原題: Darwinian AI—The AI Hunger Games

原著者: 0xJeff、AI Investor

原訳者: Saoirse、Foresight News

競争は人類の進化の中心にあります。太古の昔から、人類は以下のものをめぐって競争してきました。· 食料と領土· 配偶者/仲間· 部族または社会における地位· 同盟および協力の機会

ハンターは獲物を狩り、戦士は生き残るために戦い、部族のリーダーは領土を争います。時が経つにつれ、生存に有利な優れた形質を持つ個体が最終的に生き残り、繁殖し、遺伝子を世代から世代へと伝えていきます。

このプロセスは自然淘汰として知られています。自然淘汰のプロセスは終わることなく、その形態は常に進化し続けています。「生存のための競争」から「エンターテインメントとしての競争」（剣闘士競技、オリンピック、スポーツイベント、eスポーツなど）、そして最終的には「進化の加速装置としての競争」（テクノロジー、メディア、映画、政治における競争など）へと進化しています。自然淘汰は常に人類進化の中核的な原動力となってきましたが、人工知能の進化も同じ論理で進むのでしょうか？人工知能の発展は、単一の発明によって決まるのではなく、無数の「目に見えない競争と実験」によって決定づけられます。これらの競争は、最終的に生き残るモデルを選択し、忘れ去られるモデルを排除するものです。本稿では、これらの目に見えない競争（Web2とWeb3の両方を網羅）を深く掘り下げ、競争の観点から人工知能の進化を分析します。さあ、一緒に探っていきましょう。

2023年から2025年にかけて、人工知能分野はChatGPTの登場により爆発的な成長を遂げました。

しかし、ChatGPT 以前から、OpenAI は Dota 2 というゲーム（「OpenAI Five」システム）ですでに名を馳せていました。一般プレイヤー、プロプレイヤー、そして OpenAI 自身と何万回も対戦することで、急速に進化し、試合ごとに強くなっていく能力を実証しました。

その結果、2019 年に Dota 2 の世界チャンピオンチームを決定的に破った複雑なインテリジェント システムが誕生しました。

2016年には、もう一つの有名な事例がありました。AlphaGoが囲碁の世界チャンピオン、イ・セドルを破ったのです。この件で最も驚くべき点は、世界チャンピオンを破ったという事実ではなく、AlphaGoがどのように学習したかでした。AlphaGoの学習は人間のデータだけに依存していたわけではありません。OpenAI Fiveと同様に、AlphaGoは自己対戦、つまり循環的なプロセスを通して進化しました。各世代のモデルは前の世代と競い合い、最も優れたモデルの亜種が生き残り「増殖」（つまり、反復的な最適化）し、より弱い戦略は淘汰されました。言い換えれば、この「ダーウィン的AI」は、通常数百万年かかる進化のプロセスを、わずか数時間の計算時間に圧縮したのです。この「自己競争サイクル」は、人類史上前例のない技術革新を生み出しました。今日、金融アプリケーションにも、形は異なりますが、同様の競争パターンが見られます。先週、Nof1はAlpha Arenaを立ち上げました。これは、6つのAIモデル（Claude、DeepSeek、Gemini、GPT、Qwen、Grok）が1万ドルの資金を運用し、互いに競い合う「暗号資産永久契約の成否をかけた対決」です。最も損益（PnL）の良いモデルが勝利します。「Alpha Arenaが正式に開始されました！6つのAIモデルがそれぞれ1万ドルを投資し、完全に自律的に取引を行いました。リアルマネー、リアルマーケット、リアルベンチマーク。あなたはどのモデルがお気に入りですか？」このコンペティションの急速な人気は、ルールではなく、そのオープン性に起因しています。通常、アルファ戦略（超過収益戦略）は厳重に機密扱いされますが、このコンペティションでは、どのAIが最も収益性が高いかをリアルタイムで確認することができます。さらに、リアルタイム取引パフォーマンスを表示するユーザーインターフェース（UI/UX）は、非常に洗練され、最適化されています。チームは、このコンペティションで得られた最新の話題と知見を活用し、Nof1のモデルと取引ツールを開発しています。興味があるユーザーは、順番待ちリストに登録してツールを試すことができます。

Nof1のアプローチは目新しいものではありません。金融分野のコンペティションは古くから存在しており（特にBittensorエコシステムやより広範な暗号通貨市場において）、Nof1ほどパブリックでアクセスしやすいチームは他にありません。以下に、最も象徴的なコンペティションをいくつかご紹介します。Synth（シンセサイザーコンペティション）（ロゴ：SN50、主催：@SynthdataCo） このコンペティションでは、機械学習エンジニアが機械学習モデルを用いて暗号資産の価格とボラティリティを予測し、優勝者にはSN50 Synthアルファトークンが報酬として授与されます。これらの高品質な予測は、高精度な「合成価格データ」（および価格軌道）を生成するために使用されます。

