Якщо майбутній Інтернет перетвориться на ринок, де AI-агенти взаємно оплачують послуги, тоді в певному сенсі криптовалюта стане основним продуктом, що відповідає ринку, про що раніше ми могли лише мріяти. Хоча я впевнений, що між AI-агентами виникнуть платіжні послуги, я все ще з обережністю ставлюсь до питання, чи зможе ринкова модель перемогти.
Під «маркетплейсом» я маю на увазі децентралізовану, інклюзивну екосистему незалежно розроблених, слабо координованих агентів. Такий інтернет більше схожий на відкритий ринок, ніж на централізовано сплановану систему. Найбільш типовим випадком «виграшу» є Linux. На противагу цьому є модель «Собор»: вертикально інтегрована, тісно збалансована система обслуговування, в якій домінує жменька гігантів, типових для Windows. (Цей термін походить від класичної статті Еріка Реймонда «Собор і базар», яка описує розробку відкритого вихідного коду як здавалося б, хаотичну, але адаптивну.) Це еволюційна система, яка здатна з часом виходити за межі складних систем. ）
Давайте поетапно проаналізуємо два передумови для реалізації цього бачення: поширення смарт-агентських платежів та зростання економіки ринку. Потім пояснимо, чому, коли обидва стануть реальністю, криптовалюти не лише матимуть практичне застосування, а й стануть незамінними.
Умова 1: Платіж буде інтегрований у більшість агентських угод
Відомий нам Інтернет, модель субсидування витрат якого залежить від кількості переглядів веб-сторінок людьми для розміщення реклами. Але в світі, де домінують інтелектуальні агенти, людям більше не потрібно буде особисто відвідувати веб-сайти для отримання онлайн-послуг. Застосунки також все більше переходять на архітектуру на основі інтелектуальних агентів, а не традиційних користувацьких інтерфейсів.
Штучні інтелекти не мають "очей" (тобто уваги користувачів) для продажу реклами, тому додатки терміново потребують зміни своєї стратегії монетизації, перейшовши на пряме стягнення плати за послуги з штучних інтелектів. Це по суті нагадує поточну бізнес-модель API. Наприклад, LinkedIn надає свої базові послуги безкоштовно, але для доступу до його API (тобто "інтерфейсу користувача для роботів") потрібно сплатити відповідну плату.
Отже, платіжна система, ймовірно, буде інтегрована в більшість угод зі штучними агентами. Коли агенти надають послуги, вони стягуватимуть плату з користувачів або інших агентів у формі мікротранзакцій. Наприклад: ви можете попросити свого особистого агента знайти відмінних кандидатів на вакансії в LinkedIn, і тоді ваш особистий агент буде взаємодіяти з агентом з набору персоналу LinkedIn, який заздалегідь стягне відповідну плату за послуги.
Умова 2: Користувач покладатиметься на агенти, побудовані незалежними розробниками, які мають високо спеціалізовані підказки, дані та інструменти. Ці агенти формують свою "ринкову" форму через взаємне викликання послуг, але між агентами на цьому ринку немає довірчих відносин.
Ця умова теоретично має сенс, але я не впевнений, як вона буде працювати на практиці.
Ось причини, чому буде сформовано ринкову модель:
В даний час переважну більшість сервісної роботи виконують люди, а конкретні завдання ми вирішуємо через інтернет. Але з появою інтелектуальних агентів спектр завдань, які технології можуть взяти на себе, розшириться в геометричній прогресії. Користувачам потрібні інтелектуальні агенти зі спеціальними підказками, можливостями виклику інструментів і підтримкою даних для виконання конкретних завдань, і різноманітність таких наборів завдань набагато перевищить досяжність кількох надійних компаній, так само як iPhone повинен покладатися на величезну екосистему сторонніх розробників, щоб повністю розкрити свій потенціал.
Незалежні розробники візьмуть на себе цю роль, поєднуючи надзвичайно низькі витрати на розробку (як-от Vide Coding) з відкритими моделями, отримуючи можливість створювати спеціалізовані інтелектуальні агенти. Це призведе до появи ринку довгого хвоста, що складається з великої кількості агентів у вузьких сферах, формуючи екосистему, схожу на ринок. Коли користувачі просять агентів виконати завдання, ці агенти будуть залучати інших агентів з певними спеціалізованими можливостями для спільної роботи; залучені агенти продовжать залучати ще більш спеціалізованих агентів, тим самим утворюючи багаторівневу мережу кооперації.
