原文タイトル：AIがあなたに超能力を与えた—では、次は何ですか？

原文出典：a16z crypto

原文翻訳：Luffy，Foresight News

「AGIの要約経済学」と題された新しい論文が広く共有されています。このため、私たちは論文の著者と対話し、以下の内容に焦点を当てました：

・ 自動化と検証：中核となる経済領域

・ なぜ今日、AIエージェントは同僚の初歩的なポジションのように感じるのか、そして「コーダーの呪い」

・ 「意味創造者」、合意とステータス経済の価値

・ なぜ暗号通貨がアイデンティティ、出所、および信頼の重要なインフラストラクチャになり得るか

・ 2つの可能な未来：ホロウ経済 vs 強化経済

今回のプログラムには、MITの暗号経済実験室の創設者であるChristian Cataliniと、a16z cryptoのCTOであるEddy Lazzarinをお招きし、Robert Hackettとの対話を通じて、自動化が労働市場を再構築し、知性の本質にどのように影響を与えるかについて探求しました。

これらの変化はスタートアップ、将来の仕事、およびあなたのキャリアにどのような意味を持ちますか？

以下は対話の内容です：

Robert Hackett: こんにちは。今日は、Christian Catalini と、Lightsparkの共同創設者であり、MIT暗号経済実験室の創設者であり、またa16z cryptoのEddy Lazzarinをお招きしました。

我々が論じるのは、Christianの最新論文「AGIの要約経済学」です。

まず最初に尋ねたいのは、あなたがAIと現実世界の間の経済関係を研究し始めたきっかけは何ですか？

Christian Catalini: これは、半ば実存主義的な危機から生じたものだと思います。我々は皆、技術の急速な進歩、そして変化の速さに直面しています。

私は楽観主義者ですが、根本的な問題は常に：何をすべきか？何に焦点を合わせるべきか？何に時間、エネルギー、注意を注ぐ価値があるか、です。

数ヵ月前、メートルに関する記事を書いた。中心的な考え方は、測定可能なすべてのものは、最終的には自動化されるというものだった。これは良い知らせとは言えないかもしれない。そして、この2つ目の論文の中心的な主張は、この仮定が成立した場合、私たちはそれをどのように極限まで推し進めるか、ということだ。

経済はどのように変わるのか？労働の本質は何か？スタートアップ企業は何をすべきか？既存の巨大企業は何をすべきか？最終的に、未来はどのようなものになるのか？

いくつかの予想は当たるかもしれないし、外れるかもしれない。私たちの進む方向が正しいことを願っています。現在論文は公開され、どの考えが共感を呼び起こすか、またどれがそうでないかを見ているところです。

Robert: これは半存在主義的危機から生まれたものと言っていいのかね？

Christian: 私の主な洞察は次の3点です。第一に、この技術は現時点で私たちの支配下にあります。第二に、それのポジティブな価値は、悲観的な見解が主張するものよりも桁違いに大きいと考えています。第三に、私は私たち全員が行動計画を持っていると考えています。

私たちは考えることができます：私たちはどこで価値を生み出しているのか？私たちは仕事でどのようなことをしているのか？仕事はしばしばさまざまなタスクの組み合わせです。その中でいくつかのタスクや一部の仕事が自動化されると、人々は非常に不安になります。

私は今、プログラミングがこのプロセスを経験していると考えています。過去数十年間、優れたコードを書くことで有名だった多くの才能ある人々は、今、「あれ、AI が私のやっている仕事をやっている」と気づいているでしょう。

AI エージェント：ツールから同僚へ

Robert: より詳しく掘り下げてみたいと思います。今日、私たちは a16z crypto の CTO として数年間務めている Eddy Lazzarin もお招きしています。Eddy、あなたはこれらの変化をどのように捉えていますか？

Eddy Lazzarin: 時系列と論文の背景を組み合わせて話してみたいと思います。多くの人々が感じたのは、2025年12月に何らかの飛躍的な変化が起こったというものです。変化のポイントは、一連のエージェントの能力が徐々に向上し、AI エージェントが長期的なタスクを実行できるようになったところにあると感じています。

