Eğer gelecekte internet, AI ajanları arasında birbirine hizmet ödemeleri yapılan bir pazar haline dönüşürse, bir bakıma, kripto paraların gerçekleştireceği ana akım ürünler ve pazar uyumlu hale gelecektir; daha önce bu senaryonun gerçekleşmesini sadece hayal edebilmiştik. AI ajanları arasında hizmet ödemelerinin olacağına dair güvenim tam olmasına rağmen, pazar modelinin galip gelip gelemeyeceği konusunda hala temkinli bir tutum sergiliyorum.
"Pazar yeri" derken, bağımsız olarak geliştirilmiş, gevşek bir şekilde koordine edilmiş ajanlardan oluşan merkezi olmayan, izinsiz bir ekosistemi kastediyorum. Böyle bir internet, merkezi olarak planlanmış bir sistemden çok açık bir pazar gibidir. "Kazanmanın" en tipik örneği Linux'tur. Bunun aksine "Katedral" modelidir: Windows tarafından karakterize edilen, bir avuç devin hakim olduğu, dikey olarak entegre, sıkı sıkıya bağlı bir hizmet sistemi. (Bu terim, Eric Raymond'un açık kaynak geliştirmeyi görünüşte kaotik ama uyarlanabilir olarak tanımlayan klasik makalesi "The Cathedral and the Bazaar" dan türetilmiştir.) Zaman içinde ayrıntılı sistemleri aşabilen evrimsel bir sistemdir. ）
Bu vizyonu gerçekleştirmek için iki ön koşula, yani akıllı proxy ödemelerinin yaygınlaşması ve pazar ekonomisinin yükselişine bir göz atalım. Ardından, her ikisi de gerçeğe dönüştüğünde, kripto para birimlerinin neden sadece yararlı değil, aynı zamanda vazgeçilmez olduğunu açıklayın.
Koşul 1: Ödeme, çoğu aracılık işlemiyle entegre edilecektir
Bildiğimiz şekliyle İnternet'in maliyet sübvansiyon modeli, bir uygulamanın sayfasının insan tarafından görüntülenme sayısına dayalı reklamlara dayanır. Ancak akıllı ajanların egemen olduğu bir dünyada, insanların artık çevrimiçi hizmetler için web sitelerini fiziksel olarak ziyaret etmesine gerek kalmayacak. Uygulamalar ayrıca geleneksel kullanıcı arabirimi desenleri yerine akıllı aracı tabanlı mimarilere giderek daha fazla taşınacaktır.
Akıllı varlıkların satışa sunulabilecek "göz" (yani kullanıcı dikkati) yoktur, bu nedenle uygulama acil olarak kâr stratejisini değiştirmek zorundadır ve doğrudan akıllı varlıklara hizmet ücreti talep etmelidir. Bu, esasen mevcut API'nin iş modeline benzemektedir. Örneğin, LinkedIn'in temel hizmetleri ücretsiz olarak sunulmaktadır, ancak API'sını (yani "bot" kullanıcı arayüzünü) çağırmak istiyorsanız, ilgili ücreti ödemeniz gerekmektedir.
Bundan dolayı, ödeme sisteminin çoğu acente işlemine entegre edilmesi muhtemeldir. Hizmet sağlarken, aracı, kullanıcıdan veya diğer aracılardan mikro dönüşümler şeklinde ücret alacaktır. Örneğin, kişisel temsilcinizden LinkedIn'deki bir pozisyon için iyi adaylar aramasını isteyebilirsiniz ve kişisel temsilciniz, ilgili hizmet ücretini önceden tahsil edecek olan LinkedIn işe alım temsilcisi ile etkileşime girecektir.
İkinci koşul: Kullanıcı, bağımsız geliştiriciler tarafından oluşturulan, yüksek derecede özel ipuçları, veriler ve araçlar içeren aracıları kullanacaktır; bu aracılar, birbirlerini hizmet çağrılarıyla destekleyerek bir "pazar" biçimi oluşturur, ancak bu pazardaki aracılar arasında bir güven ilişkisi yoktur.
Bu koşul teorik olarak mantıklı, ancak pratikte nasıl işleyeceğinden emin değilim.
Pazar modunun oluşacak nedenleri şunlardır:
Şu anda, insanlar çoğu hizmet işinin yükünü üstleniyor ve belirli görevleri internet üzerinden çözüyoruz. Ancak akıllı ajanların yükselişiyle birlikte, teknolojinin devralabileceği görevlerin kapsamı katlanarak genişleyecek. Kullanıcıların belirli görevleri tamamlamak için özel komutlar, araç çağırma yetenekleri ve veri desteği olan akıllı ajana ihtiyaçları var; bu tür görev gruplarının çeşitliliği, birkaç güvenilir şirketin kapsama kapasitesini çok aşacak, tıpkı iPhone'un tüm potansiyelini açığa çıkarmak için büyük bir üçüncü taraf geliştirici ekosistemine bağımlı olması gibi.
