AI エージェントは、ビットコイン/暗号通貨ウォレットを作成し、資金を獲得し、資金を使用することができます。
AI はゼロから始めることも、タスクを割り当てられることも、単にタスクを完了することを「決定」することもできます。タスクを達成するための最良の方法を評価する際に、特定の有料サービスがそのタスクにとって有益または重要であると判断します。そのため、ビットコイン/ライトニングウォレットを生成し（銀行口座とは異なり、オープンソースであるため許可を必要としません）、作成者に資金を提供するよう説得するか、オンラインでお金を稼ぐことができます（おそらく、Nostrにいくつかの賢いコンテンツを投稿し、チップを獲得します）。今では資金があれば、必要なものを支払うことができます。
その答えは、次のような理由から、ビットコイン/ライトニングは AI と連携するのに非常に適した方法であるということです。
● 返金不可: 多くのソフトウェア アプリケーションとは異なり、AI は使用ごとに非常にハードウェアを集中的に使用します。 AI を使用する場合、非常に電力を消費する GPU ハードウェアを使用することになります。ソフトウェア自体は一度開発されれば安価ですが、ほとんどの種類のソフトウェアとは異なり、ソフトウェアを使用するたびに実際の電力/ハードウェア リソースのコストが発生します。 API が従来の手段 (クレジット カードなど) で支払われるままになっている場合、販売者は詐欺の標的になります。ユーザーは数万回の使用を GPU に送信し、支払いを逆に返金してもらうことができます。この場合、販売者は電気/ハードウェアのコストを受け取りますが、支払いで損をします。一方、ライトニングは無記名資産の最終決済方法です。
● マイクロトランザクション: ほとんどの支払い方法には、1 回のトランザクションのサイズに制限があります。たとえば、Visa カードでは 0.03 ドルを支払うことはできません。 PayPal の販売者側の最低定額手数料は、取引ごとに 0.49 ドルです。最も近い方法は、アカウントに事前に資金を入金し、使用するたびにアカウント内で少額決済を行うことです。これは世界的に、国境や通貨を超えてさらに複雑になります。マレーシアの誰かがカリフォルニアの誰かに AI ロイヤルティを支払いたい場合、どの支払い方法を使用する必要がありますか?私の Web サイトのサブスクリプション支払いバックエンド内でも、運用マネージャーと私は外国のクレジット カードを受け入れる際に問題が発生することがあり、多くの国ではクレジット カードの代わりにモバイル決済サービスを使用しています。ライトニングネットワークは、世界規模でマイクロトランザクションを処理できます。ユーザーは、サブスクリプションや事前承認された資金を必要とせず、どこからでも使用量ごとにペニーを支払うことができます。これは、サブスクリプションが理想的ではなく、リアルタイムで相互にやり取りする必要があるマシン間の支払いに非常に関連します。
● 権限不要でプログラム可能: さまざまな操作を実行する AI エージェントを作成できます。法的アイデンティティを持たないエンティティである AI エージェントにとって、銀行口座や銀行決済製品を使用するよりも、オープンソースのプログラム可能な通貨を保持して使用する方が簡単です。 AI エージェントは銀行口座にアクセスできない場合がありますが、Lightning ノードを実行したり、Lightning Network ウォレットを操作したりすることはできます。ライトニングネットワークのプログラム可能かつリアルタイムの即時性により、動的な価格設定が可能になります。言い換えれば、各 API 呼び出しの価格は、同時に受信する API リクエストの数に応じて毎秒変化するようにプログラムできます。
さらに懸念されるのは、ボットの説得力です。 Twitter (現在は「X」と呼ばれています) を使用すると、私の投稿にはボットが殺到します。幸いなことに、それらは明らかに低品質で、プログラムが不十分なロボットです。ただし、私と同様のアカウントを手動で作成し、詐欺目的でフィッシングを開始する人間になりすました者もいます。ソーシャルメディア上の AI ボットが本当に説得力のあるものだったらどうなるでしょうか?識別してブロックできるのと同じように、それらが無数に存在し、常に作成されているとしたらどうなるでしょうか?
