トマシュ・スタンチャク、LLM駆動のイーサリアムガバナンスの五段階ブループリントを公開、AI搭載ブロックチェーン競争でライバルを凌駕する展望を示す
イーサリアムのガバナンスは近い将来、人工知能によって運営される可能性がある。イーサリアム財団の共同ディレクター、トマシュ・スタンチャクはX（旧Twitter）に、イーサリアムを大規模言語モデル（LLM）主導の最初のブロックチェーンにするための詳細な五段階計画を投稿した。
第一段階では、バリデータ運営者が意思決定権をAIエージェントに委譲する。これらのエージェントはネットワークのアップグレード承認やパラメータ設定を担当する。スタンチャクは、この変化はイーサリアムの初期の優位性、すなわち最初のプルーフ・オブ・ワークチェーンであったことに似ていると主張している。AIレースにおいても、最初にいることが重要だからだ。
この提案は、ブロックチェーンのガバナンスが複雑さを増す中でなされている。スタンチャクはX上で、イーサリアムは既存の仕様や透明なガバナンス記録に基づき、自然な優位性を持つと述べている。
第二段階では、EIP（イーサリアム改善提案）の作成・提出にLLMを活用することを推奨している。第三段階では、AIレビューツールをEIP編集者に拡張し、すべてのコア開発者が会議のモデレーションやEIPの採否投票にLLMを利用することになる。
最後の第四段階では、クライアントチームが仕様書から直接コードベース全体を生成することを提案している。
スタンチャクは実装の詳細についても遠慮なく語った。イーサリアム財団は最近、ツール調整者を採用し、dAIチームを結成した。ACDモデレーター、ツール調整者、イーサリアムキャットハーダーズ、EIP編集者といったクロスファンクショナルなグループが、すでに実行準備を整えている。
AI参加を簡素化する仕組み
最優先事項は、エージェントによるEIP提出の円滑な運用を確保することだ。スタンチャクはXの投稿で、EIP編集者がAIによる提案のレビューに適したツールを必要としていると強調した。
彼はリアルタイムのACD（イーサリアムコア開発者会議）モデレーションにAIサポートを導入したいと考えている。システムはチャットに接続し、議論内容をリアルタイムで分析し、会話の進行に合わせて提案を行う。
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Forkcast.orgは、イーサリアムのガバナンスプロセスのリアルタイム放送に拡張される予定だ。プラットフォームはリスナーの状況に適応し、ガバナンスのアクセス性を高める。スタンチャクはこれを、より広範なインフラ整備の一環として言及した。
この提案はまた、クロスクライアントのコア開発チームの設立も呼びかけている。このグループは、仕様書だけから構築されたAI生成のクライアントコードベースに専念し、人間のコーディングは関与しない。
正式検証が主役に
このクライアントは、スタンチャクによれば、完全に正式に検証され、テストカバーされている必要がある。開発は既存のコードベースと並行して進められ、AI生成のバージョンが標準となるまで続く。
このタイミングは偶然ではない。イーサリアムはすでに数千時間に及ぶコア開発者会議の記録を持ち、EIPのプロセスも文書化されている。オープンな議論もアーカイブされており、これらすべてがLLMの訓練データとして活用される。
スタンチャクの計画は、AIガバナンスを実験ではなくインフラのアップグレードと位置付けている。五段階のステップは互いに連携し、バリデータはエージェントに委任し、作成者はLLMを使い、編集者はAIでレビューし、開発者はLLMを通じて投票し、クライアントチームは自動的にコードを生成する。
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ツール調整者とdAIチームの存在から、実装はすでに進行中と見られる。提案は、この現実を認め、ゼロから始めるのではなく既存の状況を活用している。
LLM駆動のガバナンスを最初に実現することは、かつてのプルーフ・オブ・ワークの優位性と同じく、イーサリアムに競争優位をもたらす。ほかのチェーンも追随するだろうが、イーサリアムの既存仕様とガバナンスの透明性は、模倣が難しい堀を形成している。
この五段階の枠組みは、容易な実行を約束するものではない。技術的議論のリアルタイムAIモデレーションには高度な自然言語処理能力が必要であり、仕様書だけから正式に検証されたクライアントコードを生成することは、現行のAI能力の限界に挑むものだ。
それでも、スタンチャクの投稿は、この道筋に自信を持っていることを示している。必要なチームは採用され、インフラは拡大し、ガバナンス記録は訓練の準備が整っている。あとは、ブロックチェーンの進化を根本的に変える可能性のある五段階の実行に移るだけだ。
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イーサリアムの透明なガバナンス履歴は、この変革において最大の資産となる。過去のすべての決定、ACDコール、EIPの議論は、すべてLLMの訓練に利用可能だ。これらの記録を持たない競合は、出遅れることになる。
この提案は、AIを人間の判断の代替ではなく、より良いガバナンスを大規模に実現するためのツールと位置付けている。バリデータは引き続きエージェントの提案を受け入れるかどうかを決定し、作成者はEIPのコンセプトを考案し、編集者は提出を承認し続ける。AIは彼らの能力を拡張する役割を果たす。
成功すれば、イーサリアムのガバナンスはアップグレードをより迅速に処理しつつ、分散性を維持できるだろう。標準的なAI生成クライアントは、クライアントチーム間の不整合を減らすリファレンス実装として機能する。