У цьому сценарії маркетплейсу переважна більшість проксі, які надають послуги, відносно не довіряють один одному, оскільки вони надаються невідомими розробниками та використовуються для вузькоспеціалізованих цілей. Агентам з довгим хвостом буде важко створити достатню репутацію, щоб заслужити довірчу підтримку. Ця проблема довіри буде особливо помітна в моделі послідовного ланцюжка, коли служба делегується шар за шаром, і в міру того, як проксі-сервер служби знаходиться все далі і далі від агента, якому користувач спочатку довіряв (або навіть агента, якого користувач може обґрунтовано ідентифікувати), довіра користувача буде поступово зменшуватися при кожному делегованому посиланні.
Однак, коли йдеться про те, як реалізувати це на практиці, залишається багато невирішених питань:
Почнемо з професійних даних як одного з основних сценаріїв застосування агентів на ринку, і поглибимо наше розуміння на конкретних кейсах. Скажімо, є невелика юридична фірма, яка обробляє багато транзакцій для криптоклієнтів, і агентство зібрало сотні переговорних термінів. Якщо ви криптокомпанія, яка знаходиться в середині початкового раунду фінансування, ви можете уявити сценарій, коли агент з моделлю тонкого налаштування на основі цих термінових листів може ефективно оцінити, чи відповідають ваші умови фінансування ринковим стандартам, що матиме велику практичну цінність.
Але нам потрібно провести більш глибоке обдумування: чи дійсно адвокатські контори мають інтерес у наданні послуг з інтерпретації таких даних через інтелектуальні агентства?
Відкриття послуги для громадськості у формі API по суті робить комерціалом власні дані юридичної фірми, а справжнє бізнес-прагнення юридичної фірми полягає в отриманні преміального доходу за рахунок професійного обслуговування адвоката. З точки зору правового регулювання, високоцінні юридичні дані часто підпадають під суворі зобов'язання щодо конфіденційності, що є основою їхньої комерційної цінності, а також є важливою причиною, чому публічні моделі, такі як ChatGPT, не можуть отримати такі дані. Навіть якщо нейронна мережа має характеристики «атомізації інформації», в рамках зобов'язань щодо конфіденційності адвоката та клієнта, чи достатня незрозумілість алгоритмічного чорного ящика для того, щоб надати юридичній фірмі впевненість у тому, що конфіденційна інформація не буде витоку? Це має значні наслідки для дотримання нормативних вимог.
З огляду на всі фактори, кращою стратегією юридичної фірми, можливо, має бути внутрішнє впровадження AI-моделей для підвищення точності та ефективності юридичних послуг, створення диференційованої конкурентної переваги в професійних послугах, постійне використання інтелектуального капіталу адвокатів як основної моделі прибутку, а не ризикована монетизація даних.
На мою думку, "найкращі сценарії використання" професійних даних та інтелектуальних агентів повинні відповідати трьом умовам:
Дані мають високу комерційну цінність
З не чутливих галузей (не медичних/юридичних тощо)
"Дані побічного продукту", що не належать до основного бізнесу.
Наприклад, судноплавні компанії (нечутливі галузі) можуть мати цінність у прогнозуванні ринкових тенденцій для товарних хедж-фондів за такими даними, як позиціонування суден, обсяг фрахту та оборот портів, що генеруються в процесі логістики та транспортування («відходи даних» за межами їхньої основної діяльності). Ключем до монетизації цього типу даних є те, що граничні витрати на збір даних близькі до нуля і не включають основні комерційні таємниці. Аналогічні сценарії можуть існувати в таких сферах, як теплова карта ліній пасажиропотоку в галузі роздрібної торгівлі (оцінка комерційної нерухомості), регіональні дані про споживання електроенергії енергетичними компаніями (прогнозування індексу промислового виробництва), дані про поведінку глядачів кіно- і телевізійних платформ (аналіз культурних тенденцій).
Відомими типовими випадками є продаж авіакомпаніями даних про своєчасність рейсів туристичним платформам, а також продаж кредитними картковими установами звітів про регіональні споживчі тенденції роздрібним продавцям.
