コンパイラ: Tim,
未来のインターネットがAIエージェント間の相互決済サービスの市場に進化すれば、暗号通貨が達成する主流の製品はある程度市場と一致しており、以前はこのシナリオを夢見ることしかできませんでした。 AIエージェントが彼らのサービスに対してお金を払うと確信していますが、マーケットプレイスモデルが勝つかどうかについては懸念があります。
いわゆる「マーケット」とは、独立した開発者によって緩やかに調整されたエージェントからなる、分散型の許可不要なエコシステムを指します。このようなインターネットは中央計画のシステムではなく、オープンな市場のようなものです。最も典型的な「勝者」の例はLinuxです。それに対して「大聖堂」モデルは、少数の巨大企業が支配する垂直統合された厳密なサービス体系で、典型的な代表はWindowsです。（この用語はEric Raymondの古典的な記事『大聖堂とマーケット』に由来し、オープンソース開発を一見混沌としているが適応性のあるものとして描写しています。それは進化するシステムであり、時間が経つにつれて巧妙に設計されたシステムを超えることができます。）
このビジョンを実現するための2つの前提条件、すなわちスマートエージェントによる支払いの普及とマーケット型経済の台頭を一つ一つ分析しましょう。そして、両者が現実となったとき、暗号通貨が単なる実用性を超え、不可欠な存在になる理由を説明します。
条件1：支払いはほとんどの代理取引に統合されます
私たちが知っているインターネットのコスト補助モデルは、アプリのページの人間による閲覧数に基づく広告に依存しています。 しかし、インテリジェントエージェントが支配する世界では、人間はもはやオンラインサービスのために物理的にWebサイトにアクセスする必要はありません。 また、アプリケーションは、従来のユーザーインターフェースパターンではなく、インテリジェントなエージェントベースのアーキテクチャにますます移行するでしょう。
インテリジェントエージェントは販売広告用の「目」（すなわちユーザーの注意）を持っていないため、アプリケーションはその収益化戦略を緊急に転換し、エージェントに直接サービス料金を請求する必要があります。これは本質的に現在のAPIのビジネスモデルに類似しています。LinkedInを例に挙げると、その基本サービスは無料で開放されていますが、API（すなわち「ボット」ユーザーインターフェース）を呼び出すためには相応の料金を支払う必要があります。
このことから、支払いシステムはほとんどのエージェント取引に統合される可能性があります。 サービスを提供する際、代理人はユーザーまたは他の代理人に対してマイクロトランザクションの形で請求します。 たとえば、パーソナル エージェントに LinkedIn のポジションに適した候補者を探すように依頼すると、パーソナル エージェントは LinkedIn の採用エージェントとやり取りし、対応するサービス料金を前払いで請求します。
条件二：ユーザーは、独立した開発者によって構築された、高度に専門化されたプロンプト、データ、ツールを持つプロキシに依存します。これらのプロキシは相互にサービスを呼び出すことで「マーケットプレイス」の形態を形成しますが、そのマーケットプレイス内のプロキシ間には信頼関係は存在しません。
この条件は理論的には理解できますが、実際にどのように機能するのかは確信が持てません。
以下はマーケットモードが形成される理由です：
現在、サービス業務の大部分は人間が行っており、特定の業務はインターネットを通じて解決しています。 しかし、インテリジェントエージェントの台頭により、テクノロジーが引き継ぐことができるタスクの範囲は指数関数的に拡大します。 ユーザーは、特定のタスクを完了するために専用のプロンプト、ツール呼び出し機能、およびデータサポートを備えたインテリジェントなエージェントを必要としており、そのようなタスクセットの多様性は、iPhoneがその潜在能力を最大限に引き出すために大規模なサードパーティの開発者エコシステムに頼らなければならないのと同じように、いくつかの信頼できる企業の手の届く範囲をはるかに超えています。
