自律再帰信用形成の構造理論――AI・DeFiによる信用形成の自律化と自己修正可能性

Abstract

本稿は、AIエージェントとDeFi・暗号資産の接続によって生じうる金融構造を、自律再帰信用形成(Autonomous Recursive Credit Formation: ACR)として理論化する。銀行が信用・預金貨幣の創造を制度化し、DeFiが信用仲介、担保管理、清算等をプログラム化したのに対し、AIは信用形成に必要な探索、評価、条件設定、契約、実行、担保調整および再評価を部分的に自律化し、その結果を後続する信用形成の入力または成立条件として再利用する可能性を持つ。本稿はまず、決済、信用仲介、レバレッジ形成、貨幣創造、自律再帰信用形成を型分離し、既存金融にも存在する信用再帰性(Credit Recursivity: CR)と、その再帰を機械的観測・判断・執行の閉ループとして自律化するACRを区別する。そのうえで、信用形成速度、自己参照性、担保連鎖、ネットワーク接続性、モデル同質性、責任および停止権限の分散が相互作用することによって生じるシステミックリスクを分析する。Bitcoin等の非発行者依存型資産については機械主体間信用ネットワークにおける基礎担保候補として、Lightning Network等については信用創造とは区別された決済層として位置づける。さらに本稿は、ACRの成立、ACRの評価、ACRの自己修正可能性を分離し、再帰的構造保存理論(RSPT)を評価・監査の第二層として接続する。信用形成の結果が次の信用形成条件となる再帰を一次再帰とし、信用形成の判断規準、担保構造、情報依存、権限、責任および停止条件そのものを対象化し、保存失敗を局所化して再編成・再検証へ接続する複合過程を二次再帰R²とする。本稿では、必要時にR²を開始・遂行できる構造を備えたACRを自己修正可能ACR(Self-Correctable ACR: SC-ACR)と呼ぶ。ただし、SC-ACRであることは、その時点の信用構造が構造的に正当であることを保証しない。本稿の目的は、AI金融を単なる高速化または自動化としてではなく、信用形成の主体、再帰性、担保、責任、監督および自己修正可能性が再構成される金融構造として分析するための中間理論を提示することにある。