Щодо підказок і викликів інструментів, я не зовсім впевнений, яку цінність можуть запропонувати незалежні розробники, яка не була б комерціалізована основними брендами. Моя проста логіка полягає в тому, що якщо комбінація підказки та виклику інструментів є настільки цінною, що дає можливість незалежним розробникам отримувати прибуток, чи не зайдуть довірені великі бренди безпосередньо на ринок, щоб її комерціалізувати?
Це може бути наслідком недостатньої уяви з мого боку, маловідомі репозиторії коду з довгим хвостом на GitHub дають хорошу аналогію для екосистеми агентів, буду радий поділитися конкретними прикладами.
Якщо реальні умови не підтримують модель ринку, то більшість агентів, які надають послуги, матимуть відносну надійність, оскільки вони будуть розроблені відомими брендами. Ці агенти можуть обмежити діапазон взаємодії колом перевірених надійних агентів, примусово виконуючи гарантії послуг за допомогою механізму довірчого ланцюга.
Чому криптовалюта є незамінною?
Якщо Інтернет перетвориться на ринок, що складається з спеціалізованих, але в основному ненадійних агентів (умова 2), які отримують винагороду за надання послуг (умова 1), тоді роль криптовалюти стане набагато чіткішою: вона забезпечує необхідні гарантії довіри для підтримки угод у середовищі з низьким рівнем довіри.
Коли користувачі користуються безкоштовними онлайн-сервісами, вони без вагань вкладають (оскільки найгірший результат – це просто витрачений час), але коли йдеться про грошові угоди, користувачі наполегливо вимагають забезпечення "платіть і отримуйте". Наразі користувачі реалізують це забезпечення через процес "спочатку довіра, потім перевірка", довіряючи контрагенту або сервісній платформі під час платежу, а після завершення послуги перевіряючи виконання зобов'язань.
Але на ринку, що складається з безлічі агентів, довіра та ретроспективна верифікація будуть значно важчими для реалізації, ніж у інших сценаріях.
Довіра. Як вже згадувалося, агентам в довгому хвості розподілу буде важко накопичити достатню репутацію, щоб завоювати довіру інших агентів.
Постфактум перевірка. Агентства будуть взаємно викликати одне одного в дуже довгій ланцюговій структурі, тому користувачам буде значно важче вручну перевірити роботу і виявити, яке агентство недбало виконувало свої обов'язки або діяло неправомірно.
Ключовим є те, що нині ми покладаємося на модель «довіряй, але перевіряй», яка в цій (технологічній) екосистемі стане непостійною. І саме тут криптотехнології демонструють свою силу, адже вони можуть реалізувати обмін цінностями в умовах відсутності довіри. Криптотехнології, завдяки подвійній гарантії механізму верифікації через криптографію та механізму стимулювання через криптоекономіку, замінюють залежність від довіри, системи репутації та ручної перевірки після факту, що притаманне традиційним моделям.
Криптографічна перевірка: агент, що виконує послуги, може отримати винагороду тільки після того, як зможе надати агенту, який запитує послуги, криптографічне підтвердження того, що він виконав обіцяну задачу. Наприклад, агент може підтвердити, що він дійсно зібрав дані з вказаного веб-сайту, виконав певну модель або надав певну кількість обчислювальних ресурсів за допомогою доведення в довіреному середовищі виконання (TEE) або доведення нульових знань через захищений транспортний рівень (zkTLS) (за умови, що ми можемо реалізувати таку перевірку з достатньо низькими витратами або достатньо швидко). Такі роботи мають детерміністичні характеристики, які можуть бути відносно зручно перевірені за допомогою криптографічних технологій.
Криптоекономіка: агенти, які надають послуги, здійснюють стейкінг активів і зазнають скорочення, якщо їх спіймають на шахрайстві, механізм, який забезпечує чесну поведінку за допомогою фінансових стимулів, навіть у середовищі без довіри. Наприклад, агент може дослідити тему та надіслати звіт, але як ми можемо визначити, що він «чудово справляється зі своєю роботою»? Це більш складна форма перевірюваності, оскільки вона не є детермінованою, а досягнення точної нечіткої перевірюваності вже давно є кінцевою метою криптопроєктів.
