世界は、AIエージェントが株式や暗号資産を取引し、家族に代わって買い物をし、さらに多岐にわたるタスクを遂行する未来へと向かっている。しかし、ボットが「ブルーチップ株を1万ドル分買え」という指示を誤解釈し、Bluebirdブランドの冷凍ポテトを1万ドル分購入してしまったらどうなるだろうか。

こうした種類の紛争は、費用と時間がかかる既存の法制度にはそぐわない。ここで登場するのが「インターネット裁判所」だ。これはAIエージェントと人間が契約を締結できるようにする新しいプロトコルであり、条件が履行されたと判断されるまで資金はエスクローで保管される。

このプロセスに組み込まれた紛争解決メカニズムは、AIモデルに接続されたオープンな委任型プルーフ・オブ・ステークのバリデータネットワーク「GenLayer」上で動作する。これは、ステークホルダーが検証権限を選ばれた運営者群に委任するコンセンサス設計だ。約1年間ベータ運用されており、現在は1日約12,000件の判定を処理している。リアリティマッピングプラットフォーム「Collective Memory」のユーザー投稿写真の認証を行い、argue.fun上の議論の決着も担っている。メインネットは来月ローンチの予定だ。

多数のモデルによる陪審団

この概念は、哲学者ニコラ・ド・コンドルセが提唱した有名な陪審定理の現代版だ。同定理は、独立した評価者の数が増えるほど正しい答えに到達する確率が高まると論じたものだ。インターネット裁判所の場合、Claude、Gemini、ChatGPT、DeepSeek系をはじめとするさまざまなモデルからAIエージェントの陪審を編成することを意味する。

「単一のAIで判定を行うと、どうしてもバイアスが生じます」と、GenLayerの共同創業者でCEOのアルベルト・カステラナ氏は説明する。「実際には、最大1,500もの異なるAIなど、多数の異なるAIを使用しています。そうすることで、本質的により良い回答が得られます」

「一方は左寄り、もう一方は右寄りです。片方がもう片方を相殺することで、より良い答えが得られるのです」

実際の仕組み

紛争は、それぞれ異なるAIモデルを実行する5人のGenLayerバリデータから無作為に選ばれた陪審に詳細を送付することで解決される。最初の判定は数分以内に単純多数決で下されるが、11人、さらに23人と、システムの上限に達するまで規模の大きな陪審へ控訴することが可能だ。カステラナ氏によると、最終判定は通常30分以内に確定するという。

「最大の最終性を待つ場合は、控訴ラウンドが段階的に進みます。5人から始まり、1,500人まで拡大する場合もあり、その場合は3時間ほどかかる可能性があります」と同氏は語る。

裁判所のオープンコンソーシアムには現在までに35の組織が参加しており、ZKsync、NEAR、Consensys、そしてPolymarketの紛争を解決しているUMAといった著名な暗号資産企業が含まれる。

Wikipediaからインテリジェント契約へ

GenLayerは約4年間開発が続けられており、その出発点は、Wikipediaのようなオンライン知識ベースにどの情報を収録すべきかを評価するより良い方法を模索する試みだった。理論上は誰もがオンライン百科事典の誤りを修正できるはずだが、実際には暗号資産からガザ戦争まで、物議を醸すトピックはロックされ、少数の強力な編集者が争点となった情報について最終決定権を持っている。

「GenLayerの元となった発想は、[…] 分散型のWikipediaを実現できないか、というものでした」とカステラナ氏は説明する。

このプロジェクトは現在、「インテリジェント契約」と呼ばれる新しい形態のスマートコントラクトを可能にしている。これは主観的な判断を取り入れることができるものだ。従来のスマートコントラクトが対応できない領域を狙ったもので、従来型は決定論的で客観的に検証可能な条件に対してのみ実行され、品質、意図、文脈を評価するネイティブな手段を持たない。例えば、フリーランスのライターを雇う際、支払いを行う前にシステムがコンテンツの質を自動的に判定するように設定できる。

「まさにこれを行っているプラットフォームがあります。インフルエンサーにオンラインコンテンツの執筆への報酬を支払い、その後資金を引き出せるようにしています」とカステラナ氏は語る。

「インテリジェント契約はコードを扱えます。自然言語を扱えます。インターネットにアクセスできます。画像を理解できます。そして判断力を持つことができるのです」と同氏は付け加えた。