Bağımsız geliştiriciler, son derece düşük geliştirme maliyetleri (örneğin, Vide Kodlama) ve açık kaynaklı bir modelin bir kombinasyonu yoluyla özel akıllı aracılar oluşturma yeteneği kazanarak bu rolü üstlenecekler. Bu, piyasa benzeri bir ekosistem oluşturan çok sayıda alt bölünmüş ajandan oluşan uzun kuyruklu bir pazar doğuracaktır. Bir kullanıcı bir temsilciden bir görevi gerçekleştirmesini istediğinde, bu aracılar birlikte çalışmak için belirli profesyonel yeteneklere sahip diğer aracıları arayacak ve çağrılan aracılar daha fazla dikey aracıyı aramaya devam edecek ve böylece ilerici bir işbirliği ağları zinciri oluşturacaktır.
Bu pazar sahnesinde, hizmet sunan ajanların büyük çoğunluğu birbirlerine nispeten güvensizdir, çünkü bu ajanlar bilinmeyen geliştiriciler tarafından sağlanmakta ve daha niş bir amaca hizmet etmektedir. Uzun kuyruk uçlarındaki ajanların yeterli bir üne sahip olup güven kazanmaları zor olacaktır. Bu güven sorunu, hizmetlerin katman katman devredildiği çiçek zinciri modelinde özellikle belirgin hale gelecektir; hizmet ajanı ile kullanıcının ilk olarak güvendiği (hatta kullanıcının makul bir şekilde tanıyabileceği) ajan arasındaki mesafe arttıkça, kullanıcının güven düzeyi her bir devretme aşamasında kademeli olarak azalacaktır.
Ancak, bunu pratikte nasıl gerçekleştireceğimiz düşünüldüğünde, hala birçok çözülmemiş sorun bulunmaktadır:
Öncelikle, profesyonel verileri bir pazar içindeki akıllı ajanların ana uygulama senaryolarından biri olarak ele alalım ve somut örnekler aracılığıyla anlayışımızı derinleştirelim. Diyelim ki, kripto müşterileri için büyük miktarda işlem yapan küçük bir hukuk bürosu var ve bu kurum yüzlerce müzakere ile elde edilen şartlar listesi biriktirmiştir. Eğer bir tohum aşaması finansmanı arayan bir kripto şirketiyseniz, bu şartlar listelerine dayalı olarak modelin akıllı ajanının, finansman şartlarınızı piyasa standartlarına uygun olup olmadığını etkili bir şekilde değerlendirebildiği bir senaryoyu hayal edebilirsiniz; bu da önemli bir pratik değer taşıyacaktır.
Ama daha derinlemesine düşünmemiz gerekiyor: Avukatlık büroları, bu tür verilere akıl yürütme hizmeti sağlamak için akıllı ajanslar kullanmakla gerçekten çıkarlarını mı koruyor?
Hizmetin bir API şeklinde halka açılması, esasen hukuk firmasının tescilli verilerini metalaştırır ve hukuk firmasının gerçek iş hedefi, avukatın profesyonel hizmet süresi boyunca prim geliri elde etmektir. Yasal düzenleme perspektifinden bakıldığında, yüksek değerli hukuki veriler genellikle ticari değerinin özü olan katı gizlilik yükümlülüklerine tabidir ve ChatGPT gibi kamuya açık modellerin bu tür verileri elde edememesinin de önemli bir nedenidir. Sinir ağı "bilgi atomizasyonu" özelliklerine sahip olsa bile, avukat-müvekkil gizliliği yükümlülükleri çerçevesinde, algoritmik kara kutunun açıklanamazlığı, hukuk firmasına hassas bilgilerin sızdırılmayacağına dair güven vermek için yeterli midir? Önemli uyumluluk etkileri vardır.
Kapsamlı bir değerlendirme ile, hukuk bürolarının daha iyi bir stratejisi, hukuk hizmetlerinin hassasiyetini ve verimliliğini artırmak için iç AI modellerini dağıtmak olabilir; uzmanlık hizmetleri alanında farklılaşmış bir rekabet avantajı oluşturmak ve avukatların zihin sermayesini sürekli olarak ana kâr modeli olarak kullanmak, veri varlıklarını nakde çevirmek yerine.
Bana göre, profesyonel veriler ve akıllı varlıkların "en iyi uygulama senaryosu" üç koşulu sağlamalıdır:
Verilerin yüksek ticari değeri vardır.