Але я вважаю, що, використовуючи штучний інтелект як нейтрального арбітра, ми нарешті на шляху до досягнення нечіткої перевірюваності. Ми можемо уявити собі комітет зі штучного інтелекту, який керуватиме процесом вирішення спорів і конфіскації в середовищі, мінімізованому до довіри, наприклад, у середовищі надійного правозастосування. Коли агент кидає виклик роботі іншого агента, кожен штучний інтелект у комітеті отримує вхідні дані агента, вихідні дані та відповідну довідкову інформацію (включаючи історію суперечок у мережі, минулу роботу тощо). Після цього вони можуть вирішити, конфіскувати його чи ні. Це призведе до створення оптимістичного механізму верифікації, який принципово знеохотить учасників до шахрайства за допомогою економічних стимулів.
З практичної точки зору, криптовалюти дозволяють нам досягти атомарності платежів через підтвердження послуг, тобто вся робота повинна бути перевірена і завершена, перш ніж AI-агенти отримають винагороду. У бездозвільній економіці агентів це є єдиним масштабованим рішенням, яке може забезпечити надійність на краю мережі.
Підсумовуючи, якщо більшість агентських операцій не включають платіжні транзакції (тобто не відповідають умові 1) або проводяться з надійними брендами (тобто не відповідають умові 2), тоді, можливо, нам не потрібно створювати криптовалютні платіжні канали для агентів. Це пов'язано з тим, що коли кошти в безпеці, користувачі не проти взаємодіяти з ненадійними сторонами; а коли йдеться про фінансові операції, агенти повинні обмежити взаємодію лише надійними брендами та установами, які є у білому списку, і забезпечити виконання зобов'язань за послугами, які надаються кожним агентом, через довірчий ланцюг.
Але якщо ці дві умови будуть виконані, криптовалюта стане невід'ємною інфраструктурою, оскільки це єдиний спосіб масового підтвердження роботи та примусового платежу в умовах низької довіри та без дозволу. Криптографічні технології надають "ринку" конкурентні інструменти, які перевершують "катедри".
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
"Ринок" перевершує "собор", як Криптоактиви стали довірчим каменем економіки AI-агентів?
Переклад: Тим,
Якщо майбутній Інтернет перетвориться на ринок, де AI-агенти взаємно оплачують послуги, тоді в певному сенсі криптовалюта стане основним продуктом, що відповідає ринку, про що раніше ми могли лише мріяти. Хоча я впевнений, що між AI-агентами виникнуть платіжні послуги, я все ще з обережністю ставлюсь до питання, чи зможе ринкова модель перемогти.
Під «маркетплейсом» я маю на увазі децентралізовану, інклюзивну екосистему незалежно розроблених, слабо координованих агентів. Такий інтернет більше схожий на відкритий ринок, ніж на централізовано сплановану систему. Найбільш типовим випадком «виграшу» є Linux. На противагу цьому є модель «Собор»: вертикально інтегрована, тісно збалансована система обслуговування, в якій домінує жменька гігантів, типових для Windows. (Цей термін походить від класичної статті Еріка Реймонда «Собор і базар», яка описує розробку відкритого вихідного коду як здавалося б, хаотичну, але адаптивну.) Це еволюційна система, яка здатна з часом виходити за межі складних систем. ）
Давайте поетапно проаналізуємо два передумови для реалізації цього бачення: поширення смарт-агентських платежів та зростання економіки ринку. Потім пояснимо, чому, коли обидва стануть реальністю, криптовалюти не лише матимуть практичне застосування, а й стануть незамінними.
Умова 1: Платіж буде інтегрований у більшість агентських угод
Відомий нам Інтернет, модель субсидування витрат якого залежить від кількості переглядів веб-сторінок людьми для розміщення реклами. Але в світі, де домінують інтелектуальні агенти, людям більше не потрібно буде особисто відвідувати веб-сайти для отримання онлайн-послуг. Застосунки також все більше переходять на архітектуру на основі інтелектуальних агентів, а не традиційних користувацьких інтерфейсів.