1年前は、私はエージェントに小さな仕事をさせて、彼らは素晴らしい仕事をしてくれたが、次の指示を与える必要があり、一歩ずつ進む必要があったと感じていました。

今は、それに対する指導が少なくても構いません。完璧ではないかもしれませんが、突然、これはまるで人と協力しているかのようです。

タスクを極端に細分化し、段階的に進める必要がなくなりました。それは極端な微観察的管理です。今は、わかりやすく話すだけで、すぐに行動に移り、1、2日後に成果を持ち帰ってきます。この質的な変化は、大きな想像力を掻き立て、全員がこの新しい現実に直面する始まりとなります。

この状況は一部が感情的な波動であるとされていますが、さらに興味深い部分は、現実の製造およびビジネスシーンにおいてどのように最大限に価値を引き出すかという点です。

人々は徐々に気付き始めています：AIは非常に多くの作業を生成でき、そのうちの一部は非常に傑出しており、かつかつてのわずかな時間しか必要としません。しかし、これには以前にあまり重視されていなかった微妙な欠陥がしばしば生じることがあります。

たとえば、ソフトウェアエンジニアリングの作業は再定義されつつあります。過去には、ソフトウェアエンジニアリングとは座ってコードを書くことだと考えられていました：問題を考え、要件を理解し、それからコードを書くことで、コードが成果物であるとされていました。

しかし、実際は、AIがこの点をよりよく分解および理解するのに役立っています。これは非常に微細で反復的な修正、フィードバックの収集、統合のプロセスであり、コードを一行ずつ書くだけでない、統一されたタスクです。したがって、優れたエンジニアの作業の焦点は急速に変化しています。

このプロセスは、試行、ガイダンス、リスクを引き受けるというものであり、Christian は論文でこれを検証と呼んでいます。

変化は、優秀なエンジニアが必要とする作業の構造が変わりつつあるという点にあります。行ごとのコーディングの割合がほとんどなくなりつつあり、一部の極端な「Vibe Coding」シーンではほぼゼロになっています。現在、作業の大部分は検証であると言えます。

自動化 vs 検証：経済の中核的分野

Christian: 自動化は非常に直感的です。エージェントは、本質的にこれまで人間が行ってきたことを行うことができます。ただし、現在、それらはある程度まで観察可能な領域に制約されています。トレーニングや微調整で学んだすべてのコードライブラリは、それらの基盤となっています。

多くの人々は、「したがって、それらは革新を行うことができず、創造性がない、趣味がない」と言うでしょう。

私は全く同意しません。実際、イノベーションは非常に大きく、主にアイデアの再構築にすぎません。人類はおそらく、科学の間のごくわずかな可能な組み合わせの一部しか探求していません。したがって、私は、与えられた知識を活用するだけで、これらのエージェントが非常に革新的になると信じています。

新しい経済において、検証は重要なコストです。検証コストとは何でしょうか？検証は概念の計量から始まります。AIがデータがある場合にプロセスを複製するのには非常に優れていると考えているのであれば、今日、計測不可能なものは何であるかを問うようになります。

いくつかのものは計量不可能であるため、それらは本質的に計量不可能です。経済学者は、これを経済学者フランク・ナイト (Frank Knight) の名前を冠した「ナイト不確実性」と呼んでいます。

単純に言えば、未来の出来事に確率を割り当てられるかどうかと、完全に確率を割り当てられないかの違いです。

Robert: 経済学の背景を持たない人にとって、Donald Rumsfeld が言った「未知の未知」の方が馴染みがあるかもしれません。

Christian: そうです。

未知の未知は基本的に測定不可能な部分であり、通常は未来に関連しています。これはなぜ、たとえば知的エージェントを株式市場に投入したとしても、そのパフォーマンスは平均的には良好であるかもしれませんが、環境の急激な変化には対応できない可能性が高いためです。これらは測定不可能なものです。もちろん、他にもたくさんの例があります。

そのため、論文の中で、検証とは基本的には次のようなものです：人間として、生まれてからキャリアの中で得たすべての暗黙の測定基準を適用する行為です。

2人が同様の知識やキャリア経験を持っていても、その組み合わせによる判断は決して完全に同じになりません。人々が「その人は趣味が良い」「優れたキュレーターである」「判断力が優れている」と言うとき… この論文のインスピレーションの1つは、誰もが自分を慰めるためにさまざまな言い訳をしているということです。「機械にはいつまでも X、Y、Z を実現する能力がない」といった言い訳です。