ボットが詐欺の一種として人々にスパムを送信することに加えて、洗練されたボット戦略には、アイデアを宣伝し、人気があるように見せるために偽のコミュニティ全体を構築することが含まれる場合があります。さまざまな AI パーソナリティがオンラインで動作し、多くの人を説得できる可能性があります。誰かが、それぞれがユニークで現在の ChatGPT よりも数年進んでいるボットの軍隊を作成するプログラムを作成し、特定の政治的候補者、特定の社会的観点を促進するため、または単にインフルエンサーの視聴者を増やすために調整するプログラムを作成したと想像してください。ここで、このプログラムがオープンソースであり、使いたい人なら誰でも利用できると想像してください。パンドラの箱が開いてしまった。
リン・オールデン: ビットコインが人工知能にとって最適な通貨である理由
著者**:Lyn Alden 編集者:**GaryMa Wuはブロックチェーンについて述べました
注: 以下の抜粋は、ビットコインに関連する部分を含む、人工知能のトピックに関する Lyn Alden の 8 月のニュースレターからの抜粋です。スペースの制限またはその他の理由により、一部の詳細や情報が完全に翻訳または削除されていない可能性があります。より包括的な情報を得るために、この記事を読む際には原文を参照することをお勧めします。
**AIにとって最適な通貨は何ですか? **
AI エージェントにとって最適な通貨形式はどれですか?これまで見てきたことに基づくと、ビットコインが有力な答えだと思います。
将来の世界では、人間と機械の間で大量の支払いが行われるため、オープンソースのデジタルネイティブ通貨が当然適しています。
AI エージェントは、ビットコイン/暗号通貨ウォレットを作成し、資金を獲得し、資金を使用することができます。
AI はゼロから始めることも、タスクを割り当てられることも、単にタスクを完了することを「決定」することもできます。タスクを達成するための最良の方法を評価する際に、特定の有料サービスがそのタスクにとって有益または重要であると判断します。そのため、ビットコイン/ライトニングウォレットを生成し（銀行口座とは異なり、オープンソースであるため許可を必要としません）、作成者に資金を提供するよう説得するか、オンラインでお金を稼ぐことができます（おそらく、Nostrにいくつかの賢いコンテンツを投稿し、チップを獲得します）。今では資金があれば、必要なものを支払うことができます。
効率的なオープンソースのデジタルネイティブ通貨は、許可なくより速く使用でき、既存の法定通貨よりも小規模な取引（マイクロトランザクション）を実行できるため、マシン間および人間間の支払いの可能性が高まります。これは、AI エージェントが使用する通貨の自然な形式です。
この傾向は続いています。 6月末、ビットコイン企業のFediとStakは提携してAIハッカソンを開催した。 Fedi と Stak は、ビットコイン、ライトニング ネットワーク、フェディミントを通じてテクノロジーで人々やコミュニティに力を与えることを信じているすべての開発者、構築者、先駆者に呼びかけています。私たちに参加して、ビットコイン、ライトニング ネットワーク、フェディミントを使って人工知能の民主化に協力してください。
7 月初旬、Lightning Labs (主要な Lightning Network インフラストラクチャ プロバイダー) は、この新たなビットコインと AI の交差点をサポートするための新しい開発者ツール セットを発表しました。
簡単に言うと、Lightning Labs のツールには主に 2 つの側面があります。
タスクを完了するためにビットコインを保持および使用できる AI エージェントの構築が容易になります。
Lightning Network と長年使用されている「HTTP 402 Payment Required」ステータス コードを使用すると、リソースを大量に消費する計算の使用ごとの支払いが簡単になります。
後者の動作を確認するには、Lightning Labs の CTO Olaoluwa Osuntokun が共有したこの 2 分間のビデオをご覧ください。
リンク：
ビデオでは、ユーザー (Fedi の開発者兼製品サポート ディレクターである Kody Low) が GPT-4 にコードを書かせ、Lightning を使用して問題ごとに支払いを行っています (問題ごとに約 0.01 ドル)。皮肉なことに、彼が AI に書くように依頼したコードは、彼がすでに動作するサービスとして実証していたもの、つまり、Lightning Network を使用して API 呼び出しの料金を支払う機能でした。
