別のプロトコルに注目しようとしていたわけじゃない。暗号資産の周りに十分な年数いると、結局どれも似たり寄ったりでぼやけて見えてくる。名前が違っても、図は同じで、よく聞くおなじみの約束が並ぶ。だからニュートン・プロトコルが会話に何度も出てきたとき、最初の直感は高揚ではなかった。距離感だった。距離感は、ときに役に立つことを学んだ。
それから数日後でも、そのことを考え続けてしまっている自分に気づいた。つまり、どこかで心が落ち着かなかったということだ。
プロトコルそのものというよりは、むしろそれが静かに指し示している方向のほうだ。
AIが分散システムの中で意思決定を行うという発想は、今ではほとんど避けられないものに見えます。人々はもうそれに立ち止まって疑問を持つことすらほとんどありません。たぶんそれが私を困らせているのです。どこかの時点で、そうした環境に自動化された判断が必要かどうかを問うところから、答えはもう決まっているのだと決めつける方向へと、私たちはいつの間にか移ってしまった。
それが本当だと私は確信していません。
市場が不思議なのは、想定外の形で自信を罰するからです。ある戦略は数か月間ほぼ完璧に見えることがあります。ところが、ある一度の異常事態が起きると、全体を支えてきた前提が誰も気づいていなかったところから露呈します。私は十分な数のシステムが壊れるのを見てきました。人が想定した状況が原因で崩れることは、たいてい少ないと知っています。皆が計画していた「そのシナリオ」で落ちることは、めったにありません。
いつもあるのは普通のものです。ただ、配置が違うだけ。
だから私は、結果ではなくインフラへと話を何度も戻しています。
自律システムが何を成し遂げうるかを語るのは誰にでも好まれます。ですが、検証の実行保証や、目新しさが消えた後にもそれが本当に頼れる状態に残るかを決める、退屈な仕組みのために時間を費やしたい人はほとんどいません。そうした会話は、静かに他のすべてを決めているのに、あまり注目を集めません。
ニュートン・プロトコルは、あのもっと静かな層のどこかに住んでいるように思えます。
その観察には慎重です。まだ私はそれを十分に理解できていないと思うからです。たぶん誰も、ちゃんと理解できていないのかもしれません。AIの戦略が分散したレールの上で動くと想像するのは一つのことです。でも、同じ目的を共有せずに、十数個、やがては何百もの独立したシステムが互いに反応し合うことを考えるのは、全く別のことです。
協調は単純に聞こえます。けれどインセンティブがずれ始めると、それはたちまち簡単ではなくなります。
その揺らぎは微妙です。自らを誇示することはありません。
最適化は次の最適化へとつながります。開発者は、最初は想定していなかったインセンティブに反応します。ユーザーは、設計時には非合理に見えた振る舞いを、金銭が絡むとまったく理にかなっているかのように行います。やがて環境そのものが変わってしまう一方で、下にあるインフラはまだ昨日の条件を前提にしています。
私はそれを何度も見てきました。だから、技術の進歩と、積み重なった複雑さを切り分けるのが難しいのです。
ときには、それらは同じものです。
そしてAIは、計測が難しいもう一つの層を加えます。予測不能だからというだけではありません。予測可能性そのものが条件付きになっていくからです。モデルは改善する。データは変わる。文脈は移る。先月は筋が通っているように見えた判断が、何かが派手に壊れるわけでもなく、静かに足場を失います。
チェーンはまだ取引の最終確定を行うかもしれません。
ロールアップはまだ機能するかもしれません。
すべてが健全に見えることもありますが、信頼はゆっくりと現実から離れていきます。
そこが、どうしても考え続けてしまう部分です。
もしかすると、信頼できるインフラは、理想的な条件をどれだけ効率よく扱うかで定義されるものではありません。前提が崩れ始めたときに、どれだけ誠実に振る舞うかで定義されるのかもしれません。そうした瞬間はたいていゆっくりで、ほとんど見えず、プロダクト発表では要約できません。
だからこそ、ニュートン・プロトコルが頭から離れないのだと思います。何かを理解して分かったものとしてではなく、私を、業界がすでに答えを出していると思っていた問いへと引き戻し続けるものとして。
それでも、私たちは結局「そうだ」と自分たちに言い聞かせただけなのかもしれません。