Hassas olmayan sektörlerden (tıbbi/hukuki vb. olmayanlar)
Ana iş faaliyetleri dışında kalan "veri yan ürünleri".
Örneğin, denizcilik şirketleri (hassas olmayan sektörler), lojistik ve nakliye sürecinde üretilen gemi konumlandırma, navlun hacmi ve liman cirosu gibi verilerle emtia riskten korunma fonları için piyasa eğilimlerini tahmin etmede değere sahip olabilir ("ana işlerinin dışında "veri israfı"). Bu tür verilerden para kazanmanın anahtarı, veri toplamanın marjinal maliyetinin sıfıra yakın olması ve temel ticari sırları içermemesidir. Perakende sektöründe yolcu akış hatlarının ısı haritası (ticari gayrimenkul değerlemesi), elektrik şebekesi şirketlerinin bölgesel elektrik tüketim verileri (endüstriyel üretim endeksi tahmini) ve film ve televizyon platformlarının izleme davranışı verileri (kültürel trend analizi) gibi alanlarda da benzer senaryolar söz konusu olabilir.
Şu anda bilinen tipik vakalar arasında havayolu şirketlerinin seyahat platformlarına zamanında varış verilerini satması, kredi kartı kuruluşlarının perakendecilere bölgesel harcama trend raporları satması gibi durumlar yer almaktadır.
Uyarı kelimeleri ve araç çağırma ile ilgili olarak, bağımsız geliştiricilerin hangi ana markalar tarafından ürünleştirilmemiş değerleri sunabileceğinden pek emin değilim. Basit mantığım şu: Eğer bir uyarı kelimesi ve araç çağırma kombinasyonu, bağımsız geliştiricilerin kâr etmesine yetecek kadar değerliyse, güvenilir büyük markalar doğrudan devreye girip bunu ticarileştiremez mi?
Bu muhtemelen hayal gücümün yetersizliğinden kaynaklanıyor, GitHub'daki uzun kuyruklu dağılıma sahip niş kod havuzları, ajan ekosistemine iyi bir benzetme sunuyor, lütfen spesifik örnekleri paylaşın.
Eğer gerçek koşullar pazar modelini desteklemiyorsa, hizmet sunan aracılıkların büyük çoğunluğu görece güvenilir olacaktır, çünkü bunlar tanınmış markalar tarafından geliştirilecektir. Bu aracılar, etkileşim alanını filtrelenmiş güvenilir aracılar kümesi ile sınırlayabilir ve hizmet garantisini zorunlu kılmak için güven zinciri mekanizmasını kullanabilir.
Neden kripto para vazgeçilmez?
Eğer internet, hizmet sağlayarak ödül alan özel ancak temel olarak güvenilir olmayan aracılardan (şart 2) oluşan bir pazar haline gelirse (şart 1), o zaman kriptoparanın rolü çok daha belirgin hale gelecektir: Düşük güven ortamında, işlem desteklemek için gerekli olan güven garantisini sağlar.
Kullanıcılar ücretsiz çevrimiçi hizmetleri kullanırken, (en kötü sonuç sadece zaman kaybı olduğu için) kaygısız bir şekilde yatırım yaparlar, ancak para işlemleri söz konusu olduğunda, kullanıcılar "ödeme yapınca al" garantisi talep ederler. Mevcut kullanıcılar, bu garantiyi "önce güven, sonra doğrula" süreci ile sağlamaktadırlar; ödeme yaparken işlem ortağına veya hizmet platformuna güveniyorlar ve hizmet tamamlandıktan sonra icra durumunu geriye dönük olarak doğruluyorlar.
Ancak birçok aracının bulunduğu bir piyasada, güven ve sonradan doğrulama diğer senaryolar kadar kolay sağlanamayacaktır.
Güven. Daha önce belirtildiği gibi, uzun kuyruk dağılımında bulunan ajanlar, diğer ajanların güvenini kazanmak için yeterli itibarı toplamakta zorlanacaklardır.
Sonrasında doğrulama. Temsilciler, uzun bir zincir yapısında birbirlerini çağıracaklar, bu nedenle kullanıcıların manuel olarak kontrol yapması ve hangi temsilcinin kötü davrandığını veya görevini ihmal ettiğini belirlemesi önemli ölçüde zorlaşacaktır.
Anahtar, şu anda güvendiğimiz "güven ama doğrula" modelinin bu (teknoloji) ekosisteminde sürdürülebilir olmayacağıdır. Ve işte bu, kripto teknolojisinin öne çıktığı alan; güvenin olmadığı bir ortamda değer alışverişini gerçekleştirebiliyor. Kripto teknoloji, kriptografi doğrulama mekanizması ve kripto ekonomisi teşvik mekanizmasının çift koruması ile geleneksel modeldeki güven, itibar sistemi ve sonradan manuel doğrulamaya olan bağımlılığı ortadan kaldırıyor.
