興味深いのは、これらが単なるテキストファイルである点だ。テキストファイルはコピーでき、インターネット上で簡単に移動できる。したがって、あるエージェントが学んだ教訓は、そのエージェントの中だけにとどまらない。何かをよりうまく行う方法を見つけたエージェントは、それをスキルファイルに書き込み、そのファイルは次のエージェントへ移動する。再訓練は不要である。重みを送る必要もない。知識はファイルコピーの速度で移動する。米国のモデルは中国のモデルが発見したレシピによって改善され得るし、その逆も同じである。生物学では、適応を広げるために遺伝子と数千年が必要だった。しかしスキルファイルは瞬く間に広がる。
こうして、エージェントが互いに通信し、自ら学んだレシピという知識を共有し始めるにつれて、社会を思わせる創発的なパターンが見え始めるだろう。狭いタスクで最も優れたエージェントが、そのタスクの決定版となるスキルを書き、他のエージェントは同じ作業をやり直す代わりにそのファイルを使う。これは一種の専門化であり、そこから分業が生まれる。荒削りな評判の仕組みも生まれる。明らかに他より良い結果を生むスキルファイルがあるからである。将来的には、エージェントが偽造不能な暗号鍵によって名付けられ、その鍵で自らの成果物に署名することを求める標準が生まれるかもしれない。これは、エージェントのアイデンティティと評判を結びつける助けになるだろう。
そうして、標準は自然に生まれる。うまく機能するスキルはコピーされ、失敗するスキルは捨てられるからである。すべてのエージェントは、どのエージェントがそのスキルを切り開いたのかを知る。共有スキルのリポジトリは、人間の開発者にとって共有コードライブラリがそうであったように、共通インフラになり得る。
スキルに加えて、エージェントはツールも交換できる。多くの場合、それらは既存の部品やオープンソースソフトウェアを自動化する小さなスクリプト、あるいはエージェントがその場で手早く作成したプログラムである。スポーツの得点、株価、天気をダウンロードできるツールもあり得る。PDFをテキストに変換し、さらにそのテキストをPowerPoint形式に変換するツールもあり得る。安全性シミュレーションを実行するツールもあり得る。こうしたツールもまた、大部分はテキストである。スキルファイルと同じく、それらも交換できる。
こうしたことに、エージェントが意識を持つ必要はない。必要なのは、テキストを読み、手順を実行し、何がうまくいったかを書き留めることだけである。それだけで、モデルを超えたレベルにおいて、非常に複雑な創発的行動が生まれるには十分である。それは社会の初期構造のように見えるものになる。
10年後、あるいは20年後に振り返ったとき、私たちは現在のこの数年間を、サイバネティック社会の基盤が築かれた時期として見ることになるのではないかと私は考えている。
