ブロックチェーンとスマートコントラクトは、医療、教育、製造、防衛などで人間と自律的な機械がチームを組むことを可能にします。これらのチームは、安全なコミュニケーション、相互の信頼、透明なルール、暗号経済的インセンティブが必要とされ、タスクの設定および完了が必要とされます。OpenMindの創設者であるJan Liphardt氏は述べています。

自律ロボットは、数十年先のSFの概念のように思えるかもしれませんが、大規模言語モデルと生成AIにより、機械が計画し、学び、考えることが可能になりました。さらに、数学のオリンピックで勝利し、小説を書くことができる同じソフトウェアは、物理的なロボットを制御することも可能にし、デジタルと物理世界を横断して活動するデジタルペルソナを持つことができます。つまり、近所を歩くロボットや、あなたと一緒に働くロボットは、X/Twitter上や予測マーケットで、そして現実世界で一貫した意見と行動を持つでしょう。

テザーがスワンを訴え、政府がソフゴをブラックリストに追加、そしてプールトランザクションの検閲

しかし、大きなギャップがあります。学校、病院、工場から私たちの家や日常生活まで、思考する機械を人間社会にどのように統合するのでしょうか？私たちが構築したシステムのほとんどは他の人間のためであり、指紋、両親、誕生日を持っているという強い前提に基づいていますが、これらは思考する機械には当てはまりません。また、思考する機械をどのように規制すべきかについても幅広い不確実性があります。それらを禁止すべきでしょうか、開発を一時停止すべきでしょうか、あるいは人間が理解可能な感情を合成する能力を制限すべきでしょうか（例：欧州連合の場合）？地球低軌道上のコンピュータで実行されている200BパラメータのLLMに適用される地域の法律は何でしょうか？それは取引ボットの行動を制御しているニューヨークSECオフィスの物理的なロボットに適用されるのでしょうか？

必要なのは、金融取引をサポートし、人間とコンピュータが投票やルールの設定を行い、不変で公開され、堅牢なグローバルなシステムです。幸運なことに、数千人の革新者や開発者が過去16年間にわたって、分散型ガバナンスとファイナンスのための並列フレームワークを構築してきました。最初からの目的は、「新しい経済パラダイムを試行する非地理的なコミュニティをサポートする」ことであり、システムは「誰と話をしてもあまり気にしない」というものでした。Satoshi 2/13/09）。これにより、人間中心の技術、金融、規制スタックとは異なり、ブロックチェーンとスマートコントラクトは、人間または思考する機械によって使用されているかどうかにあまり気にせず、我々全員を優雅に受け入れます。このため、分散型の暗号資産ネットワークは、この急成長セクターが繁栄するために必要な重要なインフラを提供しています。その利益は、医療、教育、防衛を含むさまざまな分野で具体的に現れます。

数多くの障壁が乗り越える必要があります。特に、輸送、製造、物流などの重要な環境において、シームレスな人々間および機械々間の協力が不可欠です。スマートコントラクトにより、自律的な機械がお互いを発見し、安全に通信し、チームを形成して複雑なタスクを完了することができます。おそらく、ロボットタクシー同士の低レイテンシーのデータ交換はオフチェーンで行われ、仮想プライベートネットワークなどで行われるようになるでしょう。しかし、空港まで運転してくれる人やロボットを発見するなど、その前段階は分散型市場やアクションに適しています。Optimismなどのスケーリングソリューションは、これらのトランザクションやトラフィックに対応するために必要不可欠です。

世界中の断片化された規制は、イノベーションを遅らせる別の要因です。一部の管轄区域オンタリオ州など自律ロボティクスに関しては進んでいますが、ほとんどのものはそうではありません。分散型ガバナンスは、必要不可欠な均一性を提供するプログラマブルでブロックチェーンベースのルールセットを確立することで、これに取り組んでいます。安全、倫理、運営のためのグローバル基準を確立することは、自律ロボットが国境を越えて大規模に展開される際に、安全性や規制順守を損なうことなく実現する上で重要です。

分散型自治組織、またはDAOとして知られるものは、ロボット工学とAIの研究開発を加速するのに役立ちます。従来の資金調達の源泉は遅く、組織が分断されているため、業界を後退させています。 DeSci DAOプラットフォームなどのトークンベースのモデルは、これらのボトルネックを取り除き、普段の投資家が関与する可能性のあるインセンティブを提供します。同様に、AIの開発ビジネスモデルのいくつかには、マイクロペイメントとデータまたはモデルプロバイダーとの収益の共有が含まれているため、スマートコントラクトで対応できます。