インディー開発者はこの役割を引き受け、非常に低い開発コスト(Vide Codingなど)とオープンソースモデルの組み合わせを通じて、専門的なインテリジェントエージェントを作成する能力を獲得します。 これにより、多数の細分化されたエージェントで構成されるロングテール市場が生まれ、市場のようなエコシステムが形成されます。 ユーザーがエージェントにタスクの実行を依頼すると、これらのエージェントは特定の専門的能力を持つ他のエージェントに電話して一緒に作業し、呼び出されたエージェントはより垂直なエージェントに電話をかけ続けるため、コラボレーションネットワークのプログレッシブチェーンが形成されます。
このマーケットプレイスシナリオでは、サービスを提供するプロキシの大部分は、未知の開発者によって提供され、ニッチな目的で使用されるため、互いに比較的信頼されていません。 ロングテールエンドのエージェントは、信頼できるエンドースメントを得るのに十分な評判を築くのに苦労するでしょう。 この信頼の問題は、デイジーチェーンモデルで特に顕著になり、サービスがレイヤーごとに委任され、サービスプロキシがユーザーが最初に信頼したエージェント(またはユーザーが合理的に識別できるエージェント)からますます遠ざかるにつれて、ユーザーの信頼は委任された各リンクで徐々に減衰します。
しかし、これを実践でどのように実現するかを考えると、まだ多くの未解決の問題が存在します。
まずは、市場におけるエージェントの主要なアプリケーションシナリオの1つとして、プロフェッショナルなデータを取り上げ、具体的なケースを通じて理解を深めましょう。 例えば、暗号クライアントのために多くの取引を扱う小さな法律事務所があり、その代理店が何百もの交渉済みタームシートを蓄積しているとします。 あなたがシードラウンドの資金調達の真っ只中にある暗号企業であれば、これらのタームシートに基づく微調整モデルを持つエージェントが、資金調達条件が市場基準を満たしているかどうかを効果的に評価できるシナリオを想像することができます。
しかし、私たちはより深く考える必要があります：法律事務所がエージェントを通じてこのようなデータに対する推論サービスを提供することは、本当に彼らの利益にかなっているのでしょうか？
一般向けにAPI形式でこのサービスを開放することは、法律事務所の専有データを商品化することを実質的に意味しますが、法律事務所の本当のビジネスニーズは、弁護士の専門サービスの時間を通じてプレミアム収益を得ることです。法律規制の観点から見ると、高価値の法律データは厳格な秘密保持義務に制約されることが多く、これがその商業的価値の核心であり、ChatGPTなどの公共モデルがこの種のデータを取得できない重要な理由でもあります。たとえ神経ネットワークが「情報の霧化」特性を持っていても、弁護士-クライアントの秘密保持義務の枠組みの下で、アルゴリズムのブラックボックスの説明不可能性だけで法律事務所が機密情報が漏れないと確信できるのでしょうか？これは重大なコンプライアンスリスクを伴います。
総合的に考慮すると、法律事務所のより優れた戦略は、AIモデルを内部に配置して法律サービスの精度と効率を向上させ、専門サービスの分野で差別化された競争優位を構築し、弁護士の知的資本を核心的な利益モデルとして持続的に利用することであり、データ資産の現金化にリスクを冒すべきではない。
私の見解では、専門的なデータとインテリジェントエージェントの「最適な応用シナリオ」は、3つの条件を満たす必要があります：
例えば、海運会社(非センシティブな業界)は、物流や輸送の過程で発生する船舶の位置や貨物量、港湾の売上高などのデータ(本業以外の「データの無駄」)から、コモディティヘッジファンドの市場動向を予測することに価値があるかもしれません。 この種のデータを収益化するための鍵は、データ取得の限界費用がゼロに近く、主要な企業秘密が関与しないことです。 同様のシナリオは、小売業における旅客動線のヒートマップ(商業用不動産評価)、電力網企業の地域電力消費データ(鉱工業生産指数予測)、映画やテレビプラットフォームの視聴行動データ(文化的傾向分析)などの領域に存在する可能性があります。