「今年初めから、コンテストに参加したトップクラスのデータサイエンティストやクオンツアナリストに200万ドル以上の賞金を授与してきました。」

チームはこれらの予測シグナルを活用し、Polymarketプラットフォームで暗号通貨を取引しています。現在までに、初期資本3,000ドルで184%の純投資収益率（ROI）を達成しています。次の課題は、現在のパフォーマンスレベルを維持しながら、取引規模を拡大することです。

「Polymarketプラットフォームにおける最新の取引進捗状況：

・元本：3,000ドル

・利益：5,521ドル

・投資収益率（ROI）：184％

・年率利回り（APY）：3,951％

これらはすべてSynthの予測モデルによって実現されています。今週の目玉については後ほど説明します。その背後にあるロジックについては、「検索」コラムで詳しく説明しています。

Sportstensor（スポーツ予測コンペティション）

（ロゴ：SN41、イニシエーター: @sportstensor

これは、「市場のオッズを打ち破る」ことに焦点を当て、世界のスポーツベッティング市場における「有利な機会」の発見を目指すサブネットです。これは継続的なコンペティションであり、機械学習エンジニアは、メジャーリーグベースボール（MLB）、メジャーリーグサッカー（MLS）、イングランドプレミアリーグ（EPL）、全米プロバスケットボール協会（NBA）などの主要なスポーツリーグの結果を予測するモデルを展開する必要があります。収益性を達成した「最高のモデル」には、SN41 Sportstensor Alphaトークンが授与されます。

現在、参加モデルの平均予測精度は約 55% ですが、トップランクの「マイナー」（つまり、モデル開発者）の精度は 69% であり、投資収益率は 59% 増加しています。

Sportstensor は流動性レイヤーとして Polymarket と提携し、Polymarket プラットフォームにスポーツ予測関連の取引量を追加しています。

チームはまた、ユーザーフレンドリーなスポーツ予測競争レイヤーである「Almanac」プラットフォームを構築しています。ユーザーは、Sportstensor マイナーが提供するシグナルと高度な予測分析にアクセスし、他のユーザーと競争することができます。優秀な予測者には、毎週最大10万ドルの報酬が授与されます（開始日は未定）。AION（Battle of Marketsコンペティション）（スポンサー：@aion5100、@futuredotfun）@aion5100（イベント／結果予測に特化したインテリジェントエージェントチーム）は、@futuredotfunと共同で「War of Markets」コンペティションを開始します。2024年第4四半期に開始予定のこのコンペティションは、「予測市場ワールドカップ」として位置付けられ、人間とAIの両方がPolymarketとKalshiプラットフォーム上で予測を競います。

このコンペティションは、「クラウドソーシングの知恵」を通じて「究極の真実の源」となることを目指しており、その中核となる評価基準は、従来の「予測精度」ではなく、「マインドシェア、取引量、評判」です。これらの指標で最も優れた成績を収めたチームが優勝者となります。

チームは、高度な予測市場分析ツール、コピー取引機能、ソーシャル取引製品を競争に深く統合し、トレーダーがこれらのツールを活用して他の予測者よりも優位に立てるよう支援します。

Fraction AI（マルチシナリオ AI コンペティション）

（スポンサー：@FractionAI_xyz）

このプラットフォームでは、様々なコンペティションが開催されています。ユーザーは「入札三目並べ」「フットボール・スクリメージ」「ビットコイン・トレード・ウォー」「ポリマーケット・トレーディング」といったシナリオでAIエージェントを設定できます。さらに、「ALFA」コンペティションも提供しています。これは「Alpha Arena」に似ていますが、AIモデル同士が暗号資産を永久契約で使用して取引を行うものです。「ALFA」では、ユーザーはAIエージェントの「コール／プット株」を購入し、毎日の取引終了時にどのエージェントが最も高い損益（PnL）を達成するかを賭けることができます。「Alpha Arena」と同様に、ユーザーは各エージェントの戦略と運用資産をリアルタイムで確認できます。コンペティションから得られた洞察とデータは、エージェントのさらなる最適化に活用され、ユーザーは自身の資金を投入して、これらのエージェントに自分に代わって取引を依頼することができます。チームは、トレーディング、DeFi、予測市場など、あらゆる主要な金融セクターにAIエージェントの適用を拡大する予定です。 Allora（金融マイクロタスクコンペティション）（@AlloraNetwork提供）Alloraは「金融版Bittensor」として知られています。このプラットフォームは、機械学習エンジニアに「テーマ別タスク」または「マイクロタスク」（暗号資産価格予測など）を割り当て、エンジニアが「最高のモデル」の開発を競います。現在、価格予測モデルは主要な暗号資産に焦点を当てています。優秀な成績を収めた機械学習エンジニア（「フォージャー」または「マイナー」と呼ばれる）には「Allora Hammer」報酬が授与されます。この報酬は、メインネットローンチ後（近日公開予定）に$ALLOトークンインセンティブに変換されます。

チームは、「動的DeFi戦略」の適用シナリオを幅広く備えています。Alloraモデルを適用することで、DeFi戦略はより柔軟になり、リスクを軽減しながらリターンを向上させることができます。