Штучні інтелекти не мають "очей" (тобто уваги користувачів) для продажу реклами, тому додатки терміново потребують зміни своєї стратегії монетизації, перейшовши на пряме стягнення плати за послуги з штучних інтелектів. Це по суті нагадує поточну бізнес-модель API. Наприклад, LinkedIn надає свої базові послуги безкоштовно, але для доступу до його API (тобто "інтерфейсу користувача для роботів") потрібно сплатити відповідну плату.
Отже, платіжна система, ймовірно, буде інтегрована в більшість угод зі штучними агентами. Коли агенти надають послуги, вони стягуватимуть плату з користувачів або інших агентів у формі мікротранзакцій. Наприклад: ви можете попросити свого особистого агента знайти відмінних кандидатів на вакансії в LinkedIn, і тоді ваш особистий агент буде взаємодіяти з агентом з набору персоналу LinkedIn, який заздалегідь стягне відповідну плату за послуги.
Умова 2: Користувач покладатиметься на агенти, побудовані незалежними розробниками, які мають високо спеціалізовані підказки, дані та інструменти. Ці агенти формують свою "ринкову" форму через взаємне викликання послуг, але між агентами на цьому ринку немає довірчих відносин.
Ця умова теоретично має сенс, але я не впевнений, як вона буде працювати на практиці.
Ось причини, чому буде сформовано ринкову модель:
В даний час переважну більшість сервісної роботи виконують люди, а конкретні завдання ми вирішуємо через інтернет. Але з появою інтелектуальних агентів спектр завдань, які технології можуть взяти на себе, розшириться в геометричній прогресії. Користувачам потрібні інтелектуальні агенти зі спеціальними підказками, можливостями виклику інструментів і підтримкою даних для виконання конкретних завдань, і різноманітність таких наборів завдань набагато перевищить досяжність кількох надійних компаній, так само як iPhone повинен покладатися на величезну екосистему сторонніх розробників, щоб повністю розкрити свій потенціал.
Незалежні розробники візьмуть на себе цю роль, поєднуючи надзвичайно низькі витрати на розробку (як-от Vide Coding) з відкритими моделями, отримуючи можливість створювати спеціалізовані інтелектуальні агенти. Це призведе до появи ринку довгого хвоста, що складається з великої кількості агентів у вузьких сферах, формуючи екосистему, схожу на ринок. Коли користувачі просять агентів виконати завдання, ці агенти будуть залучати інших агентів з певними спеціалізованими можливостями для спільної роботи; залучені агенти продовжать залучати ще більш спеціалізованих агентів, тим самим утворюючи багаторівневу мережу кооперації.
У цьому сценарії маркетплейсу переважна більшість проксі, які надають послуги, відносно не довіряють один одному, оскільки вони надаються невідомими розробниками та використовуються для вузькоспеціалізованих цілей. Агентам з довгим хвостом буде важко створити достатню репутацію, щоб заслужити довірчу підтримку. Ця проблема довіри буде особливо помітна в моделі послідовного ланцюжка, коли служба делегується шар за шаром, і в міру того, як проксі-сервер служби знаходиться все далі і далі від агента, якому користувач спочатку довіряв (або навіть агента, якого користувач може обґрунтовано ідентифікувати), довіра користувача буде поступово зменшуватися при кожному делегованому посиланні.
Однак, коли йдеться про те, як реалізувати це на практиці, залишається багато невирішених питань:
Почнемо з професійних даних як одного з основних сценаріїв застосування агентів на ринку, і поглибимо наше розуміння на конкретних кейсах. Скажімо, є невелика юридична фірма, яка обробляє багато транзакцій для криптоклієнтів, і агентство зібрало сотні переговорних термінів. Якщо ви криптокомпанія, яка знаходиться в середині початкового раунду фінансування, ви можете уявити сценарій, коли агент з моделлю тонкого налаштування на основі цих термінових листів може ефективно оцінити, чи відповідають ваші умови фінансування ринковим стандартам, що матиме велику практичну цінність.
Але нам потрібно провести більш глибоке обдумування: чи дійсно адвокатські контори мають інтерес у наданні послуг з інтерпретації таких даних через інтелектуальні агентства?