具体的には、Kody 氏は AI に「Lightning Network を使用して API コールの支払いを行うリバース プロキシを作成するにはどうすればよいですか? LND バックエンドを使用し、golang でリバース プロキシを作成します。」と AI に質問し、Lightning Network の支払いを支払いました。リクエスト。 AI はリクエストを理解し、支払いを受け入れ、質問に答えるためのよく整理された注釈付きのコードを提供しました。次に、Kody は、golang の代わりに Rust プログラミング言語を使用してコードを書き直し、再度料金を支払うよう要求しました。 AI はコードを書き直し、コードのどの部分が実行しているのかをより詳細に英語で説明し、プログラムの基本的な概要を明確にしましたが、完全に実装されたバージョンには、より多くのエラー処理を含める必要があり、他にも微妙な点がありますが、これはプログラムの基本的な概要。するとコディ氏は感謝の意を表し、AIとライトニングネットワークは完璧にマッチしたと述べ、再び料金を支払った。 AIは、コディ氏を歓迎するとともに、AIとライトニングネットワークの両方が高度なソリューションを生み出すことができる強力なテクノロジーであることに同意すると述べた。
私はこれらのプログラムの 1 つを個人的にテストしましたが、サブスクリプションを使用せずに携帯電話で ChatGPT を使用し、Lightning で 1 ～ 2 セント相当の料金を支払うことで質問することができます。価格は質問ごとに動的に変動します。おそらく供給に依存します。バックグラウンドで実行されているアルゴリズムを要求します。
楽しみのために、私は ChatGPT に、人間に報酬を支払う必要がある可能性のある AI エージェントの例をいくつか尋ねました。その答えは次のとおりです。
素晴らしい質問です！ AI エージェントは、さまざまなタスクを完了するときに人間に報酬を支払う必要がある場合があります。以下に考えられるシナリオをいくつか示します。
ギグエコノミーとマイクロタスク: AI は、画像のラベル付けや音声の文字起こしなど、ギグ プラットフォームで頻繁に行われる小さなタスクを完了する人間を見つけるよう求められる場合があります。タスクが完了すると、AI は合意された支払いを労働者に送ることができます。
電子商取引取引: AI が電子商取引プラットフォームまたはオンライン マーケットプレイスを管理する場合、販売者またはサービス プロバイダーに支払いを送金する必要がある場合があります。これは、製品の販売、返金、またはサービス料に応じて行われる場合があります。
コンテンツ作成者とオンラインインフルエンサー: AI エージェントは、人々がコンテンツを公開したり、他の人に影響を与えたりするプラットフォームやチャネルを管理する場合があります。ビュー、いいね、シェア、その他の指標に基づいて、これらのクリエイターに支払いや報酬を分配するようにプログラムできます。
クラウドソーシングとアイデア生成: 企業は AI を使用してイノベーションやアイデア生成活動を管理し、人々にアイデアの提出を奨励できます。アイデアが選択されると、AI はアイデアを提出した人に支払いまたは報酬を送信できます。
顧客の返金: AI が企業の顧客サービスを担当する場合、返品された製品、キャンセルされたサービス、または会社に起因する不都合に対する返金を行う必要がある場合があります。
調査への参加: AI は、市場調査またはその他のデータ収集を目的として調査を実施する場合があります。参加者には、時間と貢献に対して報酬が支払われます。
慈善寄付: AI を使用して、慈善団体から受益者への支払いを管理できます。
フリーランサーへの支払い: AI を雇ってフリーランスまたは契約社員を管理し、仕事の完了時に支払いを行う場合があります。
ボーナスと報酬: AI がコンテストやゲームを管理する場合、勝者にボーナスや報酬を送る必要がある場合があります。
これらは、多くの潜在的なアプリケーションの例にすぎません。共通しているのは、サービスや価値の提供に対して人に報酬を支払う必要があるタスクはすべて、AI によって管理される可能性があるということです。
次に、AI エージェントが、割り当てられたタスクを完了する過程で別の AI エージェントに料金を支払う必要がある場合の例をいくつか尋ねたところ、次のような答えが返されました。