これまでに知られている典型的なケースには、航空会社が旅行プラットフォームに定時運航データを販売したり、クレジットカード代理店が地域の消費者動向レポートを小売業者に販売したりすることが含まれます。
ツールの呼び出しとプロンプトに関して、独立した開発者が主流ブランドによって製品化されていないどのような価値を提供できるのか、私はあまり確信が持てません。私の単純な論理はこうです：もしあるプロンプトとツールの呼び出しの組み合わせが独立した開発者に利益をもたらすほどの価値があるのなら、信頼されている大手ブランドが直接参入して商業化しないはずがありませんか？
これは私の想像力不足に起因するかもしれませんが、GitHubのロングテール分布のニッチなコードリポジトリは、エージェントエコシステムにとって非常に良い類似例を提供しています。具体的なケースを共有してください。
もし現実の条件がマーケットモードをサポートしない場合、サービスを提供する代理の大多数は比較的信頼性を持つことになります。なぜなら、それらは著名なブランドによって開発されるからです。これらの代理は、信頼できる代理の絞り込まれた集合内でインタラクションの範囲を制限し、信頼のチェーンメカニズムを通じてサービスの保障を強制します。
もしインターネットが専門化されたが基本的に信頼できない代理人（条件2）で構成される市場に変わった場合、これらの代理人はサービスを提供することで報酬を得る（条件1）ため、暗号通貨の役割はより明確になります：それは低信頼環境において取引を支えるために必要な信頼の保証を提供します。
ユーザーが無料のオンラインサービスを利用する際、彼らは何のためらいもなく投入します（最悪の結果は時間の無駄になるだけだからです）が、金銭取引に関しては、ユーザーは「支払えば必ず得られる」という確実な保証を強く求めます。現在、ユーザーは「先に信頼し、後で検証する」というプロセスを通じてこの保証を実現しており、支払い時に取引相手やサービスプラットフォームを信頼し、サービスが完了した後に履行状況を遡って検証します。
しかし、多くの代理から成る市場では、信頼と事後検証は他のシナリオほど簡単には実現できません。
信頼。前述のように、ロングテール分布にあるエージェントは、他のエージェントの信頼を得るために十分な信用を蓄積するのが難しい。
事後分析の検証。 プロキシは長いチェーン構造で相互に呼び出されるため、ユーザーが手動で作業をレビューし、どのエージェントが遺棄されているか、または誤動作しているかを特定することは非常に困難になります。
重要なのは、私たちが現在依存している「信頼するが検証する」モデルがこの（技術的）エコシステムでは持続可能ではないということです。そしてこれは、信頼の欠如した環境で価値交換を実現できる暗号技術が活躍する分野です。暗号技術は、暗号学的検証メカニズムと暗号経済学的インセンティブメカニズムの二重の保障を通じて、伝統的モデルが依存していた信頼、評判システム、及び事後の手動検証の必要性を置き換えます。
暗号検証：サービスを実行する代理者は、要求されたサービスの代理者に対して暗号証明を提供し、約束されたタスクを完了したことを証明できる場合にのみ報酬を得ることができます。例えば、代理者は信頼できる実行環境（TEE）証明やゼロ知識伝送層セキュリティ（zkTLS）証明を通じて（前提として、私たちが十分に低コストまたは十分に速い速度でこのような検証を実現できる場合）、指定されたウェブサイトからデータを取得し、特定のモデルを実行したり、特定の量の計算リソースを提供したことを証明できます。この種の作業はすべて決定的な特徴を持ち、比較的簡単に暗号技術を通じて検証できます。
パスワード経済学：実行サービスのエージェントは、ある資産をステークする必要があり、不正が発覚した場合には没収されます。このメカニズムは、経済的インセンティブを通じて誠実な行動を保証し、信頼が不要な環境でも機能します。例えば、あるエージェントが特定のテーマを研究し、報告書を提出することができますが、それが「仕事を優れた形で完了した」と判断するにはどうすればよいでしょうか？これは、決定論的ではないため、より複雑な検証可能性の形態です。正確な曖昧な検証可能性を実現することは、長い間暗号プロジェクトの究極の目標でした。
