Achieving Unanimous Consensus Through Multi-Agent Deliberation
本論文は、大規模言語モデルを構造化された多ラウンドの審議プロセスにおける合理的エージェントとして活用することで、ブロックチェーンの核となる特性を維持しつつ、複雑な意思決定への適応性を高め、かつ敵対的な課題に対処しながら、全会一致または段階的な合意を実現する新しいブロックチェーン・コンセンサス・メカニズムを提案するものである。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
ブロックチェーンを、単なる冷徹なデジタル上の金銭台帳としてではなく、単に多数決を取ることではなく、全員が全く同じ答えに同意することを目的とした、極めて緊張感のある陪審員室として想像してみてください。それがこの論文の大きなアイデアです。人工知能（具体的には大規模言語モデル、LLM）を使用して、合理的な陪審員チームのように振る舞わせ、全員が一致した決定に至るまで、議論し、考えを練り直させるのです。
問題点：なぜ「多数決」では不十分なのか
今日のほとんどのブロックチェーンは、声の大きいグループが勝つ騒がしい群衆のように機能しています。51%のコンピュータが同意すれば、決定が下されます。これは送金には非常に適していますが、著者らは、裁判の判決、医療の選択、あるいは政府の政策といった、より深刻で重大な決定には不向きであると主張しています。
このように考えてみてください。もしあなたが、新しい薬を発売するか、あるいは誰かを投獄するかを決定しようとしているなら、「医師の51%が安全だと考えているので、進めましょう」と言うようなシステムは望まないはずです。あなたは全員が同じ認識を持っていることを望むはずです。現在のブロックチェーン・システムは、スピードとフォールトトレランス（耐故障性）のために構築されており、深く構造化された対話のためのものではないため、この課題に直面しています。現在のシステムには、グループが合意に達せなかった場合に「中断」を強制する手段も、意見を変えるためにグループが実際に「対話」するためのメカニメントも備わっていません。
解決策：AIによる「審議」パーティー
著者らは、ネットワーク内のすべてのコンピュータ（ノード）が独自のAIの脳を実行する新しいシステムを提案しています。これらのAIエージェントは、単に「はい」か「いいえ」と叫ぶのではなく、構造化された複数ラウンドの会話を行います。
プロセスは以下のステップに従って展開されます。
- 初期ラウンド（アイスブレイク）： 問題が提示され、すべてのAIエージェントが最初の意見を出します。これは、会議で誰もが話し始める前に、まず自分の考えを述べるようなものです。
- リフレクション・ラウンド（ディープダイブ）： これが魔法の部分です。エージェントは単に投票するのではなく、耳を傾けます。一連のターンの中で、各エージェントは隣接するエージェントが何を言ったかを読み、それを考え、自身の回答を改善しようと試みます。これは、友人たちが映画のプロットについて議論しているようなものです。最初は意見が食い違っているかもしれませんが、互いの議論を聞くうちに、「ああ、君の言いたいことはわかるよ」と気づき、見解を変えるかもしれません。
- 注意点： 論文では、これが「より賢い（より大規模な）」AIモデルを使用する場合に最も効果的であると記されています。テストにおいて、大規模なモデル（700億パラメータのものなど）は、会話を重ねるにつれてより優れた、より正確なコンセンサスを得ることができました。一方で、小規模なモデル（130億パラメータのものなど）は、時として行き詰まったり、チャットを重ねても正解と不正解の区別がつかなくなったりすることがありました。
- 結論ラウンド（評決）： もし全員が最終的に同意に達した場合、AIは会話の履歴全体を書き出し、それをブロックチェーン上の新しい「ブロック」にロックします。これにより、決定は透明かつ変更不能になります。もし一定のターン数経過しても合意に至らなかった場合、システムは不適切な決定を強制するのではなく、代わりに「空のブロック」をマイニングします。これは実質的に、「合意できなかったため、この件については一旦保留にする」と宣言しているのです。
実験結果が示したこと
研究者たちは、実際のAIモデルと修正されたブロックチェーン・システムを使用して、動作するプロトタイプ（概念実証）を構築しました。その結果、以下のことが判明しました。
- 機能はするが、時間がかかる： 全員の合意を得るには、標準的なブロックチェーンの投票よりも時間がかかります。かかる時間は、対話を行うAIエージェントの数と、会話のラウンド数に依存します。最大の遅延要因は、AIが思考を生成するのにかかる時間です。
- 「大きな脳」が勝つ： シミュレーションにおいて、より大規模なAIモデルの方が、正解に対して一致したコンセンサスに達する能力がはるかに高いことが示されました。これは、知識の限られたグループよりも、専門家のグループの方が解決策に対して合意に達しやすいという現実の世界を反映しています。
- ブロックのサイズ： これらの審議を実行すると、エージェントの数や会話のラウンド数を増やすにつれて、結果として生成されるデータブロックは大きくなりました。テストでは、これらのブロックは30KB以下に収まっており、管理可能な範囲内でしたが、著者らは、単純な「はい／いいえ」の投票と比較して、これらの完全な会話履歴をブロックチェーンに保存することは新たな課題であると指摘しています。
「しかし……」（著者たちの懸念）
論文は、このシステムが完成した完璧な製品であると呼ぶことには慎重です。著者らは、システムが機能し得ることは示唆しているものの、実世界で使用できるようになるには、まだ乗り越えるべきハードルがあると指摘しています。
- ハルシネーション（幻覚）： AIは時として事実ではないことを作り上げます。もし審議中にAIが嘘をついた場合、グループ全体の決定を台無しにする可能性があります。
- セキュリティリスク： 悪意のある攻撃者が、混乱を招くプロンプトを用いてAIを欺いたり、偽のアイデンティティでネットワークを埋め尽くそうとしたり（シビル攻撃）する可能性があります。
- コスト： これらの強力なAIモデルを実行するには、多くの計算資源（GPU）と電力を必要とし、コストが高くなる可能性があります。
結論
この論文は、ブロックチェーンの新しい使い方として、単なる金銭の台帳ではなく、AIエージェントが全員が同意するまで審議を行う「デジタル・タウンホール（電子的な集会場）」という魅力的な可能性を示唆しています。これは「多数決」から「全会一致のコンセンサス」への転換です。実験によって、これは可能であり、より大きなAIモデルの方が優れた成果を出すことも示されましたが、著者らは、これがまだ初期段階の研究であることを強調しています。彼らは制御された環境においてコンセプトが機能することを証明しましたが、裁判や医療政策のような実世界の決定に耐えうるほど、安全で、拡張性があり、信頼できるものにするためには、まだ長い道のりが残っています。
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