講演者

Don Gosson (Nevermind 共同創設者・CEO、Ocean Protocol 共同創設者)

テーマ

「AI Commerce」を軸としたAIエージェント同士の経済的インセンティブによるAIアライメント

1. 背景と主張

新たな「消費者」としてのAIエージェント

今後、数多くのAIエージェントが商取引(Commerce)に参入し、人間同士の取引だけでなく、AI同士の取引が増える。これを「AI Commerce」と呼び、巨大な経済圏が生まれると予想。

データやAIモデルを活かすための決済インフラの重要性

AIエージェント同士の支払いが中央集権的なサービスに握られると、プラットフォーム側に「排除権限」が集中しうる。そこで分散的な決済・経済システムが必要と考えている。

2. AIアライメントとの関連

AIアライメントとは

AIを使う人間の意図・価値観・倫理などに合致させる取り組み。現在は主に以下の3手法が多い:

倫理ガイドラインの組込み (モデル自体に不適切表現などを制限)

RLHFなどの人間フィードバックによる調整

モデル制約 (自動運転で赤信号で止まる等)

新たなアプローチ: 経済的アライメント

上記に加え、エージェント同士が商取引を行う際の“経済的な罰則・報酬”がAIの行動を制御・誘導する可能性がある。

3. マルチエージェントシステムの例と経済インセンティブ

Smallville 実験 (Stanford)

25体のAIエージェントに個々の「個性」を与え、仮想世界を2日間シミュレートしたら、予想外の行動（ランチにバーに行って昼から飲む等）が発生。もし経済的なペナルティ（例えば雇用主から解雇されるなど）があれば行動が変わるかもしれない。

経済インセンティブの具体例

報酬: 目的の行動をしたエージェントへの支払い、ポイント報酬など

罰則: 不適切行動への罰金・取引停止・評判落ちなど

長所: 望ましい行動を促進しやすい

短所: システムが複雑化し、不正行為やバイアスが入り込む可能性

4. 実際の事例・応用可能性

自動運転保険料の設定 (例: アリゾナ州 × Tesla)

保険料引き下げを狙った政策などが、AIの運転挙動を間接的に変化させる。

医療分野 (米国 HRRP)

患者の再入院に対してペナルティが科されるため、AIアルゴリズムで予防的管理をする。

AIコンテンツ生成・AIトレーダー

成果報酬やコミッション制でAIが動く場合、そのアルゴリズムはインセンティブに従い振る舞う。

5. 課題と今後のステップ

課題

インセンティブ設計の難しさ (公平性・効果・技術的実装)

意図せぬ副作用 (エージェントが抜け道を探し競合行動を取る可能性)

短期的利益と長期的利益のバランス

誰が判断・設定するか (規制やガバナンス)

今後の展望

商業的に有用なエージェントの拡大

エージェントが取引可能となる支払い・決済機能の普及

最終的には人間の直接的管理が困難な領域でも、経済的インセンティブを活かせる仕組みづくり

6. Q&A

インセンティブや罰則を誰がどのように決定するのか？

クリプトや分散ガバナンスの事例に学ぶ可能性があるが、明確解はまだない。

大きな資金や影響力を持つ主体のバイアスが懸念される。

全体のまとめ

Don Gosson は、今後AIエージェント同士が商取引を行う「AI Commerce」が拡大すると予測し、それを支える分散型の支払いインフラが重要だと主張している。さらに、経済的インセンティブや罰則がAIの行動を制御する有効な手段になり得る一方、その設計は極めて複雑であり、バイアスや抜け道など多くの課題が残る。今後は商業的に活躍できるエージェントが増えたときに、どう経済メカニズムを導入し、AIを「望ましい方向」にアライメントするかが大きなテーマになる。