しかし、AIを中立的な仲裁者として活用することで、私たちはついにあいまいな検証可能性を実現できる見込みを持っています。信頼最小化の環境、例えば信頼できる実行環境で、AI委員会が争いの解決と没収プロセスを運営することを想定できます。あるエージェントが別のエージェントの作業に異議を唱えた場合、委員会の各AIはそのエージェントの入力データ、出力結果、および関連する背景情報（ネットワーク上の過去の争いの記録や過去の作業などを含む）を受け取ります。次に、彼らはその没収を行うかどうかを裁定できます。これにより、経済的インセンティブを通じて参加者の不正行為を根本的に防ぐ楽観的な検証メカニズムが形成されます。
実践的な観点から見ると、暗号通貨はサービス証明を通じて支払いの原子性を実現することを可能にします。つまり、すべての作業は検証を経て完了し、AIエージェントが報酬を得ることができます。アクセス許可なしのエージェント経済において、これはネットワークのエッジで信頼できる保証を実現する唯一のスケーラブルなソリューションです。
要約すると、ほとんどの代理取引が資金の支払いを伴わない（つまり条件1を満たさない）場合や、信頼できるブランドとの取引である（つまり条件2を満たさない）場合、代理のために暗号通貨決済ゲートウェイを構築する必要はないかもしれません。資金が安全である場合、ユーザーは信頼できない相手とのやりとりを気にしませんが、資金のやりとりが関わる場合、代理は相互作用の対象を信頼できるブランドや機関のホワイトリストに限定し、信頼の連鎖を通じて各代理が提供するサービスの約束が履行されることを確保する必要があります。
しかし、これら二つの条件が満たされる場合、暗号通貨は不可欠なインフラストラクチャとなります。なぜなら、それは低信頼度で許可なしの環境で大規模に作業を検証し、支払いを強制する唯一の方法だからです。暗号技術は「市場」に「大聖堂」を超える競争の道具を与えます。
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"マーケット"が"大聖堂"を超える、暗号資産はどのようにAIエージェント経済の信頼の基盤となるのか？
コンパイラ: Tim,
未来のインターネットがAIエージェント間の相互決済サービスの市場に進化すれば、暗号通貨が達成する主流の製品はある程度市場と一致しており、以前はこのシナリオを夢見ることしかできませんでした。 AIエージェントが彼らのサービスに対してお金を払うと確信していますが、マーケットプレイスモデルが勝つかどうかについては懸念があります。
いわゆる「マーケット」とは、独立した開発者によって緩やかに調整されたエージェントからなる、分散型の許可不要なエコシステムを指します。このようなインターネットは中央計画のシステムではなく、オープンな市場のようなものです。最も典型的な「勝者」の例はLinuxです。それに対して「大聖堂」モデルは、少数の巨大企業が支配する垂直統合された厳密なサービス体系で、典型的な代表はWindowsです。（この用語はEric Raymondの古典的な記事『大聖堂とマーケット』に由来し、オープンソース開発を一見混沌としているが適応性のあるものとして描写しています。それは進化するシステムであり、時間が経つにつれて巧妙に設計されたシステムを超えることができます。）
このビジョンを実現するための2つの前提条件、すなわちスマートエージェントによる支払いの普及とマーケット型経済の台頭を一つ一つ分析しましょう。そして、両者が現実となったとき、暗号通貨が単なる実用性を超え、不可欠な存在になる理由を説明します。
条件1：支払いはほとんどの代理取引に統合されます
私たちが知っているインターネットのコスト補助モデルは、アプリのページの人間による閲覧数に基づく広告に依存しています。 しかし、インテリジェントエージェントが支配する世界では、人間はもはやオンラインサービスのために物理的にWebサイトにアクセスする必要はありません。 また、アプリケーションは、従来のユーザーインターフェースパターンではなく、インテリジェントなエージェントベースのアーキテクチャにますます移行するでしょう。
