Satoshi Nakamoto（ビットコインの創設者）が「単独の個人」なのか「複数のグループ」なのかをベイズ確率分析で評価するよう、5つの主要AIモデル――Kimi K26、ChatGPT 5.6 Sol、Claude Fable 5、Grok 4.3、Gemini Pro――に依頼した。各モデルの「単独クリエイター」推定は45%から70%の範囲で出力され、25ポイントのスプレッドは、Satoshiの実際の身元というよりもAIの推論パターンに関する情報をより多く示していた。ChatGPT 5.6 Solのみが確率を一貫した54%の単独推定に整合させたのに対し、Kimi K26は単独クリエイター45%に対して50%で「グループ」説明を支持したモデルとして唯一だった。5モデルはいずれも主な根拠として文章の書きぶりの一貫性やコーディングスタイルの一致を挙げたが、5分の4は自分自身のベイズシナリオの割合を適切に突き合わせできていなかった。この実験は、ビットコインの匿名の創設者という17年越しの謎に直面したときに、AIシステムが不確実性をどう構造化するかを浮き彫りにする。
ベイズ分析でSatoshi Nakamotoの身元を評価する5つのAIモデル
各AIモデルには、まったく同一のプロンプトが与えられた。シンプルなベイズのシナリオツリーを構築し、「Satoshi Nakamotoが単独の個人か、それともグループの一部か」のうち最もあり得る3つのシナリオを特定し、各シナリオに確率を割り当て、3つのシナリオに「その他のシナリオ」カテゴリを加えた合計が100%になるようにすること。さらに、Satoshiが「単独の個人」か「グループの一部」かの全体確率を見積もるよう求められた。10年以上沈黙を続けている単独の創設者は、今なお活動していて、調整されているか、あるいはいくつもの統制構造の下で鍵を保有している可能性がある小規模チームとは、語りの筋も市場における重みも異なる。Patoshiフィンガープリントのようなオンチェーンのパターンは、優勢な初期のマイニング主体が存在した可能性を強めてきたが、その主体が「1人」だったのか「複数人が連携していた」のかは、まだ完全には解決されていない。
Kimi K26は確率50%でグループ説明を支持
Kimi K26は、ホワイトペーパーとコードが統一された語り口、整合的なC++スタイル、そして1人のポリマス（万能的な学際的才覚を持つ人物）に典型的な狭い専門性の範囲を示しているため、単独の著作を45%と評価した。だがモデルは、2008年から2010年にかけての24時間体制のフォーラム活動や、暗号・経済・コーディングの同時に達成される熟達を根拠に、小規模で連携したチームシナリオに35%の確率を割り当てた。リークや官僚的な痕跡が見当たらないことから、制度的な集合（インスティテューショナル・コレクティブ）には15%を付与し、「その他」のシナリオが5%になった。これらの事前確率（プリア）の結果、単独45%対グループ50%の確率となり、Kimi K26はパネル内で唯一「単独の創設者よりもグループの説明」を支持するモデルとなった。
ChatGPT 5.6 Solは単独推定を一貫して54%に整合
ChatGPT 5.6 Solは、単独の個人シナリオに54%の確率を割り当て、30%を小規模の連携チーム、10%を補助者を伴うリード・クリエイター、6%をその他のシナリオに割り当てた。このモデルは、シナリオ割合をクリーンな二者択一（単独対グループ）に整合させることにおいてパネル内で唯一であり、その割り当ての作業を最後まで（end-to-end）一貫して行っていることが示された。54%の「単独個人」推定は主に、Satoshiの極めて一貫した文章スタイル、首尾一貫した技術的な哲学、統一されたコーディング手法、そして厳密に制御された公開コミュニケーションに基づいていた。グループ確率46%がなお大きいのは、ビットコインが暗号技術、分散システム、経済学、ソフトウェア工学を組み合わせており、それが「1つのアイデンティティの背後で複数の専門家が働いている」ことを示唆し得るからだった。
Grok 4.3は単独個人シナリオに52%の確率を付与
Grok 4.3は、単独個人の事後確率を52%とし、単独の暗号技術者が複雑でまとまりのあるシステムを生み出してきたという歴史的な先例に基づく60%の事前確率から出発した。主な根拠には、ビットコインのホワイトペーパーで一貫した語り口と構造が示されるスタイロメトリック（文体計量）分析に加え、Patoshiのオンチェーン・パターンが「1つの主体」による初期のマイニング支配の統一性を示す点が含まれていた。小さなチームシナリオには30%の確率が与えられ、幅広さやフォーラム／メールの文体にみられる軽微な変化に対応する一方で、リークや矛盾が複数年にわたって一切ないことがペナルティとなった。リード＋補助者というハイブリッドの場合は10%で、その他のシナリオは8%だった。
