最近、仮想通貨におけるAIについて、私たちは間違った質問をしているのではないかと考えるようになりました。
誰もが「どれくらい自動化できるのか」「どれくらい速く反応できるのか」「私たちなしでどれだけの判断を下せるのか」を知りたがっています。私はその高揚感はわかります。でも、そうした問いは長くは心に残りません。残るのは、もっとずっと静かな何かです。
私たちは、そうした決定を少しずつ自分でしなくなっていったら、どうなるのでしょう？
その考えは、ニュートン・プロトコルについて読んでいるときにふたたび頭に浮かびました。
それは技術のせいではありませんでした。私が「もし私たちの金融上の意思決定の多くが、静かにソフトウェアの手に移っていったら、日常生活はどんなふうに見えるのだろう」と想像してしまっている自分に気づいたからです。最初は心地よく感じます。けれど、そのうち少しだけ馴染みのない感じがしてきます。
これは前にも見たことがあります。
初めて地図アプリを使うとき、私たちはまだ道に注意を払っています。数か月後には、青い線を考えずに辿るようになります。目的地は同じままでも、意識はゆっくりと消えていくのです。
暗号資産も、似た道を歩んでいるのではないかと、つい考えてしまいます。
何年か前、取引を送ることは大事なことのように感じました。私は細部まで確認しました。1つのミスが致命的になり得ると知っていたからです。今では、すべてがよりスムーズになっています。ウォレットは賢くなり、オートメーションは伸び続けています。私たちはクリックして承認し、そのまま先へ進むのです。
便利さは素晴らしいものです。
しかし、便利さにも静かな面があります。それは、私たちが理解しきる前に信じることを教えてくるのです。
それがいつも危険とは限りませんが、与えられる注意はもっと必要です。
だからこそ、Newton Protocolに惹かれました。
それはAIについて語っているからではありません。
オートメーションがワクワクするように聞こえるからではありません。
その出来事が、私に責任について考えさせました。
もしソフトウェアが私たちのために行動し始めたら、責任はどこで終わり、ソフトウェアの責任はどこから始まるのでしょう？私は完璧な答えを持っていません。たぶん、誰も持っていないでしょう。それでも、その問いは別の「スピードが速くなる」という約束よりもずっと重要だと思います。
別の感覚が、私の中に残りました。
人は通常、オートメーションがすべてをうまくやってくれる瞬間を覚えています。誰も気づかなかった完璧な取引や、思いがけない好機を称えます。
平凡な日々について語る人はとても少ないです。
あの静かな日々は大事です。
信頼は、華やかな瞬間に築かれるものではありません。何も問題が起きない小さな瞬間が何百も積み重なることで、信頼は生まれていきます。
意外なくらい人間らしく感じます。
AI開発者のためのマーケットプレイスという発想には、私も一度立ち止まらされました。
表面上は、テクノロジーがテクノロジーと競い合っているように聞こえます。
それが本当に起きていることだとは思いません。
人は人を選ぶのです。
アルゴリズムだらけの世界でも、私たちは頼りがいがあると感じられる誰かを探し続けます。私たちは一貫性に気づきます。誠実さを覚えています。壊れた約束よりも、小さなミスのほうを許しやすいのです。
コードが体験を支えることはあっても、信頼はやはり人に属しています。
ときどき、暗号資産はスピードを褒め称えるあまり、重要な何かを忘れてしまっているのではないかと思います。
テクノロジーは毎年、ますます速くなっていきます。
人間の判断は、そうではありません。
私たちはまだ、すぐに興奮しすぎてしまいます。
私たちはまだ、あまりにも簡単にパニックになります。
私たちはまだ、自信と確信を混同しています。
その考えを変えるソフトウェア更新は、何もありません。
たぶん、そうなることは一生ないのかもしれません。
だからこそ、私はNewton Protocolのようなプロジェクトに惹かれます。より賢い未来を約束しているからではなく、私たちが気づかないうちに、どれだけのコントロールを手放す覚悟があるのかという問いを、ひそかに持ち上げているからです。
Newton Protocolが成功するかどうかはわかりません。
今日のことを、誰も正直には知ることはできません。
私が確かなのは、AIの未来は「知能」だけによって形作られるわけではないということです。それはまた、信頼、忍耐、そして人々が毎日積み重ねる小さな選択によって形作られていくでしょう。
そうしたことは見出しにはめったに登場しません。
彼らはめったにSNSで盛り上がりを作りません。
それでも彼らは、どの考えが私たちの心に残り、どの考えがひっそり消えていくのかを、しばしば決めてしまいます。
最大の課題は、もしかすると機械に「考える方法」を教えることではないのかもしれません。
それは、私たちが自分で考えることを、ゆっくり止めてしまわないようにすることなのかもしれません。