ただし、これらの言い訳は非常に曖昧です。趣味をどのように定義しますか？良い判断力をどのように定義しますか？さらに悪いことに、優れたエンジニアが3か月前に必要としていた判断力は、今よりもはるかに多いかもしれません。

したがって、より本質的で固定されたものを見つける必要があります。我々の結論は：データを基に自動化できる場合、自動化されるであろうということです。

将来の経済における3つの人間の役割

Robert: 最近、あなたは経済のさまざまなタスクや職種を3つに分類し、それらの自動化可能性を見てきました。つまり、生産性と行動の観点からの測定可能性です。

Christian: 私は、多くの面において、人間にはまだ置き換えられない多くの空間があると考えています。最初に来るのは確証です。

今、個々の人の職業におけるレバレッジは、2025年12月までと比較して非常に大きいです。これは、我々全員がより大きな野心を持ち、現在の業務フローを再考する必要があることを意味します。これがAIサンドイッチと呼んでいるものです。

企業やスタートアップは、1人だけで構成されていることもあり、それをディレクターと呼び、検証の方向性を操り、予期しない出来事が発生した際に修正できるようにする責任を負います。この上には1人か、または小さなチームしかいません。

ミドルレイヤーには、多くのエージェントが存在します。私たちは、人々がさまざまな新奇なことを試しているのを見てきました。

ボトムレイヤーには、一流のバリデータが存在します。適切なツールがあれば、各分野のエキスパートがシステムの出力が期待通りであることを確認する責任があります。これは非常に重要な仕事です。分野の専門家は長い間この領域で輝くでしょう。

しかし、ここで悪いニュースがあります：この仕事をしていると、自分自身が置き換えられるためのデータを作成しているのです。以前にも最もシンプルなバージョンを見てきました：人々がAI企業のために画像の注釈付けやトレーニングに参加しており、今やこれらの仕事は不要になっています。

現在、大規模ベースモデルのラボが金融などのさまざまな分野から一流のエキスパートを雇用しています。これらの人々は評価基準とトレーニングデータを作成しており、最終的には彼らの同僚を置き換えるでしょう。そのため、バリデーションレイヤーは非常に重要であり、多くの人が成功を収めます。それは非常に専門的です。あなたが最終的なアンロック能力を持つ人物である場合、あなたのレバレッジは非常に大きいです。

Robert：これはタイプ1です。そして、このバリデータとしての役割は、あなたがコーダーの呪いと呼ぶものです。

Christian：コーダーの呪いとは、トップのバリデータである場合、技術がより強力になるため、常に向上し続けなければならないメカニズムです。

私がさっき言ったコマンダーは、本質的に意図を駆動する人です。起業家はコマンダーであり、彼らは未来を見据え、実現の道筋を想像します。

さらに、容易に自動化される傾向のある一群の仕事があります。これらのポジションはすでに消えてしまったか、消えようとしています。社会はこれらの影響にまだ本当に対処しておらず、将来的には大規模な再研修ニーズが生じ、人々をより先進的な知識領域に向かわせるでしょう。

人々は時々論文について誤解を抱くことがあります：人間の検証が最終段階と言っていますが、多くの場合、AIがAIを検証します。人間に到達する前に、長いバリデーションチェーンが存在します。

さらに、定義が最も難しい役割の一群があります。これを意味創造者と呼んでいます。これらの人々はトレンド、社会の変化、社会的関心のある問題、すべての人が一致して達成する必要があるものについて非常に理解があります。芸術がそのようにであり、暗号ネットワークもある程度そのようであります。

これらの意味創造者は測定可能な領域に存在しません。人々は時々、「ヒューマンタッチ」が必要であると言います。しかし、私は本当に、人々がこのようなヒューマンタッチの重要性を過大評価していると考えています。例えば、心理カウンセリング、介護、幼児看護などです。

私は最初は人々がさまざまな懸念を持つだろうと思いますが、誰もがコストが大幅に低下することを本当に考えていませんでした。コストが100倍、1000倍に安くなれば、人々は考えをすぐに変えます。実際、私たちはすでに、個人的な質問に大規模モデルを使用することによって、人々が使用しています。