インテリジェントエージェントは販売広告用の「目」（すなわちユーザーの注意）を持っていないため、アプリケーションはその収益化戦略を緊急に転換し、エージェントに直接サービス料金を請求する必要があります。これは本質的に現在のAPIのビジネスモデルに類似しています。LinkedInを例に挙げると、その基本サービスは無料で開放されていますが、API（すなわち「ボット」ユーザーインターフェース）を呼び出すためには相応の料金を支払う必要があります。
このことから、支払いシステムはほとんどのエージェント取引に統合される可能性があります。 サービスを提供する際、代理人はユーザーまたは他の代理人に対してマイクロトランザクションの形で請求します。 たとえば、パーソナル エージェントに LinkedIn のポジションに適した候補者を探すように依頼すると、パーソナル エージェントは LinkedIn の採用エージェントとやり取りし、対応するサービス料金を前払いで請求します。
条件二：ユーザーは、独立した開発者によって構築された、高度に専門化されたプロンプト、データ、ツールを持つプロキシに依存します。これらのプロキシは相互にサービスを呼び出すことで「マーケットプレイス」の形態を形成しますが、そのマーケットプレイス内のプロキシ間には信頼関係は存在しません。
この条件は理論的には理解できますが、実際にどのように機能するのかは確信が持てません。
以下はマーケットモードが形成される理由です：
現在、サービス業務の大部分は人間が行っており、特定の業務はインターネットを通じて解決しています。 しかし、インテリジェントエージェントの台頭により、テクノロジーが引き継ぐことができるタスクの範囲は指数関数的に拡大します。 ユーザーは、特定のタスクを完了するために専用のプロンプト、ツール呼び出し機能、およびデータサポートを備えたインテリジェントなエージェントを必要としており、そのようなタスクセットの多様性は、iPhoneがその潜在能力を最大限に引き出すために大規模なサードパーティの開発者エコシステムに頼らなければならないのと同じように、いくつかの信頼できる企業の手の届く範囲をはるかに超えています。
インディー開発者はこの役割を引き受け、非常に低い開発コスト(Vide Codingなど)とオープンソースモデルの組み合わせを通じて、専門的なインテリジェントエージェントを作成する能力を獲得します。 これにより、多数の細分化されたエージェントで構成されるロングテール市場が生まれ、市場のようなエコシステムが形成されます。 ユーザーがエージェントにタスクの実行を依頼すると、これらのエージェントは特定の専門的能力を持つ他のエージェントに電話して一緒に作業し、呼び出されたエージェントはより垂直なエージェントに電話をかけ続けるため、コラボレーションネットワークのプログレッシブチェーンが形成されます。
このマーケットプレイスシナリオでは、サービスを提供するプロキシの大部分は、未知の開発者によって提供され、ニッチな目的で使用されるため、互いに比較的信頼されていません。 ロングテールエンドのエージェントは、信頼できるエンドースメントを得るのに十分な評判を築くのに苦労するでしょう。 この信頼の問題は、デイジーチェーンモデルで特に顕著になり、サービスがレイヤーごとに委任され、サービスプロキシがユーザーが最初に信頼したエージェント(またはユーザーが合理的に識別できるエージェント)からますます遠ざかるにつれて、ユーザーの信頼は委任された各リンクで徐々に減衰します。
しかし、これを実践でどのように実現するかを考えると、まだ多くの未解決の問題が存在します。
まずは、市場におけるエージェントの主要なアプリケーションシナリオの1つとして、プロフェッショナルなデータを取り上げ、具体的なケースを通じて理解を深めましょう。 例えば、暗号クライアントのために多くの取引を扱う小さな法律事務所があり、その代理店が何百もの交渉済みタームシートを蓄積しているとします。 あなたがシードラウンドの資金調達の真っ只中にある暗号企業であれば、これらのタームシートに基づく微調整モデルを持つエージェントが、資金調達条件が市場基準を満たしているかどうかを効果的に評価できるシナリオを想像することができます。