これらの利点を組み合わせることで、自律ロボットの開発を迅速に進めることができ、魅力的な用途が豊富に用意されています。

ロボティクスと思考する機械の新しいパラダイム

認識がゼロサムゲームであると恐れるのは簡単であり、スマートな機械の広範な利用可能性が人間と直接競争するという現実があります。しかし、現実は、教育、医療などの多くの分野で、よく教育された人間の深刻な不足があります。

ユネスコの研究最近明らかにされた2030年までに世界中で44,000万人の小中学校の教師が「緊急に必要」とされる教師不足が世界中で起きているという現状があります。これに加えて、教室での一対一のサポートを提供し、苦労している生徒たちが周りの生徒たちとついていくのを助けるアシスタントもいます。自律型ロボットは、教育部門全体での深刻な不足を解消するために、ここで大きな利点をもたらすことができます。ロボットが隣に座って複雑な概念について子供が学ぶことができ、新しい概念やスキルについて彼らを案内することで、科目についての理解を強化し、社会的なスキルを向上させることを想像してみてください。私たちは、人間がロボットに教えることに慣れており、これが一方通行であると考えていますが、その状況は変わりつつあります。

一方、WHOは警告しました「健康労働力危機」という言葉が使われています。100カ国で合計720万人の専門家が不足しており、世界は高齢化していることから、2035年までにこのギャップは1290万人に拡大すると予想されています。看護、初期医療、連携医療などの重要な分野で不足が顕著です。この危機は患者が受けるケアの質に影響を与え、医療従事者の業務遂行能力を脅かしています。慢性疾患を持つ患者のモニタリング、手術の補助、高齢者への付き添いなど、自律型ロボットは看護師や医師の業務負担を和らげる重要な役割を果たすことができます。必要に応じて医薬品や機器の在庫を監視し、追加の在庫を注文することもあります。医療廃棄物の輸送、治療室の清掃、手術の補助など、その他の用途も考慮すると、ロボティクスは医療部門が必要とする生産性向上と一貫性をもたらすことができることが明確です。

自律システムは既に防衛セクターを大きく変えており、主に無人機や海上資産の群れを含んでいます。そして、ロボティクスがもたらす利点についてはまだまだ表面をかすめるに過ぎず、人間にとって危険または不可能なタスクを実行することができます。

プロトタイプから実用化へ

これらすべては抽象的で22世紀っぽいように思えるかもしれませんが、イーサリアムは現在、AIやロボットのための決定およびアクションのガードレールを保管するために使用されています。そして、Coinbaseによって報告されました, AIエージェントは互いに暗号資産を使ってトランザクションを行っています。

分散型の暗号通貨ネットワークのオープンで監査可能な構造により、ロボティクスの開発者はデータ、モデル、ブレークスルーを安全に共有することができます。これにより、自律型ロボットがプロトタイプから実世界のアプリケーションへの移行が加速され、病院や学校などの重要な領域での展開がこれまで以上に迅速に行われるようになります。人間型ロボットと一緒に通りを歩いていて、人々が立ち止まって「怖くないの？」と尋ねると、この機械の行動を規定する法則が公開されており変更されないことを伝えることができます。そして、それらのルールが格納されているEthereum契約アドレスへのリンクを提供することができます。

分散型台帳は、異種システムのロボットが中央集権的な仲介者なしに互いに見つけ合い、調整するための調整ハブとしても機能できます。これは、標準的な防衛C3技術（指揮、通信、制御）に概念的に類似していますが、インフラは分散化され、公開されています。不変の記録により、すべての交換とアクションが追跡可能になり、信頼できる共同作業の基盤が作成されます。

ロボット間の相互作用では、スマートコントラクトがタスクの割り当てやリソースの共有を効率的に調整し、効率的な調整を可能にします。ロボットと人間の相互作用では、プライバシー重視の分散システムが、バイオメトリックデータや医療情報などの機密データを保護し、信頼と説明責任を育むことができます。

この新しい世界は恐怖を引き起こすかもしれません - これは私たちにとってすべて何を意味するのでしょうか？ - しかし、この記事を読んでいるすべての人々は、ほぼ20年間、ガバナンス、チーミング、コミュニケーション、人間と思考マシンの調整を担当するインフラを構築することで、これを実現しようとしてきました。

注：このコラムで表現されている意見は著者個人のものであり、必ずしもCoinDesk, Inc.またはその所有者や関連会社の見解を反映するものではありません。

免責事項：

1. この記事は[から転載されました。coindesk]. すべての著作権は元の著者に帰属します [Jan Liphardt]. この転載に異議がある場合は、お問い合わせください。gate Learnチームが扱います、そして彼らは迅速に対処します。
2. 免責事項：本記事に表明された見解および意見は、著者個人のものであり、投資アドバイスを提供するものではありません。
3. gate Learnチームは、記事を他の言語に翻訳します。特に触れられていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、盗作は禁止されています。