Kriptografik doğrulama: Hizmeti gerçekleştiren aracıya, yalnızca hizmeti talep eden vekile vaat edilen görevi tamamladığını teyit eden kriptografik kanıt sağlayabiliyorsa ödeme yapılacaktır. Örneğin, bir proxy, belirli bir web sitesinden gerçekten veri taradığını, belirli bir modeli çalıştırdığını veya bir Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE) kanıtı veya sıfır bilgi Aktarım Katmanı Güvenliği (zkTLS) kanıtı aracılığıyla belirli bir miktarda bilgi işlem kaynağına katkıda bulunduğunu kanıtlayabilir (bu tür bir doğrulamayı yeterince düşük bir maliyetle veya yeterince hızlı uygulayabilmemiz şartıyla). Bu tür bir çalışma deterministiktir ve kriptografi ile nispeten kolay bir şekilde doğrulanabilir.
Şifre ekonomisi: Hizmetlerin temsilcilerinin belirli bir varlığı teminat olarak göstermesi gerekir; bir kez dolandırıcılık yapıldığı tespit edildiğinde, bu varlık el konularak cezalandırılır. Bu mekanizma, ekonomik teşvikler aracılığıyla dürüst davranışı garanti eder; güvene ihtiyaç duyulmayan bir ortamda bile işe yarar. Örneğin, bir temsilci belirli bir konuyu araştırıp rapor sunabilir, ancak onun "işi mükemmel bir şekilde tamamlayıp tamamlamadığını" nasıl belirleyeceğiz? Bu, daha karmaşık bir doğrulama biçimidir çünkü belirleyici değildir ve kesin bulanık doğrulama sağlamak, uzun zamandır kripto projelerinin nihai hedefidir.
Ancak, yapay zekayı tarafsız bir hakem olarak kullanarak, nihayet bulanık doğrulanabilirlik elde etme yolunda olduğumuza inanıyorum. Anlaşmazlık çözümü ve müsadere sürecini, güvenilir bir uygulama ortamı gibi güvenin en aza indirildiği bir ortamda yürüten bir yapay zeka komitesi tasavvur edebiliriz. Bir temsilci başka bir temsilcinin çalışmasına itiraz ettiğinde, komitedeki her yapay zeka, temsilcinin girdi verilerini, çıktılarını ve ilgili arka plan bilgilerini (ağdaki anlaşmazlık geçmişi, geçmiş çalışmaları vb. dahil) alır. Daha sonra el koyup koymamaya karar verebilirler. Bu, ekonomik teşvikler yoluyla katılımcıların hile yapmasını temelden caydıracak iyimser bir doğrulama mekanizması ile sonuçlanacaktır.
Pratik açıdan bakıldığında, kripto paralar, hizmet kanıtları aracılığıyla ödemenin atomikliğini sağlamamıza olanak tanır; yani tüm çalışmaların doğrulanarak tamamlanması gerekir, böylece AI ajanları ödül alabilir. İzin gerektirmeyen bir ajan ekonomisinde, bu, ağın kenarında güvenilir bir güvence sağlayabilen tek ölçeklenebilir çözümdür.
Özetle, bağlı kuruluş işlemlerinin büyük çoğunluğu fon ödemesini içermiyorsa (yani, koşul 1'i karşılamıyorsa) veya güvenilir markalarla (yani, koşul 2'yi karşılamıyorsa), o zaman bağlı kuruluşlar için bir kripto para birimi ödeme kanalı oluşturmamız gerekmeyebilir. Bunun nedeni, kullanıcıların fonlar güvende olduğunda güvenilmeyen taraflarla etkileşime girmekten çekinmemeleridir; Finansal işlemler söz konusu olduğunda, temsilcilerin yalnızca etkileşimde bulunan nesneleri birkaç güvenilir marka ve kurumdan oluşan bir beyaz listeyle sınırlaması ve her bir temsilci tarafından sağlanan hizmetlerin vaatlerinin güven zinciri aracılığıyla yerine getirilmesini sağlaması gerekir.
Ancak bu iki koşul sağlandığında, kripto para birimleri vazgeçilmez bir altyapı haline gelecektir, çünkü düşük güven seviyesinde ve izin gerektirmeyen ortamlarda büyük ölçekte işlerin doğrulanmasını ve ödemelerin zorlanmasını sağlayan tek yoldur. Kripto teknolojisi, "pazar" ya da "katedral" ötesinde rekabet araçları sunar.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
"Pazar" "Katedral"i aştı, kripto varlıklar nasıl AI ajan ekonomisinin güven temelini oluşturdu?