2026年時点でAIの判断をどこまで信頼できるかは、依然として技術の能力に制限されている。スタンドアップコメディアンがインテリジェント契約を通じてジョークライターを雇うことは、おそらくないだろう。カステラナ氏は、画像がディープフェイクかどうかの判定や、写真に基づく隣人間の境界紛争の解決についても、技術はまだ十分ではないと指摘する。確かに何らかの答えは返ってくるが、現時点でそれに頼るべきではない。

しかし、AIの判断で既に十分なケースは数多く存在する。GenLayerは、リアリティマッピングプラットフォーム「Collective Memory」にユーザーがアップロードした写真の品質と正確性を自動的に評価し、報酬額を決定している。もう一つの主要ユーザーはArgue.funで、エージェント間の長い討論で決着がつく議論の結果にユーザーが賭けることを可能にしている。同プラットフォームの上位4名のユーザーはそれぞれ200万ドル以上を稼いでおり、これまでに寄せられた質問の大部分は、GenLayerのガバナンス、DAO、AIの安全性に関する真剣な政策問題に関連している。

今後数年のうちに、このプロセスは、DAOの憲章とより広い目標に照らして提案を自動的に評価できる、真に自律的なDAOへの道を開くとカステラナ氏は見ている。

GenLayerは来月メインネットをローンチする予定で、約1年間のベータから本番環境へと移行する。

AIが予測市場を判定する?

より近い将来のユースケースは、予測市場の紛争をより迅速に解決することだ。これらの市場では配当がイベントの決着方法に依存するため、紛争の長期化はトレーダーの資金を宙吊りの状態にする。2025年半ば、ウクライナのゼレンスキー大統領が7月までにスーツを着るかどうかを巡る、表現が曖昧な2億4,000万ドル規模の市場を巡ってPolymarketは混乱に陥った。ゼレンスキー氏が6月のNATOサミットにスーツに見えなくもない服装で現れた際、市場は当初「Yes」と判定された。しかし、UMAトークンホルダーの投票者たちによる9日間の控訴と応酬の末、判定は「No」へと反転した。

カステラナ氏は、GenLayerならこうした期間を大幅に短縮できると述べる。

「判定は数分で下され、数百、数千のAIが非常に迅速に投票を行います。結局のところ、必要なのは中立的な裁定レイヤーです。迅速で、アクセスしやすく、低コストなものが求められているのです」と同氏は語る。

人間がその判定を受け入れるかどうかはまったく別の問題だが、インターネット裁判所とGenLayerは最終判断を提供するようには設計されておらず、判定は依然として人間への控訴が可能だ。

「その後もなお同意できず、ゼレンスキー氏がスーツを着ていないと考え続けるなら、Kleros、UMA、さらには人間の裁判所に持ち込むことができます」とカステラナ氏は述べた。

Klerosはステークした陪審員が紛争を判定する暗号資産ネイティブの仲裁プロトコルであり、UMAと並ぶ代替的な解決先の一つだ。このことは、GenLayerが最終決定ではなく裁定の第一層として設計されていることを浮き彫りにしている。

AIの判断は信頼できるのか

紛争解決をAIモデルに委託することには大きなリスクが伴う。第一に、技術がまだ未熟すぎて信頼できる判定を生み出せないという問題がある。

もう一つの問題は、AIモデルが訓練データに含まれる多くのバイアスを再現してしまうことだ。これまでにテック企業によるこうしたバイアス是正の試みが、逆方向のバイアスに振れてしまう例もあった。

第三の潜在的な問題は、MITの論文で述べられた「Representational Convergence(表現の収束)」と呼ばれる現象だ。この論文は、時間の経過とともに異なる企業のAIモデルが、現実に対する類似の統計モデルへと収束し始めると指摘している。これが正しければ、5年後にはインターネット裁判所のAI陪審員が深刻な集団思考(グループシンク)に陥っている可能性がある。

カステラナ氏はこの理論が正しいとは確信していない。

「私には、モデルは減るどころか、はるかに多く存在するように見えます」と同氏は述べる。「あらゆる国、あらゆる企業、あらゆるチームから無数のモデルが生まれています。そのすべてがまったく同じものに収束すると想像することはできません」

出典:Cointelegraph — https://cointelegraph.com/magazine/ai-agent-disputes-sent-to-internet-court-and-a-jury-of-ai-agents