あるいはその間のどこかにあるのか分からない。