Claude Fable 5は単独の著者シナリオに50%の確率を付与
Claude Fable 5は、スタイロメトリック（文体計量）および行動面の証拠に基づいて、単独の著者シナリオに50%の確率を与えた。同モデルは、Satoshiの文章が一貫した語り口、綴りの慣習、そして英国式の綴りや、ピリオドの後に見られる二重スペースといった癖を示していること、さらに元のコードベースが単一のプログラマーのスタイルを反映していることを指摘した。だが、暗号技術、経済学、C++エンジニアリング、ピアツーピアのネットワーキングにまたがるプロジェクトの広さは、典型的な個人の専門性を超えており、活動の継ぎ目には相談（コンサルテーション）があった可能性も示唆されるとしている。モデルは、インフォーマルな協力に25%を、少人数で連携したチームに15%を、その他のシナリオに10%を割り当てた。同モデルは、メール、フォーラム投稿、コードといった公開の成果物が、代表的なものであり、意図的に秘匿（オブスクケーション）されていないという前提を置いた。
Gemini Proは単独個人シナリオに70%の確率を付与
Gemini Proは、パネル内で最も高い単独推定として70%を出し、「単独個人」シナリオを2つのサブシナリオに分割した。既知のサイファーパンク（60%）と、孤立した未知の存在（10%）である。モデルの推論は主に3つの要因に基づいていた。元のコードスタイルの一貫性、メール全体にわたる統一された「語り口（voice）」、そして単一人物の睡眠スケジュールを示すタイムスタンプデータである。中核となる前提は、グループなら多様なコーディング習慣や、重複して活動している時間帯が必ず漏れるはずだ、ということだった。しかしモデルは、ある強い規律をもつ小規模の集団なら、理論上は1つの人格の背後に協業を隠せるとし、チームシナリオに25%の確率を割り当てた。「その他」の5%は、確率の低い極端なケースをカバーする。
AIモデルはSatoshi確率推定で25ポイントのスプレッドを示す
パネルの数値は、Satoshiの身元というよりも、モデルの振る舞いをより多く映し出している。5つのシステムは同じベイズ演習を実行するよう求められ、その結果「単独個人」推定が45%から70%までの範囲に分散した。25ポイントのスプレッドは、この問いに関するAIコンセンサスを何ら裏付けない水準になっている。Kimi K26だけが完全に他の陣営から逸脱し、Satoshiを単独とみるのではなくグループ説明を支持した。一方でGrok、ChatGPT、Claude Fableは50-50の近辺にほぼまとまりながら着地した。その差は、「ベイズ」がいかに大雑把に適用されているかを示している。ほとんどのモデルは実際の数学を省略し、5分の4が自分自身のシナリオ割合を、クリーンな二者択一の「単独対グループ」へと整合させられていなかった。ChatGPT 5.6 Solだけが例外で、割り当て作業を最終まで示した。Gemini Proは「単独個人」を2つのサブシナリオに分割するという枠組みの選択をしたが、それが70%という外れ値の主な理由になっている可能性が高く、引用された独自の証拠よりもその影響のほうが大きい。5モデルはいずれも、証拠の柱として同じ2点――文章の語り口の一貫性とコーディングスタイルの一貫性――を挙げ、さらにその証拠と、特定の身元や制度的な支援者に関する純粋な推測との間に、同一の線引きをしていた。
よくある質問
Kimi K26はSatoshiが単独の個人である確率を何%としたのですか？
Kimi K26は、単独個人シナリオに45%の確率を、グループシナリオに50%の確率を割り当てた。これにより、単独の創設者よりもグループ説明を支持したのは、パネル内で唯一のAIモデルとなった。
どのAIモデルが最も一貫したベイズ計算を行いましたか？
ChatGPT 5.6 Solは、シナリオ割合をクリーンな二者択一に整合させることにおいて唯一であり、54%の単独推定に対して46%のグループ確率という一貫した結果を示しつつ、割り当て作業をend-to-endで再現した。
5つのAIモデルはSatoshiの評価に対してどんな根拠を挙げましたか？
5つのAIモデルはいずれも、主な根拠として文章の語り口の一貫性とコーディングスタイルの一致を挙げ、さらにその根拠と、特定の身元や制度的な支援者に関する純粋な推測との間に、同一の線引きをしていた。