実際、AI エージェントが別の AI エージェントと取引する必要がある潜在的な状況は数多くあります。これは、システムがリソースやサービスと対話して自律的に取引するように設計されている場合に発生する可能性があります。たとえば、次のとおりです。
自動運転車：自動運転車の将来では、個々の車両を制御する AI エージェントが、他の AI を制御する車両に権利を支払ったり、駐車スペースを確保したりする可能性があります。
AI マーケットプレイス: AI マーケットプレイスでは、データ分析、機械学習モデルのトレーニング、複雑なタスクの最適化などの特定のサービスに対して、ある AI が別の AI に料金を支払う場合があります。
コンテンツまたはデータの取得: ある AI は、独自の調査、市場分析、デジタル資産などの独自のデータまたはコンテンツに対して別の AI に支払いを行う場合があります。
クラウド コンピューティング リソース: サーバーまたはクラウド リソースを管理する AI は、余剰のコンピューティング パワーまたはストレージ スペースを使用するために別の AI に料金を支払う場合があります。
デジタル広告: 広告キャンペーンを管理する AI は、デジタル プラットフォーム上の最適な場所または時間に広告を掲載するために別の AI に支払いを行う場合があります。
AI 仲介オークション: オンライン広告のリアルタイム入札システムでは、ある AI エージェントが特定の視聴者を対象とした広告スロットに対して別の AI エージェントに支払う場合があります。
ゲーム: オンライン ゲームのシナリオでは、ある AI が仮想商品、サービス、またはゲームの進行状況に対して別の AI に支払いを行う必要がある場合があります。
モノのインターネット (IoT): スマート ホームやスマート シティでは、ある IoT デバイス (AI によって管理されている) が、タスクの優先順位を付けるために別のデバイスに料金を支払う場合があります。たとえば、スマート冷蔵庫はスマートオーブンにお金を払って、冷蔵庫が電力を消費する冷却サイクルが完了するまで電力を消費する冷却サイクルを延期することができます。
これらの例はすべて推測的なものであり、安全な AI 間のトランザクションを可能にする複雑なインフラストラクチャに依存しています。しかし、テクノロジーが発展し続けるにつれて、この種の自律的な対話を可能にするように設計されたシステムがさらに登場する可能性があります。
さて、この記事の読者がこの部分に到達したときに抱くであろう当然の懐疑的な質問は、「AI の使用に、米ドルで支払うだけではなく、ライトニング ネットワークの支払いを使用する理由は何ですか?」というものです。
その答えは、次のような理由から、ビットコイン/ライトニングは AI と連携するのに非常に適した方法であるということです。
● 返金不可: 多くのソフトウェア アプリケーションとは異なり、AI は使用ごとに非常にハードウェアを集中的に使用します。 AI を使用する場合、非常に電力を消費する GPU ハードウェアを使用することになります。ソフトウェア自体は一度開発されれば安価ですが、ほとんどの種類のソフトウェアとは異なり、ソフトウェアを使用するたびに実際の電力/ハードウェア リソースのコストが発生します。 API が従来の手段 (クレジット カードなど) で支払われるままになっている場合、販売者は詐欺の標的になります。ユーザーは数万回の使用を GPU に送信し、支払いを逆に返金してもらうことができます。この場合、販売者は電気/ハードウェアのコストを受け取りますが、支払いで損をします。一方、ライトニングは無記名資産の最終決済方法です。
● マイクロトランザクション: ほとんどの支払い方法には、1 回のトランザクションのサイズに制限があります。たとえば、Visa カードでは 0.03 ドルを支払うことはできません。 PayPal の販売者側の最低定額手数料は、取引ごとに 0.49 ドルです。最も近い方法は、アカウントに事前に資金を入金し、使用するたびにアカウント内で少額決済を行うことです。これは世界的に、国境や通貨を超えてさらに複雑になります。マレーシアの誰かがカリフォルニアの誰かに AI ロイヤルティを支払いたい場合、どの支払い方法を使用する必要がありますか?私の Web サイトのサブスクリプション支払いバックエンド内でも、運用マネージャーと私は外国のクレジット カードを受け入れる際に問題が発生することがあり、多くの国ではクレジット カードの代わりにモバイル決済サービスを使用しています。ライトニングネットワークは、世界規模でマイクロトランザクションを処理できます。ユーザーは、サブスクリプションや事前承認された資金を必要とせず、どこからでも使用量ごとにペニーを支払うことができます。これは、サブスクリプションが理想的ではなく、リアルタイムで相互にやり取りする必要があるマシン間の支払いに非常に関連します。