Yazar: Daniel Barabander
Derleme: Tim, PANews
Eğer gelecekte internet, AI ajanları arasında birbirine hizmet ödemeleri yapılan bir pazar haline dönüşürse, bir bakıma, kripto paraların gerçekleştireceği ana akım ürünler ve pazar uyumlu hale gelecektir; daha önce bu senaryonun gerçekleşmesini sadece hayal edebilmiştik. AI ajanları arasında hizmet ödemelerinin olacağına dair güvenim tam olmasına rağmen, pazar modelinin galip gelip gelemeyeceği konusunda hala temkinli bir tutum sergiliyorum.
"Pazar yeri" derken, bağımsız olarak geliştirilmiş, gevşek bir şekilde koordine edilmiş ajanlardan oluşan merkezi olmayan, izinsiz bir ekosistemi kastediyorum. Böyle bir internet, merkezi olarak planlanmış bir sistemden çok açık bir pazar gibidir. "Kazanmanın" en tipik örneği Linux'tur. Bunun aksine "Katedral" modelidir: Windows tarafından karakterize edilen, bir avuç devin hakim olduğu, dikey olarak entegre, sıkı sıkıya bağlı bir hizmet sistemi. (Bu terim, Eric Raymond'un açık kaynak geliştirmeyi görünüşte kaotik ama uyarlanabilir olarak tanımlayan klasik makalesi "The Cathedral and the Bazaar" dan türetilmiştir.) Zaman içinde ayrıntılı sistemleri aşabilen evrimsel bir sistemdir. ）
Bu vizyonu gerçekleştirmek için iki ön koşula, yani akıllı proxy ödemelerinin yaygınlaşması ve pazar ekonomisinin yükselişine bir göz atalım. Ardından, her ikisi de gerçeğe dönüştüğünde, kripto para birimlerinin neden sadece yararlı değil, aynı zamanda vazgeçilmez olduğunu açıklayın.
Koşul 1: Ödeme, çoğu aracılık işlemiyle entegre edilecektir
Bildiğimiz şekliyle İnternet'in maliyet sübvansiyon modeli, bir uygulamanın sayfasının insan tarafından görüntülenme sayısına dayalı reklamlara dayanır. Ancak akıllı ajanların egemen olduğu bir dünyada, insanların artık çevrimiçi hizmetler için web sitelerini fiziksel olarak ziyaret etmesine gerek kalmayacak. Uygulamalar ayrıca geleneksel kullanıcı arabirimi desenleri yerine akıllı aracı tabanlı mimarilere giderek daha fazla taşınacaktır.
Akıllı varlıkların satışa sunulabilecek "göz" (yani kullanıcı dikkati) yoktur, bu nedenle uygulama acil olarak kâr stratejisini değiştirmek zorundadır ve doğrudan akıllı varlıklara hizmet ücreti talep etmelidir. Bu, esasen mevcut API'nin iş modeline benzemektedir. Örneğin, LinkedIn'in temel hizmetleri ücretsiz olarak sunulmaktadır, ancak API'sını (yani "bot" kullanıcı arayüzünü) çağırmak istiyorsanız, ilgili ücreti ödemeniz gerekmektedir.
Bundan dolayı, ödeme sisteminin çoğu acente işlemine entegre edilmesi muhtemeldir. Hizmet sağlarken, aracı, kullanıcıdan veya diğer aracılardan mikro dönüşümler şeklinde ücret alacaktır. Örneğin, kişisel temsilcinizden LinkedIn'deki bir pozisyon için iyi adaylar aramasını isteyebilirsiniz ve kişisel temsilciniz, ilgili hizmet ücretini önceden tahsil edecek olan LinkedIn işe alım temsilcisi ile etkileşime girecektir.
İkinci koşul: Kullanıcı, bağımsız geliştiriciler tarafından oluşturulan, yüksek derecede özel ipuçları, veriler ve araçlar içeren aracıları kullanacaktır; bu aracılar, birbirlerini hizmet çağrılarıyla destekleyerek bir "pazar" biçimi oluşturur, ancak bu pazardaki aracılar arasında bir güven ilişkisi yoktur.
Bu koşul teorik olarak mantıklı, ancak pratikte nasıl işleyeceğinden emin değilim.