Відкриття послуги для громадськості у формі API по суті робить комерціалом власні дані юридичної фірми, а справжнє бізнес-прагнення юридичної фірми полягає в отриманні преміального доходу за рахунок професійного обслуговування адвоката. З точки зору правового регулювання, високоцінні юридичні дані часто підпадають під суворі зобов'язання щодо конфіденційності, що є основою їхньої комерційної цінності, а також є важливою причиною, чому публічні моделі, такі як ChatGPT, не можуть отримати такі дані. Навіть якщо нейронна мережа має характеристики «атомізації інформації», в рамках зобов'язань щодо конфіденційності адвоката та клієнта, чи достатня незрозумілість алгоритмічного чорного ящика для того, щоб надати юридичній фірмі впевненість у тому, що конфіденційна інформація не буде витоку? Це має значні наслідки для дотримання нормативних вимог.
З огляду на всі фактори, кращою стратегією юридичної фірми, можливо, має бути внутрішнє впровадження AI-моделей для підвищення точності та ефективності юридичних послуг, створення диференційованої конкурентної переваги в професійних послугах, постійне використання інтелектуального капіталу адвокатів як основної моделі прибутку, а не ризикована монетизація даних.
На мою думку, "найкращі сценарії використання" професійних даних та інтелектуальних агентів повинні відповідати трьом умовам:
Наприклад, судноплавні компанії (нечутливі галузі) можуть мати цінність у прогнозуванні ринкових тенденцій для товарних хедж-фондів за такими даними, як позиціонування суден, обсяг фрахту та оборот портів, що генеруються в процесі логістики та транспортування («відходи даних» за межами їхньої основної діяльності). Ключем до монетизації цього типу даних є те, що граничні витрати на збір даних близькі до нуля і не включають основні комерційні таємниці. Аналогічні сценарії можуть існувати в таких сферах, як теплова карта ліній пасажиропотоку в галузі роздрібної торгівлі (оцінка комерційної нерухомості), регіональні дані про споживання електроенергії енергетичними компаніями (прогнозування індексу промислового виробництва), дані про поведінку глядачів кіно- і телевізійних платформ (аналіз культурних тенденцій).
Відомими типовими випадками є продаж авіакомпаніями даних про своєчасність рейсів туристичним платформам, а також продаж кредитними картковими установами звітів про регіональні споживчі тенденції роздрібним продавцям.
Щодо підказок і викликів інструментів, я не зовсім впевнений, яку цінність можуть запропонувати незалежні розробники, яка не була б комерціалізована основними брендами. Моя проста логіка полягає в тому, що якщо комбінація підказки та виклику інструментів є настільки цінною, що дає можливість незалежним розробникам отримувати прибуток, чи не зайдуть довірені великі бренди безпосередньо на ринок, щоб її комерціалізувати?
Це може бути наслідком недостатньої уяви з мого боку, маловідомі репозиторії коду з довгим хвостом на GitHub дають хорошу аналогію для екосистеми агентів, буду радий поділитися конкретними прикладами.
Якщо реальні умови не підтримують модель ринку, то більшість агентів, які надають послуги, матимуть відносну надійність, оскільки вони будуть розроблені відомими брендами. Ці агенти можуть обмежити діапазон взаємодії колом перевірених надійних агентів, примусово виконуючи гарантії послуг за допомогою механізму довірчого ланцюга.
Чому криптовалюта є незамінною?
Якщо Інтернет перетвориться на ринок, що складається з спеціалізованих, але в основному ненадійних агентів (умова 2), які отримують винагороду за надання послуг (умова 1), тоді роль криптовалюти стане набагато чіткішою: вона забезпечує необхідні гарантії довіри для підтримки угод у середовищі з низьким рівнем довіри.
Коли користувачі користуються безкоштовними онлайн-сервісами, вони без вагань вкладають (оскільки найгірший результат – це просто витрачений час), але коли йдеться про грошові угоди, користувачі наполегливо вимагають забезпечення "платіть і отримуйте". Наразі користувачі реалізують це забезпечення через процес "спочатку довіра, потім перевірка", довіряючи контрагенту або сервісній платформі під час платежу, а після завершення послуги перевіряючи виконання зобов'язань.
Але на ринку, що складається з безлічі агентів, довіра та ретроспективна верифікація будуть значно важчими для реалізації, ніж у інших сценаріях.