もう1つの種類の仕事では、「人工的な」が非常に重要なラベルになります。暗号通貨はここで重要な役割を果たします。強力な暗号技術がなければ、すぐにこのアイデンティティの本質が失われるからです。しかし、「人工的な」が価値があるのは、人間の時間と注意が希少であるためだけです。

それがより良いからではなく、ただ単に人間が希少な時間と注意を投入してこの体験を作り上げたことを知っているからです。これらのことは依然として重要です。

AI世界における暗号通貨の位置：アイデンティティ、起源、信頼

Robert: 暗号技術について触れましたが、暗号通貨のこの世界での位置づけは何ですか？

Christian: 非常に重要です。

私たちが最初に研究を始めたとき、多くの人が大規模モデルとAIは確率的であり、暗号通貨は決定論的であることを指摘していました。スマートコントラクトを使用してエージェントにフェンスを設定したり、エージェントにリソースの売買権を与えたりすることを想像できます。

これらの論理は妥当です。しかし、私はAIと暗号通貨の間にはさらに深い補完関係が存在すると考えています。おそらくそれが今日経済にまだ明らかでないのは、副作用が現れていないため、つまりアイデンティティやデジタル情報の起源に関連する問題です。

私は、将来数か月以内に、これらの機能が本当に強力になるにつれて、我々は完全に未知の領域に入ることになると考えています。すべてのデジタルプラットフォームは、あらゆる数字情報（投稿、画像、すべて）が以前は人間によって生成されていたものである可能性があることに直面しなければなりません。

このトレンドの発展とともに、社会はアイデンティティシステムを徹底的に再構築しなければなりません。信頼がますます希少な環境において、暗号プリミティブは多くの応用で輝きを放つでしょう。過去10年間に構築されたすべては、より基礎的になるでしょう。検証に戻ると、基礎情報がブロックチェーン上にあるとき、検証コストはより低く、信頼性が高く、信頼できるものとなります。

Eddy: 自動化のコストは急速に低下しています。先ほど言及したように、広義の検証コストも低下していますが、速度はそれほど速くありませんので、これは興味深いギャップを生み出しています。

このギャップを多くの方法で表現することができますが、それは機会と呼ばれるかもしれません。これがChristianが人間の労働について述べたものです：もし人類の普遍的な適応性、経験、および汎用性によって生じる可能性のある測定可能なギャップが存在すれば、人間は機械よりも素早く検証段階に専念できるかもしれません。

機械は短期的に確かにいくつかの検証上の課題に対処するのが難しいです。長期的には、これが永続的なものであるとは考えていませんが、短期的には確かにそうです。

暗号学とブロックチェーンは検証ツールです。ソース証明は単なる暗号学的な証拠の系列であり、あるものが特定の人々を通過した、あるいは特定の経路を通過した、あるいは特定の変換を経験したことを証明するものであり、これは異なるカテゴリ間の検証をより簡単にする合図を提供します。したがって、検証をより簡単にする任意のものが、このギャップを埋めるのに寄与します。

自動化の隠れたコスト：システムリスクと責任

Eddy: 「トロイの木馬」の問題について話せますか？労働者へのリスクについては話しましたが、これまで述べることはまだたくさんありますが、経済生産性の観点から、自動化のコストは非常に低いため、経済にどんなリスクをもたらすでしょうか？

Christian: いくつかの兆候をすでに見ています。多くの企業は、現在X％のコードが機械生成されていると述べています。

製品のリリースサイクルが短くなっています。しかし同時に、すべてのコードを人間が審査することは不可能であることを知っています。それは技術的負債を抱える可能性が非常に高いということです。

私たち全員が経験したことのある誘惑は、大規模モデルに質問を投げかけ、一目見て、直ちに自分の成果としてリリースすることです。これはコード内の間違った文、誤ったコード、または最終的にコードベースに浸透する脆弱性のいずれかである可能性が高いです。私たちはこれらの問題がますます増えるのを見ると考えています。

論文の論点は、潜在的なエラーを含むAI生成されたコード、文書、またはその他の成果をリリースすることは、完全に合理的な選択であり、それらを完全に検証することは不可能だからです。社会全体に拡大すれば、このことはある程度のシステムリスクを蓄積する可能性を示します。