Pazar modunun oluşacak nedenleri şunlardır:
Şu anda, insanlar çoğu hizmet işinin yükünü üstleniyor ve belirli görevleri internet üzerinden çözüyoruz. Ancak akıllı ajanların yükselişiyle birlikte, teknolojinin devralabileceği görevlerin kapsamı katlanarak genişleyecek. Kullanıcıların belirli görevleri tamamlamak için özel komutlar, araç çağırma yetenekleri ve veri desteği olan akıllı ajana ihtiyaçları var; bu tür görev gruplarının çeşitliliği, birkaç güvenilir şirketin kapsama kapasitesini çok aşacak, tıpkı iPhone'un tüm potansiyelini açığa çıkarmak için büyük bir üçüncü taraf geliştirici ekosistemine bağımlı olması gibi.
Bağımsız geliştiriciler, son derece düşük geliştirme maliyetleri (örneğin, Vide Kodlama) ve açık kaynaklı bir modelin bir kombinasyonu yoluyla özel akıllı aracılar oluşturma yeteneği kazanarak bu rolü üstlenecekler. Bu, piyasa benzeri bir ekosistem oluşturan çok sayıda alt bölünmüş ajandan oluşan uzun kuyruklu bir pazar doğuracaktır. Bir kullanıcı bir temsilciden bir görevi gerçekleştirmesini istediğinde, bu aracılar birlikte çalışmak için belirli profesyonel yeteneklere sahip diğer aracıları arayacak ve çağrılan aracılar daha fazla dikey aracıyı aramaya devam edecek ve böylece ilerici bir işbirliği ağları zinciri oluşturacaktır.
Bu pazar sahnesinde, hizmet sunan ajanların büyük çoğunluğu birbirlerine nispeten güvensizdir, çünkü bu ajanlar bilinmeyen geliştiriciler tarafından sağlanmakta ve daha niş bir amaca hizmet etmektedir. Uzun kuyruk uçlarındaki ajanların yeterli bir üne sahip olup güven kazanmaları zor olacaktır. Bu güven sorunu, hizmetlerin katman katman devredildiği çiçek zinciri modelinde özellikle belirgin hale gelecektir; hizmet ajanı ile kullanıcının ilk olarak güvendiği (hatta kullanıcının makul bir şekilde tanıyabileceği) ajan arasındaki mesafe arttıkça, kullanıcının güven düzeyi her bir devretme aşamasında kademeli olarak azalacaktır.
Ancak, bunu pratikte nasıl gerçekleştireceğimiz düşünüldüğünde, hala birçok çözülmemiş sorun bulunmaktadır:
Öncelikle, profesyonel verileri bir pazar içindeki akıllı ajanların ana uygulama senaryolarından biri olarak ele alalım ve somut örnekler aracılığıyla anlayışımızı derinleştirelim. Diyelim ki, kripto müşterileri için büyük miktarda işlem yapan küçük bir hukuk bürosu var ve bu kurum yüzlerce müzakere ile elde edilen şartlar listesi biriktirmiştir. Eğer bir tohum aşaması finansmanı arayan bir kripto şirketiyseniz, bu şartlar listelerine dayalı olarak modelin akıllı ajanının, finansman şartlarınızı piyasa standartlarına uygun olup olmadığını etkili bir şekilde değerlendirebildiği bir senaryoyu hayal edebilirsiniz; bu da önemli bir pratik değer taşıyacaktır.
Ama daha derinlemesine düşünmemiz gerekiyor: Avukatlık büroları, bu tür verilere akıl yürütme hizmeti sağlamak için akıllı ajanslar kullanmakla gerçekten çıkarlarını mı koruyor?
Hizmetin bir API şeklinde halka açılması, esasen hukuk firmasının tescilli verilerini metalaştırır ve hukuk firmasının gerçek iş hedefi, avukatın profesyonel hizmet süresi boyunca prim geliri elde etmektir. Yasal düzenleme perspektifinden bakıldığında, yüksek değerli hukuki veriler genellikle ticari değerinin özü olan katı gizlilik yükümlülüklerine tabidir ve ChatGPT gibi kamuya açık modellerin bu tür verileri elde edememesinin de önemli bir nedenidir. Sinir ağı "bilgi atomizasyonu" özelliklerine sahip olsa bile, avukat-müvekkil gizliliği yükümlülükleri çerçevesinde, algoritmik kara kutunun açıklanamazlığı, hukuk firmasına hassas bilgilerin sızdırılmayacağına dair güven vermek için yeterli midir? Önemli uyumluluk etkileri vardır.
Kapsamlı bir değerlendirme ile, hukuk bürolarının daha iyi bir stratejisi, hukuk hizmetlerinin hassasiyetini ve verimliliğini artırmak için iç AI modellerini dağıtmak olabilir; uzmanlık hizmetleri alanında farklılaşmış bir rekabet avantajı oluşturmak ve avukatların zihin sermayesini sürekli olarak ana kâr modeli olarak kullanmak, veri varlıklarını nakde çevirmek yerine.