例えば、「ETH/LSTサイクル戦略」では、資金の一部が「ショート機会」を捉えるために確保されます。予測モデルが価格変動が一定の閾値を超えると示唆した場合、この戦略は自動的にLST（流動性ステーキングトークン）をUSDCに変換し、予測された価格変動から利益を得ることを期待してショートポジションを確立します。

Alloraの興味深い点は、「実質所得補助トークン発行」モデルを採用していることです。例えば、当初のALLOトークン発行額10万ドル＋顧客収益5万ドルを組み合わせることで、マイナーからのトークン売却圧力を軽減します。

その他の注目すべきコンペティション

(1) 金融コンペティション（補足）

SN8 PTN（スポンサー：@taoshiio）：このコンペティションは、グローバルな人工知能モデルと定量分析者から高品質の取引シグナルを「クラウドソーシング」し、従来のヘッジファンドのパフォーマンスを上回ることを目的としています。その主な目標は、単に「生の収益」ではなく、「リスク調整後の収益性」です。

Numerai（AIヘッジファンド）（スポンサー：@numerai）：これは、最近JPモルガンチェースから5億ドルの資金を受け取った人工知能主導のヘッジファンドです（つまり、JPモルガンチェースはNumeraiの取引戦略に最大5億ドルの資金を割り当てます）。このファンドの中核戦略は「機械学習モデルコンペティション」であり、「長期的な独創性」と「リスク調整後の精度」を重視しています。コンペティションへの参加には、NMRトークン報酬のステーキングが必要です。これまでに、プラットフォームは参加者に4,000万ドル以上のNMRトークン報酬を分配しています。

(2) 非金融コンペティション

Ridges AI（分散型プログラミングコンペティション）（ロゴ：SN62、発起人：@ridges_ai）：これは、AIエージェントが「コード生成、バグ修正、プロジェクト全体のオーケストレーション」などのタスクにおいて人間のプログラマーを完全に代替できるようにすることを目標とした、分散型の「ソフトウェアエンジニアリングエージェント」取引プラットフォームです。AIエージェントは「現実世界のプログラミング課題」に挑戦し、高品質なソリューションを提供できるエージェントは、毎月2万ドルから5万ドルの「AlphaNet報酬」を受け取ることができます。

Flock.ioコンペティション（主催者：@flock_io）：このコンペティションは2つのパートに分かれています。1つは「最高の基本AIモデルを生成する」、もう1つは「フェデレーテッドラーニングを通じて特定のドメインモデルを協調的に微調整する」です。優秀なトレーナー（「マイナー」とも呼ばれます）は、AIモデルのトレーニングによって年間50万ドルから100万ドル以上の収入を得ることができます。「フェデレーテッドラーニング」の利点は、機関がローカルデータのプライバシーを保護しながらAIの力を最大限に活用できることです。

これは何を意味するのでしょうか？

今日、AIの進歩は「オープンな競争」によって達成されています。

すべての新しいモデルは、データが不足し、コンピューティングリソースが限られ、インセンティブが限られているというストレスの多い環境で生まれます。これらのプレッシャーが、「生き残るモデルを選択する」ための中核的な基準となります。

トークン報酬は「エネルギー供給」としても機能し、この「エネルギー」を効率的に活用できるモデルは影響力を拡大し続け、逆に、効果的に活用できないモデルは徐々に淘汰されていきます。

最終的には、「インテリジェントエージェントのエコシステム」、つまり「指示」ではなく「フィードバック」によって進化するエージェント、あるいは「生成AI」ではなく「自律エージェント」を構築することになるでしょう。未来はどこへ向かうのでしょうか？この「オープンな競争」の波は、AIを「集中型モデル」から「オープンソースの分散型モデル」へと変革させる原動力となるでしょう。将来的には、強力なモデルとエージェントが「分散型環境」の中で出現するでしょう。近い将来、AIは「自己改善サイクル」を自律的に管理できるようになるでしょう。つまり、一部のモデルが他のモデルを微調整し、パフォーマンスを評価し、自己最適化を行い、自動的にアップデートを展開するのです。このサイクルは人間の関与を大幅に削減し、AIのイテレーションを加速させます。このトレンドが広がるにつれて、人間の役割は「AIの設計」から「残すべきAIを選別し、有益なAIの行動を維持し、社会にとってプラスの期待値（EV+）を持つルールと境界を設定する」へと移行するでしょう。最後に：競争はしばしばイノベーションを刺激しますが、報酬操作や機会主義的な行動を助長することもあります。システムの設計が長期的に有益な行動を奨励できなければ、最終的には失敗に終わります。例えば、一部のマイナーは、タスクに真の価値をもたらすのではなく、ルールの抜け穴を悪用して「報酬を不正に得る」可能性があります。したがって、オープンシステムには健全なガバナンスメカニズムとインセンティブ設計が不可欠です。つまり、良い行動を奨励し、悪い行動を罰する必要があるのです。これを最初に実現した者が、次のイノベーションの波における価値、注目、そして核となる知恵を獲得するでしょう。オリジナルリンク

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