トークンエンジニアリングコモンズ 2024春季助成プロジェクト紹介

この記事では、2024年春のToken Engineering Commonsからの資金提供を受けた革新的な提案について紹介します。このプロジェクトは、強化学習とエージェントベースのモデリングおよびシミュレーション技術を通じて、トークンエコシステム内のボンディングカーブメカニズムを最適化し、システムの経済的安全性を向上させることを目的としています。

プロジェクトの背景

ボンディングカーブはトークンエコシステムの核心的な構成要素として、トークン価格の変動を制御し、流動性を提供し、トークン供給を動的に調整する上で重要な役割を果たします。エコシステム内の複数の要素の関係を数学的に表現することで、ボンディングカーブはトークンシステムの「エンジニアリングコントロール」に新たな可能性を切り開きます。

2018年、あるチームがAIエージェントを利用したメカニズム最適化のアイデアを提案しました。これは、機械学習エージェントの行動を観察することで、システム展開後に発生する可能性のあるユーザー行動を特定し、実際の行動と期待される行動の差を比較することでメカニズム設計を最適化するというものです。このアイデアはあるプロトコルのボンディングカーブの研究に適用されましたが、最終的には大規模に展開されることはありませんでした。

2023年から、研究グループはボンディングカーブに関して包括的な研究、開発、応用を行ってきました。特に、PAMM（主要自動マーケットメーカー）とSAMM（次級自動マーケットメーカー）の共同研究において顕著です。しかし、リソースの制約により、現在は悪意のある戦略の探索やペネトレーションテストなどのより深い研究には至っていません。

プロジェクト概要

本プロジェクトは、以前の理念を引き継ぎ、強化学習で訓練されたAIエージェントを通じて、異なるPAMMおよびSAMMボンディングカーブの組み合わせにおける潜在的な攻撃者の悪意のある戦略を探ることを目的としています。さらなる比較分析と行動空間の探索を通じて、相対的に安定した高品質のボンディングカーブパラメータの組み合わせを見つけ出し、プロトコルメカニズムの設計を最適化し、期待される行動と実際の行動のギャップを縮小し、トークンエコシステムの経済的安全リスクを低減します。

具体的には、プロジェクトは4つの一般的なPAMMボンディングカーブタイプ（線形、指数、幂関数、S字型）と2つのSAMMボンディングカーブタイプ（一定積、混合型）を選択し、8つの組み合わせ方案を形成します。プロジェクトチームはエージェントに基づくモデリングとシミュレーション手法を用いて実験を行い、AIエージェントを利用して各方案の潜在的な悪意の戦略集合とその発生確率を探り、シミュレーション結果を通じて悪意の戦略がシステムに与える影響を視覚的に示し、相対的に科学的な対応戦略とメカニズムの最適化方案を探ります。

イノベーションのポイントと目標

可能なイノベーション点

1. トークンエンジニアリングに強化学習を導入し、AIエージェントおよびエージェントベースのモデリングシミュレーションに基づくプロトコルメカニズムの最適化手法を形成する。
2. この方法は普遍性、実現可能性、再利用性を持ち、トークンエコシステム全体の経済的安全に役立つ可能性があります。
3. 先進的なモデリングシミュレーションプラットフォームを利用して、モデルが一般に理解され、使用され、検証されるようにします。

短期的な目標

1. AIエージェントを利用して、異なるボンディングカーブの組み合わせにおける潜在的な悪意のある戦略を探索し、リスクを特定し、対策戦略とメカニズムの最適化案を探る。
2. ボンディングカーブの発展に対して、相対的に科学的で厳密な研究方法を提供する。
3. 実験結果に基づいて、ボンディングカーブの観点からトークンエコシステムの経済的安全性を向上させるための提案を行う。

長期目標

AIを活用したエージェントベースのモデリングシミュレーション手法とトークンエンジニアリングの普及を通じて、より多くの人々がトークンエンジニアになる機会を得られるようにし、よりレジリエントで持続可能なトークンエコシステムの構築の基盤を築き、理論と実践の両面でトークンエンジニアリングの発展を促進します。

期待される成果

1. AIエージェントを導入したトークン経済のチェーン下シミュレーションモデルで、8種類のPAMMとSAMMの組み合わせの実験計画を含みます。モデルは完全に透明で、理解、使用、検証が容易です。
2. AIエージェントによる探索に基づく異なるボンディングカーブの組み合わせにおける潜在的な悪意のある攻撃戦略に関する研究報告書。モデル化プロセス、実験内容、脆弱性リスク、および最適化案を含む。

プロジェクトの価値

1. 利便性：モデルは公共財としてオープンであり、誰でもアクセスしてテストできます。
2. 教育的価値：詳細なモデルとシミュレーションチュートリアルを通じて、大衆がボンディングカーブの動作原理とそれがトークンエコシステムにおける役割を理解するのを助ける。
3. 透明性：視覚化ツールを通じてモデルのメカニズムと実験プロセスを透明化し、大衆がモデルのメカニズムと設計リスクを理解できるようにします。
4. コミュニティ主導：コミュニティメンバーはこのモデルを基にさまざまな実験を行い、研究方法を他のプロトコルに適用して、コミュニティ主導の自己規制を実現することができます。
5. トークンエンジニアリングの原則に沿った："分散型でトークンエンジニアリングを完了する"可能性を促進し、コミュニティの知恵を集めて、よりレジリエントで持続可能なトークンエコシステムを構築する。