Довіра. Як вже згадувалося, агентам в довгому хвості розподілу буде важко накопичити достатню репутацію, щоб завоювати довіру інших агентів.
Постфактум перевірка. Агентства будуть взаємно викликати одне одного в дуже довгій ланцюговій структурі, тому користувачам буде значно важче вручну перевірити роботу і виявити, яке агентство недбало виконувало свої обов'язки або діяло неправомірно.
Ключовим є те, що нині ми покладаємося на модель «довіряй, але перевіряй», яка в цій (технологічній) екосистемі стане непостійною. І саме тут криптотехнології демонструють свою силу, адже вони можуть реалізувати обмін цінностями в умовах відсутності довіри. Криптотехнології, завдяки подвійній гарантії механізму верифікації через криптографію та механізму стимулювання через криптоекономіку, замінюють залежність від довіри, системи репутації та ручної перевірки після факту, що притаманне традиційним моделям.
Криптографічна перевірка: агент, що виконує послуги, може отримати винагороду тільки після того, як зможе надати агенту, який запитує послуги, криптографічне підтвердження того, що він виконав обіцяну задачу. Наприклад, агент може підтвердити, що він дійсно зібрав дані з вказаного веб-сайту, виконав певну модель або надав певну кількість обчислювальних ресурсів за допомогою доведення в довіреному середовищі виконання (TEE) або доведення нульових знань через захищений транспортний рівень (zkTLS) (за умови, що ми можемо реалізувати таку перевірку з достатньо низькими витратами або достатньо швидко). Такі роботи мають детерміністичні характеристики, які можуть бути відносно зручно перевірені за допомогою криптографічних технологій.
Криптоекономіка: агенти, які надають послуги, здійснюють стейкінг активів і зазнають скорочення, якщо їх спіймають на шахрайстві, механізм, який забезпечує чесну поведінку за допомогою фінансових стимулів, навіть у середовищі без довіри. Наприклад, агент може дослідити тему та надіслати звіт, але як ми можемо визначити, що він «чудово справляється зі своєю роботою»? Це більш складна форма перевірюваності, оскільки вона не є детермінованою, а досягнення точної нечіткої перевірюваності вже давно є кінцевою метою криптопроєктів.
Але я вважаю, що, використовуючи штучний інтелект як нейтрального арбітра, ми нарешті на шляху до досягнення нечіткої перевірюваності. Ми можемо уявити собі комітет зі штучного інтелекту, який керуватиме процесом вирішення спорів і конфіскації в середовищі, мінімізованому до довіри, наприклад, у середовищі надійного правозастосування. Коли агент кидає виклик роботі іншого агента, кожен штучний інтелект у комітеті отримує вхідні дані агента, вихідні дані та відповідну довідкову інформацію (включаючи історію суперечок у мережі, минулу роботу тощо). Після цього вони можуть вирішити, конфіскувати його чи ні. Це призведе до створення оптимістичного механізму верифікації, який принципово знеохотить учасників до шахрайства за допомогою економічних стимулів.
З практичної точки зору, криптовалюти дозволяють нам досягти атомарності платежів через підтвердження послуг, тобто вся робота повинна бути перевірена і завершена, перш ніж AI-агенти отримають винагороду. У бездозвільній економіці агентів це є єдиним масштабованим рішенням, яке може забезпечити надійність на краю мережі.
Підсумовуючи, якщо більшість агентських операцій не включають платіжні транзакції (тобто не відповідають умові 1) або проводяться з надійними брендами (тобто не відповідають умові 2), тоді, можливо, нам не потрібно створювати криптовалютні платіжні канали для агентів. Це пов'язано з тим, що коли кошти в безпеці, користувачі не проти взаємодіяти з ненадійними сторонами; а коли йдеться про фінансові операції, агенти повинні обмежити взаємодію лише надійними брендами та установами, які є у білому списку, і забезпечити виконання зобов'язань за послугами, які надаються кожним агентом, через довірчий ланцюг.
Але якщо ці дві умови будуть виконані, криптовалюта стане невід'ємною інфраструктурою, оскільки це єдиний спосіб масового підтвердження роботи та примусового платежу в умовах низької довіри та без дозволу. Криптографічні технології надають "ринку" конкурентні інструменти, які перевершують "катедри".