しかし、私たちはより深く考える必要があります：法律事務所がエージェントを通じてこのようなデータに対する推論サービスを提供することは、本当に彼らの利益にかなっているのでしょうか？
一般向けにAPI形式でこのサービスを開放することは、法律事務所の専有データを商品化することを実質的に意味しますが、法律事務所の本当のビジネスニーズは、弁護士の専門サービスの時間を通じてプレミアム収益を得ることです。法律規制の観点から見ると、高価値の法律データは厳格な秘密保持義務に制約されることが多く、これがその商業的価値の核心であり、ChatGPTなどの公共モデルがこの種のデータを取得できない重要な理由でもあります。たとえ神経ネットワークが「情報の霧化」特性を持っていても、弁護士-クライアントの秘密保持義務の枠組みの下で、アルゴリズムのブラックボックスの説明不可能性だけで法律事務所が機密情報が漏れないと確信できるのでしょうか？これは重大なコンプライアンスリスクを伴います。
総合的に考慮すると、法律事務所のより優れた戦略は、AIモデルを内部に配置して法律サービスの精度と効率を向上させ、専門サービスの分野で差別化された競争優位を構築し、弁護士の知的資本を核心的な利益モデルとして持続的に利用することであり、データ資産の現金化にリスクを冒すべきではない。
私の見解では、専門的なデータとインテリジェントエージェントの「最適な応用シナリオ」は、3つの条件を満たす必要があります：
例えば、海運会社(非センシティブな業界)は、物流や輸送の過程で発生する船舶の位置や貨物量、港湾の売上高などのデータ(本業以外の「データの無駄」)から、コモディティヘッジファンドの市場動向を予測することに価値があるかもしれません。 この種のデータを収益化するための鍵は、データ取得の限界費用がゼロに近く、主要な企業秘密が関与しないことです。 同様のシナリオは、小売業における旅客動線のヒートマップ(商業用不動産評価)、電力網企業の地域電力消費データ(鉱工業生産指数予測)、映画やテレビプラットフォームの視聴行動データ(文化的傾向分析)などの領域に存在する可能性があります。
これまでに知られている典型的なケースには、航空会社が旅行プラットフォームに定時運航データを販売したり、クレジットカード代理店が地域の消費者動向レポートを小売業者に販売したりすることが含まれます。
ツールの呼び出しとプロンプトに関して、独立した開発者が主流ブランドによって製品化されていないどのような価値を提供できるのか、私はあまり確信が持てません。私の単純な論理はこうです：もしあるプロンプトとツールの呼び出しの組み合わせが独立した開発者に利益をもたらすほどの価値があるのなら、信頼されている大手ブランドが直接参入して商業化しないはずがありませんか？
これは私の想像力不足に起因するかもしれませんが、GitHubのロングテール分布のニッチなコードリポジトリは、エージェントエコシステムにとって非常に良い類似例を提供しています。具体的なケースを共有してください。
もし現実の条件がマーケットモードをサポートしない場合、サービスを提供する代理の大多数は比較的信頼性を持つことになります。なぜなら、それらは著名なブランドによって開発されるからです。これらの代理は、信頼できる代理の絞り込まれた集合内でインタラクションの範囲を制限し、信頼のチェーンメカニズムを通じてサービスの保障を強制します。
なぜ暗号通貨は不可欠なのか？
もしインターネットが専門化されたが基本的に信頼できない代理人（条件2）で構成される市場に変わった場合、これらの代理人はサービスを提供することで報酬を得る（条件1）ため、暗号通貨の役割はより明確になります：それは低信頼環境において取引を支えるために必要な信頼の保証を提供します。
ユーザーが無料のオンラインサービスを利用する際、彼らは何のためらいもなく投入します（最悪の結果は時間の無駄になるだけだからです）が、金銭取引に関しては、ユーザーは「支払えば必ず得られる」という確実な保証を強く求めます。現在、ユーザーは「先に信頼し、後で検証する」というプロセスを通じてこの保証を実現しており、支払い時に取引相手やサービスプラットフォームを信頼し、サービスが完了した後に履行状況を遡って検証します。
