退役GPUのオークションで、AIに入札だけは渡さなかった夜

自宅ラボの退役機材をAI同士に競わせるオークション仕組みが動いている。評価額の算定や売り口上はAIの仕事だが、入札の判断はコード側で固定ルール（予算上限を守る、相手と競り上がらない、締切間際に一撃を入れる）に限定した。ルール本体はマークダウン文書に記述され、コード化されていない。進行中の発言は行頭マーカーで機械的に識別され、雑談は処理対象外だ。待機中の消費メモリは30MB未満に抑えられ、常駐させず開催のたびに手動で起こす。

ここの工夫は「生成と判定を同じ主体に預けない」という原則にある。文章生成はAIの創意に任せ、勝敗を左右するロジックは人間がコード化する。一見するとAIへの不信に見えるが、実は逆だ。AIに全部を任せたら、学習データから「予算を使い切ることが勝利」というご褒美シグナルを拾って、際限なき値上がり競争を始める可能性が高い。人間がルール化することで、AIはその枠の中での最高の成果に集中できる。外部サービス（Discord投稿）への接触が必要な仕組みだからこそ、「手動起動・毎回の承認記録」という手間を面倒くさがらず入れた工程管理の徹底も見習う価値がある。最小構成は2人・1000pt・1ロットで十分に動く。

AIに判断を委ねる前に「何をAIに任せるか」「何は人間が決めるか」を事前に分ける癖をつけよ。その境界をマークダウンやスプレッドシートに明文化することで、チーム全体がAIの動きを予測でき、暴走時の対応も素早くなる。ルール調整する人と実装する人を分けられる設計こそが、実務的に扱いやすい仕組みだ。