急速な進歩と同時に、私たちがすでにリリースしているコンテンツを再検討するためのより優れた検証ツールを開発することを願っています。しかし、中長期的には、企業が直面しているジレンマは次のとおりです：今日はより優れた検証ツール（暗号学的プリミティブを含む）を開発する投資は高額であり、それが開発速度を遅くする可能性があります。リターンは将来に表れますが、企業は製品をリリースして成長したがっています。

そのため、私たちが見ることになるのは2つのタイプの創業者です：長期的な責任を重視する創業者と、正しいやり方で構築する創業者。私たちは既にいくつかの兆候を見ています、それは「責任即ソフトウェア」と呼ばれることができます。知識体を従業員としてデプロイする際、責任と保険の問題がますます重要になります。これは最も魅力的なトピックでないかもしれませんが、私たちは現実世界でシステム全体の失敗を見ていくでしょう。

Eddy: この考えは非常に興味深いです。以前のソフトウェア開発が主に人間によって行われていた場合、多くの段階が誰かによって観察および品質管理されているという前提ができます。エラーはなかったわけではありませんが、道中で常に誰かが各ステップに関与していました。

しかし、自動化の度合い、リスク、価値が高まるにつれて、責任も増大しています。収益も急速に増加しているため、我々はそれを容認することができるのです。しかし、監督し、制限し、リスクの境界を理解する能力を拡張する必要があります。

したがって、保険に似たメカニズムを導入し、失敗リスクに価値を持たせることが、完全に監督されない企業を管理する上で重要な要素になるかもしれません。リスクを定量化し、問題の理解をエキスパートに委ねたいと思います。

面白いことに、ソフトウェア開発さえも、以前には存在しなかった全く新しい金融次元を持つ可能性があります。

Christian: 仮想通貨に戻ると、過去10年間に構築してきたすべては、リスクを測定し重み付けする境界を前進させてきました。DeFi、予測市場などから一部を引用することが急に非常に重要になってきました。

ソフトウェアとエージェントを展開する場合、エージェントにより良いシグナルを見せる技術スタックが非常に重要です。単純な例を挙げると、私はエージェント取引と支払いを行うスタートアップの創業者と話したことがあります。彼は、従来の支払いシステムからステーブルコインの支払いに切り替えたところ、システムの信頼性が向上したと気づきました。なぜなら、すべてのシグナルがチェーン上にあるからです。エージェントは、発生していることをよりよく理解できます。APIを呼び出すだけでフィードバックがないような状況ではありません。エージェントは行動の完全な文脈を見ることができます。

もう1つの興味深い点は、あなたが保険と責任に言及したことです。誰かが言っていた、ネットワーク効果はAI時代の持続可能な城壁になるだろうと。私は実際のところ、その現実はもっと微妙だと思います。AIエージェントや自律システムは、多くの双方向プラットフォームが持つ防御的な城壁を打ち破るのが得意です。これらのプラットフォームを起動するコストや市場の両辺への立ち上げコストが減少しています。

ただし、もう1つのネットワーク効果がますます重要になっています。ビジネスで生成された重要な固有データを所有しており、このデータによって検証を人間から機械に拡張できる場合、リスクをよりよく補償し、よりよい意思決定を行い、より低コストでより安全な製品を提供することができます。

そのため、既存企業とスタートアップ企業を比較する際に：完全な障害事例データベースを所有する既存企業は非常に価値が高まります。検証を中心に積極的なフィードバックループ（トップエキスパートの導入、意思決定からの経験の吸収など）を構築することに焦点を当てたスタートアップ企業は、大きな成功を収めるでしょう。

Eddy: これはさらに、特許データが最も防御的な資産の1つかもしれないということを証明しています。

2つの未来：ホロウ経済 vs 強化経済

Robert: 話題になっているホロウ経済（hollow economy）と強化経済（augmented economy）について探りたいと思います。どちらの違いが重要ですか？

Christian: さて、ますます浅まる経済から始めましょう。現在、初期の兆候があり、テクノロジー企業が、より少ない人手でより多くのことを行うことが可能であることに気づいています。