● 権限不要でプログラム可能: さまざまな操作を実行する AI エージェントを作成できます。法的アイデンティティを持たないエンティティである AI エージェントにとって、銀行口座や銀行決済製品を使用するよりも、オープンソースのプログラム可能な通貨を保持して使用する方が簡単です。 AI エージェントは銀行口座にアクセスできない場合がありますが、Lightning ノードを実行したり、Lightning Network ウォレットを操作したりすることはできます。ライトニングネットワークのプログラム可能かつリアルタイムの即時性により、動的な価格設定が可能になります。言い換えれば、各 API 呼び出しの価格は、同時に受信する API リクエストの数に応じて毎秒変化するようにプログラムできます。
作業証明でスパムを防止
現在、人工知能によって写真、ビデオ、テキスト、プログラムなどの作成コストがほぼ削減されたため、どのコンテンツが本物で、どのコンテンツが高品質のフェイクビデオや仮想人格であるかを区別することがますます困難になってきています。企業、社会、政治、地政学的な観点から重要な場合、私たちが見ている画像やビデオが実際の映像の産物であり、人工知能によって生成されたデジタル偽造ではないことをどうやって確認できるのでしょうか?テクノロジーが進歩するにつれて、5 年後、10 年後にはどうなるか想像してみてください。
さらに懸念されるのは、ボットの説得力です。 Twitter (現在は「X」と呼ばれています) を使用すると、私の投稿にはボットが殺到します。幸いなことに、それらは明らかに低品質で、プログラムが不十分なロボットです。ただし、私と同様のアカウントを手動で作成し、詐欺目的でフィッシングを開始する人間になりすました者もいます。ソーシャルメディア上の AI ボットが本当に説得力のあるものだったらどうなるでしょうか?識別してブロックできるのと同じように、それらが無数に存在し、常に作成されているとしたらどうなるでしょうか?
ボットが詐欺の一種として人々にスパムを送信することに加えて、洗練されたボット戦略には、アイデアを宣伝し、人気があるように見せるために偽のコミュニティ全体を構築することが含まれる場合があります。さまざまな AI パーソナリティがオンラインで動作し、多くの人を説得できる可能性があります。誰かが、それぞれがユニークで現在の ChatGPT よりも数年進んでいるボットの軍隊を作成するプログラムを作成し、特定の政治的候補者、特定の社会的観点を促進するため、または単にインフルエンサーの視聴者を増やすために調整するプログラムを作成したと想像してください。ここで、このプログラムがオープンソースであり、使いたい人なら誰でも利用できると想像してください。パンドラの箱が開いてしまった。
オンラインでのやり取りを想像してみてください。
人間に見えるほとんどの存在は人間ではありません。
どれが本物の人間であるかを判断することは困難です。
これに対処する 1 つの方法は、ソーシャル メディア プラットフォームが登録時に認証を強制することです。この場合、新規参入者は本人であることを示す十分な証拠を提出する必要があります。イーロン・マスク氏の Twitter/X は、他の多くのプラットフォームと同様に、この方向に進んでいるように見えます。これは一部のプラットフォームでは確かに機能するかもしれませんが、このアプローチの明らかな欠点は、多くの場合、匿名性がセキュリティと信頼性の重要な部分であることです。特定の職業に就いている人には、オンラインで自分らしく過ごす自由がなく、社交的にリラックスするために匿名アカウントを使用しています。さらに、多くの国では、特定の種類の言論が違法です。リーダーを公の場で批判することはできず、特定のトピックについては議論が禁止されます。実際、アメリカ建国の父たちの中には、イギリス君主制に対する革命的批判を発表する際、当初は保護のために偽名を使用した人もいた。全体主義者はソーシャルメディアに参加する際に認証を義務付けることを好み、深刻なボットの問題があれば、そのような措置を強制する良い口実が与えられるだろう。また、さまざまなプラットフォームにデータの提供を強制することも簡単にできます。