しかし、多くの代理から成る市場では、信頼と事後検証は他のシナリオほど簡単には実現できません。
信頼。前述のように、ロングテール分布にあるエージェントは、他のエージェントの信頼を得るために十分な信用を蓄積するのが難しい。
事後分析の検証。 プロキシは長いチェーン構造で相互に呼び出されるため、ユーザーが手動で作業をレビューし、どのエージェントが遺棄されているか、または誤動作しているかを特定することは非常に困難になります。
重要なのは、私たちが現在依存している「信頼するが検証する」モデルがこの（技術的）エコシステムでは持続可能ではないということです。そしてこれは、信頼の欠如した環境で価値交換を実現できる暗号技術が活躍する分野です。暗号技術は、暗号学的検証メカニズムと暗号経済学的インセンティブメカニズムの二重の保障を通じて、伝統的モデルが依存していた信頼、評判システム、及び事後の手動検証の必要性を置き換えます。
暗号検証：サービスを実行する代理者は、要求されたサービスの代理者に対して暗号証明を提供し、約束されたタスクを完了したことを証明できる場合にのみ報酬を得ることができます。例えば、代理者は信頼できる実行環境（TEE）証明やゼロ知識伝送層セキュリティ（zkTLS）証明を通じて（前提として、私たちが十分に低コストまたは十分に速い速度でこのような検証を実現できる場合）、指定されたウェブサイトからデータを取得し、特定のモデルを実行したり、特定の量の計算リソースを提供したことを証明できます。この種の作業はすべて決定的な特徴を持ち、比較的簡単に暗号技術を通じて検証できます。
パスワード経済学：実行サービスのエージェントは、ある資産をステークする必要があり、不正が発覚した場合には没収されます。このメカニズムは、経済的インセンティブを通じて誠実な行動を保証し、信頼が不要な環境でも機能します。例えば、あるエージェントが特定のテーマを研究し、報告書を提出することができますが、それが「仕事を優れた形で完了した」と判断するにはどうすればよいでしょうか？これは、決定論的ではないため、より複雑な検証可能性の形態です。正確な曖昧な検証可能性を実現することは、長い間暗号プロジェクトの究極の目標でした。
しかし、AIを中立的な仲裁者として活用することで、私たちはついにあいまいな検証可能性を実現できる見込みを持っています。信頼最小化の環境、例えば信頼できる実行環境で、AI委員会が争いの解決と没収プロセスを運営することを想定できます。あるエージェントが別のエージェントの作業に異議を唱えた場合、委員会の各AIはそのエージェントの入力データ、出力結果、および関連する背景情報（ネットワーク上の過去の争いの記録や過去の作業などを含む）を受け取ります。次に、彼らはその没収を行うかどうかを裁定できます。これにより、経済的インセンティブを通じて参加者の不正行為を根本的に防ぐ楽観的な検証メカニズムが形成されます。
実践的な観点から見ると、暗号通貨はサービス証明を通じて支払いの原子性を実現することを可能にします。つまり、すべての作業は検証を経て完了し、AIエージェントが報酬を得ることができます。アクセス許可なしのエージェント経済において、これはネットワークのエッジで信頼できる保証を実現する唯一のスケーラブルなソリューションです。
要約すると、ほとんどの代理取引が資金の支払いを伴わない（つまり条件1を満たさない）場合や、信頼できるブランドとの取引である（つまり条件2を満たさない）場合、代理のために暗号通貨決済ゲートウェイを構築する必要はないかもしれません。資金が安全である場合、ユーザーは信頼できない相手とのやりとりを気にしませんが、資金のやりとりが関わる場合、代理は相互作用の対象を信頼できるブランドや機関のホワイトリストに限定し、信頼の連鎖を通じて各代理が提供するサービスの約束が履行されることを確保する必要があります。
しかし、これら二つの条件が満たされる場合、暗号通貨は不可欠なインフラストラクチャとなります。なぜなら、それは低信頼度で許可なしの環境で大規模に作業を検証し、支払いを強制する唯一の方法だからです。暗号技術は「市場」に「大聖堂」を超える競争の道具を与えます。