もちろん、彼らは平均レベル以下の従業員や一般的な従業員から始めます。なぜならAIがすでにその仕事をこなすことができるからです。さらに、今やベテラン従業員の能力は10倍、100倍に拡張することが可能であり、具体的な課題に応じて異なります。これは変化を推進する要因の一つです。

2つ目に取り上げたのは、コーダーの呪いです。専門家がトレーニングや意思決定を行うとき、基本的には注釈付きデータを生成しています。将来、これらのデータは専門家なしで同じ意思決定を行うために活用できるようになるでしょう。

最後には、アラインメントドリフトがあります。要するに、アラインメントを一度だけのプロセスと見なすべきではなく、「モデルをトレーニングし、アラインして、すべてが上手くいく」というよりも、子育てに似ており、継続的な修正とフィードバックが必要です。

これら3つのダイナミクスを組み合わせると、未検証のAIをリリースする刺激が非常に高いことに加えて、今すぐ生産性を得られるというインセンティブがあります（たとえば、「コードの60%が機械によって生成される」など）。ただし、一部のコストは将来に表れます。私たちは次のような経済に向かうかもしれません：私たちはもはや将来の検証者を育成しないかもしれません。

初心者の人材（私たちの将来の主要な検証者）がますます希少になっています。このグループは縮小しています。私たちは潜在的なリスクを作り出し、最終的にはいわゆる浅まる経済につながる可能性があります。

改めて言いますが、私は楽観主義者です。最終的にはエンハンスト経済に向かうと考えています。問題は、それに到達するまでのスピードと、再トレーニングや適応が必要な人々が可能な限りスムーズに移行できるかどうかです。

一方、エンハンスト経済では、初心者の人材が育成されていないことに気づきます。ただし、AIはスキルの習得を加速させる魔法を持っています。ある若者が本当の才能を発揮することができるかもしれません。彼らを標準的なカリキュラムに当てはめるのではなく、彼らが本当の自分を見つけ、本当に情熱を持てること、全力を尽くせることを見つけるのです。

将来何が最も価値のあるものか誰にもわかりませんが、本当の才能を基に構築すれば、成功の可能性がはるかに高くなります。

私はAIがこうした点で非常に重要な役割を果たすと考えています。これらは素晴らしい学習ツールであり、私たちが構築すべきだと思いますが、現時点ではまだそのようなツールはスケーラブルではないと考えています。

第2に、コーダーの呪いに戻ります：これらの人々は継続的に再トレーニングを行い、価値連鎖の中で上に昇り、「私は今、大きなレバレッジを持っている。私はリーダーになることができる」と気づきます。

多くの人が自己決定性の重要性について話しています。私はこれが肝心だと考えています：あなたは自分が指揮者になれることに気づかなければならず、以前よりもはるかに多くのことができます。

アラインメントに関しては、セキュアな開発とより良い検証ツールを通じて、自己能力を高めることができれば、より良い検証を行い、真のパートナーになることができます。

これらをすべて組み合わせると、あなたは以下のような状況に入るでしょう：過去には高価だった多くのものが、今ではほとんど無料です。計測可能なものはすべて自動化できます。

そして、私たちは新しいものを発明します。重要度の高い経済、計測不可能な経済など、多くの新しい仕事が、強力な検証スタックの上に構築されており、したがって私たちは事実に基づいています。我々は偽のアイデンティティによって淹れ攻撃されることはありません。

総合すると、未来はかなり明るいです。多くの政府が一貫して行おうとしてきた教育や医療のようなことが、安価で普及する可能性があります。

ただし、私たちは移行期を乗り越えるためにデータセンターなどを撤廃するような極端な決定を下すのではなく、構築に投資しなければなりません。それは不可能であり、永遠に機能しません。

ロバート: したがって、もしあなたがキャリアの初めにいるなら、これらのツールを使って自分が直面する環境をシミュレートし、自分を訓練すべきです。もしキャリアの後半にいるなら、もっと少ないリソースでより多くのことを成し遂げることができることに気づく必要があります。

エディ: これらすべてがどれだけ続くかを予測するのは難しいが、予測不能な変化の別の波がやってくるまで。しかし、人間の熟練は、全体を俯瞰し、プロジェクト全体を把握し、どこに関心を引くか、どこに資源を割り当てるか、プロジェクト全体をどのように調整するかを知っていることにあります。