Bana göre, profesyonel veriler ve akıllı varlıkların "en iyi uygulama senaryosu" üç koşulu sağlamalıdır:
Örneğin, denizcilik şirketleri (hassas olmayan sektörler), lojistik ve nakliye sürecinde üretilen gemi konumlandırma, navlun hacmi ve liman cirosu gibi verilerle emtia riskten korunma fonları için piyasa eğilimlerini tahmin etmede değere sahip olabilir ("ana işlerinin dışında "veri israfı"). Bu tür verilerden para kazanmanın anahtarı, veri toplamanın marjinal maliyetinin sıfıra yakın olması ve temel ticari sırları içermemesidir. Perakende sektöründe yolcu akış hatlarının ısı haritası (ticari gayrimenkul değerlemesi), elektrik şebekesi şirketlerinin bölgesel elektrik tüketim verileri (endüstriyel üretim endeksi tahmini) ve film ve televizyon platformlarının izleme davranışı verileri (kültürel trend analizi) gibi alanlarda da benzer senaryolar söz konusu olabilir.
Şu anda bilinen tipik vakalar arasında havayolu şirketlerinin seyahat platformlarına zamanında varış verilerini satması, kredi kartı kuruluşlarının perakendecilere bölgesel harcama trend raporları satması gibi durumlar yer almaktadır.
Uyarı kelimeleri ve araç çağırma ile ilgili olarak, bağımsız geliştiricilerin hangi ana markalar tarafından ürünleştirilmemiş değerleri sunabileceğinden pek emin değilim. Basit mantığım şu: Eğer bir uyarı kelimesi ve araç çağırma kombinasyonu, bağımsız geliştiricilerin kâr etmesine yetecek kadar değerliyse, güvenilir büyük markalar doğrudan devreye girip bunu ticarileştiremez mi?
Bu muhtemelen hayal gücümün yetersizliğinden kaynaklanıyor, GitHub'daki uzun kuyruklu dağılıma sahip niş kod havuzları, ajan ekosistemine iyi bir benzetme sunuyor, lütfen spesifik örnekleri paylaşın.
Eğer gerçek koşullar pazar modelini desteklemiyorsa, hizmet sunan aracılıkların büyük çoğunluğu görece güvenilir olacaktır, çünkü bunlar tanınmış markalar tarafından geliştirilecektir. Bu aracılar, etkileşim alanını filtrelenmiş güvenilir aracılar kümesi ile sınırlayabilir ve hizmet garantisini zorunlu kılmak için güven zinciri mekanizmasını kullanabilir.
Neden kripto para vazgeçilmez?
Eğer internet, hizmet sağlayarak ödül alan özel ancak temel olarak güvenilir olmayan aracılardan (şart 2) oluşan bir pazar haline gelirse (şart 1), o zaman kriptoparanın rolü çok daha belirgin hale gelecektir: Düşük güven ortamında, işlem desteklemek için gerekli olan güven garantisini sağlar.
Kullanıcılar ücretsiz çevrimiçi hizmetleri kullanırken, (en kötü sonuç sadece zaman kaybı olduğu için) kaygısız bir şekilde yatırım yaparlar, ancak para işlemleri söz konusu olduğunda, kullanıcılar "ödeme yapınca al" garantisi talep ederler. Mevcut kullanıcılar, bu garantiyi "önce güven, sonra doğrula" süreci ile sağlamaktadırlar; ödeme yaparken işlem ortağına veya hizmet platformuna güveniyorlar ve hizmet tamamlandıktan sonra icra durumunu geriye dönük olarak doğruluyorlar.
Ancak birçok aracının bulunduğu bir piyasada, güven ve sonradan doğrulama diğer senaryolar kadar kolay sağlanamayacaktır.
Güven. Daha önce belirtildiği gibi, uzun kuyruk dağılımında bulunan ajanlar, diğer ajanların güvenini kazanmak için yeterli itibarı toplamakta zorlanacaklardır.
Sonrasında doğrulama. Temsilciler, uzun bir zincir yapısında birbirlerini çağıracaklar, bu nedenle kullanıcıların manuel olarak kontrol yapması ve hangi temsilcinin kötü davrandığını veya görevini ihmal ettiğini belirlemesi önemli ölçüde zorlaşacaktır.
Anahtar, şu anda güvendiğimiz "güven ama doğrula" modelinin bu (teknoloji) ekosisteminde sürdürülebilir olmayacağıdır. Ve işte bu, kripto teknolojisinin öne çıktığı alan; güvenin olmadığı bir ortamda değer alışverişini gerçekleştirebiliyor. Kripto teknoloji, kriptografi doğrulama mekanizması ve kripto ekonomisi teşvik mekanizmasının çift koruması ile geleneksel modeldeki güven, itibar sistemi ve sonradan manuel doğrulamaya olan bağımlılığı ortadan kaldırıyor.