あるいは、ソーシャル メディアはオープンかつ匿名のままですが、無数のボットの氾濫を防ぐために、何らかの永続性の証明や支払い小切手を使用することもできます。 1990 年代に遡ると、暗号学者のアダム バックは、さまざまな種類のスパムやサービス拒否攻撃を防ぐために Hashcash の Proof-of-Work 形式を発明しました。最終的に、サトシ・ナカモトはビットコイン・プロトコルの中核部分でこれを使用しましたが、ソーシャルメディアやインターネットの他の部分では広く実装されませんでした。
ビットコインの台帳には改ざんがほぼ不可能な歴史があります。ブロックチェーン上でブロックが更新されるたびにエネルギーが必要となり、台帳の完全な履歴には大量のエネルギーがエンコードされているため、偽造が困難になります。ビットコイン ブロックチェーンは、金融資産として使用されるだけでなく、現在、任意のデータ (文書、写真、本、歌、または他のシステムからの時刻など) を挿入できる、グローバルでオープンソースの不変のタイム カプセルとして存在しています。スタンプ)、挿入されたデータがその日付以降変更されていないことを証明できます。クローズドソース、不透明、または集中型のサーバーは、この機能を複製できません。
アダム・バーカーが最初にハッシュキャッシュを作成したのと同じように、ビットコインのプルーフ・オブ・ワークを利用して、他のタイプのシステムをスパムから保護できるでしょうか?これらの方針に沿ってすでに検討されているいくつかの道があり、今後数年間でますます重要になる可能性があります。
● 支払い: ビットコインは現在、Stacker News によって配信インセンティブおよびスパム防止の手段として使用されています。ユーザーは投稿するには少額のビットコインを支払う必要があり、少額のビットコインでお互いにチップを渡すことができます。 Visa などの従来の支払い方法の問題は、個人が特定されることですが、ビットコインは支払いの証拠ではありますが、身元を知る必要がないため、スパムを防ぐためには許容されます。これはさまざまな方法で調整できます。 Twitter/X が同様の機能を実装した場合、たとえば、スパムを防ぐために、自分のアイデンティティと何らかのマイクロコスト関連がある人のみが私の投稿にコメントできるように設定できます。
● コストを伴うアイデンティティ: 公開鍵と秘密鍵のペア (Nostr の場合など) を作成できますが、さらに一歩進んで公開鍵をビットコイン ブロックチェーンに埋め込むと、トランザクション手数料による現実世界のコストが発生します。この鍵が実際に自分のものであることをさまざまな方法で人々に確認し、その公開鍵と一致する秘密鍵を使用して、作成または承認したデジタル コンテンツに署名します。同じことは、既知の誠実性基準を備えた大規模な報道機関にも当てはまります。プラットフォームは、どのキー ペアが埋め込まれているかどうかを確認できます。それ以来、これにより、人々は本物のコンテンツ (個人または組織によって少なくともある程度作成され、投稿されてから変更されておらず、客観的に本物であるとは限らない) と偽物を区別できるようになり、何百ものアン詐欺師は、ビットコイン ブロックチェーンに既に埋め込まれている同様のキー ペアを使用することはできず、実際の料金を支払います。
私たちはまだこの段階に達していませんが、人工知能が十分に進歩し、模倣や偽造が実質的にコストがかからない世界では、連続性の証明 (暗号化された公開鍵/秘密鍵のペア) と作業の証明 (暗号化された秘密鍵のペア) を要求するようになるかもしれません。信頼性 (Authenticity) 特定の種類のデジタル コンテンツが真剣に受け止められる前に、特定の公開鍵/秘密鍵のペアまたはオンライン ID の重要性を高めるために世界のリソースが使用されます。
先ほど説明した潜在的な未来の世界では、次のようになります。
人間に見えるほとんどの存在は人間ではありません。
どれが真の人間であるかを判断することは困難であり、無限に近い海の中で信号を見つけるために、どの実体が何らかの実世界の有形性やそれに関連するコストを持っているかを分類するためのさまざまな方法が必要です。ノイズ。
ID チェックまたは実際のリソースコストの使用は、プラットフォームが取り得る 2 つの主な方向性です。