急速に進化するブロックチェーンと暗号通貨の世界では、AIエージェントが次の大きな潮流だと喧伝されています。GPT-4のような大型言語モデル（LLMs）を動力源とするこれらのスマートツールは、コーディング、タスクの自動化、プロジェクト構築の方法を一変させると期待されています。しかし、SpearbitのCEOであり元SolidityコントリビューターのHari Krishnanが最近投稿したツイートによると、何かがおかしいようです。

X（旧Twitter）で @_hrkrshnn として活動するHariはこう綴りました。「AI agentsについて妙な違和感がある。LLMsでコーディングワークフローを開発している人たちのGitHubをチェックしても、貢献が指数関数的に増えているのが見えない。どういうことだ？」この観察は開発者間で議論を呼び、AI支援のコーディングと現実の間にギャップがあることを浮き彫りにしました。

用語に馴染みがない人のために言うと、AIエージェントはLLMsを用いてコード作成、デバッグ、さらにはプロジェクト全体の管理などを自律的に行うプログラムです。LLMsはChatGPTのようなツールの「頭脳」にあたり、膨大なデータで訓練された巨大なAIモデルで、人間に近い文章やコード断片を生成します。ブロックチェーン開発では、これがスマートコントラクト、DeFiプロトコル、あるいはミームトークンの迅速な作成を意味する可能性があります。ミームトークンはインターネットミームに触発されたシンプルでバイラルな暗号資産で、急速なローンチとコミュニティの盛り上がりで成長することが多いです。

AIエージェントがトークン生成プロセスを自動化できると想像してください：ERC-20トークンのSolidityコードを生成し、デプロイし、初期マーケティングまで手配する。これはトレンドに乗りたいブロックチェーン実務者にとって大きな変化をもたらします。しかし、Hariの指摘は「まだそこに到達していない」ことを示唆しています。

Digging into the Replies: Community Perspectives

このツイートには、考えうる理由を示す返信が集まりました。あるユーザー、Andreas Bigger（@andreaslbigger）はGitHubの貢献数が最良の指標ではないと主張しました。「Contributionsは悪い指標だ。LoCを試してみては？ 良いエージェントのプロンプト設計があれば、ローカルでプロジェクト全体を構築できる。最後にcommit + pushすると、その過程全体が1つのcontributionとしてカウントされる。一方で人間の貢献だと同じ作業で100のcontributionになっているかもしれない—桁違いに多い。」

LoCとはLines of Code（コードの行数）のことで、どれだけのコードが書かれたかを示す尺度です。Andreasの示唆は、AIにより開発者がローカルで効率的に作業し、変更を少ないコミットにまとめることが可能になっているため、公開されるGitHubの統計に表れない可能性があるということです。作業は行われているが、集約されている——それが原因かもしれません。

Abhishek Singh（@natoshi_sakmoto）からのシンプルな返信はこうでした：「人間の思考が足枷になっている。」強力なAIがあっても、開発者がAIを導き、検証し、反復する必要があるため、人間がボトルネックになりうるという指摘です。

もう少し微妙な見解を示したのは @0xterrah でした。「有能なvibecodersを見てきた印象だと、彼らは常に被害を最小化するように働いている。小さくても誤ったLLMの判断は累積して爆発する。だから本当に速くやりたい/できるわけではない。正しくやるときはジュニアの監督に近い感じだ。」

これはブロックチェーンにおいて強く共鳴します。スマートコントラクトの単一のコーディングミスが甚大な損失を招くことがあるからです—悪名高いDAOハックや、ミームトークンのローンチ時に発生した最近のエクスプロイトを思い出してください。AIエージェントは高速でコードを生成できるかもしれませんが、注意深い監督がなければ脆弱性を生み出し、悪意あるハッカーに利用される恐れがあります。

その他の反応には、@lgrowingupl の「暴れ回ってる」という意見や、@R5Z5G の「AIは成熟するまで時間が必要だ」という現実的な声もあり、楽観と慎重さが混在しているのが分かります。

Implications for Meme Token Creators and Blockchain Devs

Meme Insiderでは、AIのような新興技術がミームトークンや広範なブロックチェーンエコシステムとどう交差するかを追っています。もしAIエージェントがまだ生産性の爆発的向上をもたらしていないなら、それは技術が成熟途上であることを意味しているかもしれません。現行のLLMsは定型的なコードには強い一方で、Ethereumコントラクトのガス最適化やミームトークンの流動性プールのセキュリティ確保のような、複雑で文脈依存のタスクには苦戦します。

ミームトークンを作りたい人にとって、AIは基本的な手助けにはなるでしょう—たとえば Cursor や GitHub Copilot のようなツールでトークンコントラクトの草案を作るなど。ただし、監査を怠ってAIに過度に依存すると、rug pullsやローンチ失敗につながり、プロジェクトの評判を損なうリスクがあります。人間の専門知識は依然として不可欠です。

将来を見れば、AIエージェントが改善されれば真のブームが起こる可能性はあります。 Devin のようなプロジェクトやオープンソースの代替は、ソロ開発者が数時間でミームトークンをローンチできるようにし、暗号作成の民主化を促すかもしれません。しかし現時点では、Hariの「妙な違和感」が示すように期待値を抑える必要があります。

あなたはどう思いますか？AIエージェントは過大評価されているのか、それとも単に測り方が間違っているだけでしょうか？コメントであなたの経験を共有してください。AIがミームトークンの風景をどう変えているかについて、Meme Insiderで今後も追っていきます。

元のツイートはこちらで確認できます：here.