Kriptografik doğrulama: Hizmeti gerçekleştiren aracıya, yalnızca hizmeti talep eden vekile vaat edilen görevi tamamladığını teyit eden kriptografik kanıt sağlayabiliyorsa ödeme yapılacaktır. Örneğin, bir proxy, belirli bir web sitesinden gerçekten veri taradığını, belirli bir modeli çalıştırdığını veya bir Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE) kanıtı veya sıfır bilgi Aktarım Katmanı Güvenliği (zkTLS) kanıtı aracılığıyla belirli bir miktarda bilgi işlem kaynağına katkıda bulunduğunu kanıtlayabilir (bu tür bir doğrulamayı yeterince düşük bir maliyetle veya yeterince hızlı uygulayabilmemiz şartıyla). Bu tür bir çalışma deterministiktir ve kriptografi ile nispeten kolay bir şekilde doğrulanabilir.
Şifre ekonomisi: Hizmetlerin temsilcilerinin belirli bir varlığı teminat olarak göstermesi gerekir; bir kez dolandırıcılık yapıldığı tespit edildiğinde, bu varlık el konularak cezalandırılır. Bu mekanizma, ekonomik teşvikler aracılığıyla dürüst davranışı garanti eder; güvene ihtiyaç duyulmayan bir ortamda bile işe yarar. Örneğin, bir temsilci belirli bir konuyu araştırıp rapor sunabilir, ancak onun "işi mükemmel bir şekilde tamamlayıp tamamlamadığını" nasıl belirleyeceğiz? Bu, daha karmaşık bir doğrulama biçimidir çünkü belirleyici değildir ve kesin bulanık doğrulama sağlamak, uzun zamandır kripto projelerinin nihai hedefidir.
Ancak, yapay zekayı tarafsız bir hakem olarak kullanarak, nihayet bulanık doğrulanabilirlik elde etme yolunda olduğumuza inanıyorum. Anlaşmazlık çözümü ve müsadere sürecini, güvenilir bir uygulama ortamı gibi güvenin en aza indirildiği bir ortamda yürüten bir yapay zeka komitesi tasavvur edebiliriz. Bir temsilci başka bir temsilcinin çalışmasına itiraz ettiğinde, komitedeki her yapay zeka, temsilcinin girdi verilerini, çıktılarını ve ilgili arka plan bilgilerini (ağdaki anlaşmazlık geçmişi, geçmiş çalışmaları vb. dahil) alır. Daha sonra el koyup koymamaya karar verebilirler. Bu, ekonomik teşvikler yoluyla katılımcıların hile yapmasını temelden caydıracak iyimser bir doğrulama mekanizması ile sonuçlanacaktır.
Pratik açıdan bakıldığında, kripto paralar, hizmet kanıtları aracılığıyla ödemenin atomikliğini sağlamamıza olanak tanır; yani tüm çalışmaların doğrulanarak tamamlanması gerekir, böylece AI ajanları ödül alabilir. İzin gerektirmeyen bir ajan ekonomisinde, bu, ağın kenarında güvenilir bir güvence sağlayabilen tek ölçeklenebilir çözümdür.
Özetle, bağlı kuruluş işlemlerinin büyük çoğunluğu fon ödemesini içermiyorsa (yani, koşul 1'i karşılamıyorsa) veya güvenilir markalarla (yani, koşul 2'yi karşılamıyorsa), o zaman bağlı kuruluşlar için bir kripto para birimi ödeme kanalı oluşturmamız gerekmeyebilir. Bunun nedeni, kullanıcıların fonlar güvende olduğunda güvenilmeyen taraflarla etkileşime girmekten çekinmemeleridir; Finansal işlemler söz konusu olduğunda, temsilcilerin yalnızca etkileşimde bulunan nesneleri birkaç güvenilir marka ve kurumdan oluşan bir beyaz listeyle sınırlaması ve her bir temsilci tarafından sağlanan hizmetlerin vaatlerinin güven zinciri aracılığıyla yerine getirilmesini sağlaması gerekir.
Ancak bu iki koşul sağlandığında, kripto para birimleri vazgeçilmez bir altyapı haline gelecektir, çünkü düşük güven seviyesinde ve izin gerektirmeyen ortamlarda büyük ölçekte işlerin doğrulanmasını ve ödemelerin zorlanmasını sağlayan tek yoldur. Kripto teknolojisi, "pazar" ya da "katedral" ötesinde rekabet araçları sunar.