もし自分が今日初めて出発する若者だったら、私は少し悲しい気持ちになるだろう：1つの夏を費やして、極めて優雅で効率的なプログラムを書く栄光はもうない。それは今や趣味になってしまった。

しかし逆に、私は両親にお金を貸してもらい、多数のコンピュータを操縦し、5000ドルの計算リソースを効果的に活用できるかどうかを見極めるだろう。たとえば、多数のマシンを1つの目的に導くことができるか？

テックコミュニティでは、何年もの間、「1人で10億ドルの価値のあるスタートアップを立ち上げることができる」という冗談が広まっています。これがそれが実現される方法ではないですか？

多種多様なマシンやデータを制御し、物事を俯瞰し、この能力を開発することはまだされていません。このようなスキルを開発することも意味がありませんでした。

しかし、大規模なプロジェクトを推進したい場合、多くの人々を巻き込む方法を学ぶ必要があります。これがあなたがレバレッジを得る方法です。労働構造が変化する中で、この方法も変化しています。今、あなたはこの新しいものを使いこなすことを学ばなければなりません。

新しい恩恵が出現しています。それを活用する方法を学ぶことが、若者への教訓です。

物事はまだ終わっていません — それはあまりにもばかげています。あなたにはちょうど超能力を持っていることが伝えられたばかりです。あなたはどうしますか？

Christian: 簡単に言えば、徒弟制度はもう死んでいるかもしれませんが、本当の仕事は今始まったばかりです。

昔はアクセスしづらかったような分野、例えばハードウェアのような分野でも、今は好奇心さえあれば取り組むことができます。

私が分類すると、このモデルが提供する最も前向きなシグナルは次の通りです：実験サイクルが圧縮され、人々は自分のアイデアを迅速にスケールアップできるようになります。

投資の視点：小さなチーム、大きな価値、暗号通貨の必然性

Robert: Eddy、あなたは投資対象の企業を評価する中で、このような傾向を見ていますか？

Eddy: もちろんです。Block、Xなどの企業が大規模なレイオフを行ったことを見ています。

正式な分析は見ていませんが、Hyperliquid、Uniswapなど多くの暗号プロジェクトは非常に価値が高いにも関わらず、従業員は20人に満たないです。

数人で企業を立ち上げることが可能であれば、将来、多くの企業が出現することになるでしょう。しかし、そのような企業間で調整が必要となり、その調整は非常に複雑です。

信頼性が必要であり、アイデンティティが必要であり、データソースの証明が必要であり、支払い元の証明が必要です。先ほど私たちは保険のアイデアについて話し合いました。

そして、ブロックチェーンネットワークが非常に魅力的である理由は、それらが信頼できる中立的であるためです。相互作用する企業の第500億社の具体的な信頼性を心配する必要はありません。スマートコントラクトと検証可能なAIモデルを信頼し、トランザクションが期待通りに発生し、支払いが要求どおりに完了することを確認するだけです。

私はこれがほぼ避けられないことだと考えています。ブロックチェーンがこのストーリーで中心的な役割を果たすと信じています。

Christian: 完全に同意します。我々は長い間これを進めるための軌道とインフラを整備してきましたが、それがさらに有用になると考えています。

Robert: Christian、これらの調査と探求を終えた後、これらの発見を自身の仕事や生活にどのように統合していますか？

Christian: 正直に言って、Gemini や ChatGPT、Grok、Claude がいなければ、この論文は書けなかったでしょうね。彼らは優れた共著者です。もちろん、彼らは時々脱線し、必要な段落を何度も削除します。

私たちは論文の中で大きなモデルにイースターエッグを残すことさえしました。その時、Gemini とのチャットで、彼はそのイースターエッグが大好きだと言い、非常に気の利いたコメントをしました。

その瞬間、本当に知的な存在を感じました。それは決して平凡ではなく、創造性に満ちています。それは象徴的な瞬間でした：あなたはそれを仲間と感じ、単なるツールではないと感じ取れます。

Robert: よし。もし皆さんがこの論文を読みたいと思っているなら、タイトルは『AGIのシンプルな経済学』です。ぜひご覧になってください。その中にはあなたの人生に影響を与える可能性がある、そして未来にどう対処すべきかについての真の洞察が含まれています。

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