Якщо в майбутньому Інтернет перетвориться на ринок, де AI-агенти взаємно оплачують послуги, то в певному сенсі криптовалюта досягне відповідності з основними продуктами та ринком, про що раніше ми могли лише мріяти. Хоча я впевнений, що між AI-агентами виникне оплата за послуги, я все ще з обережністю ставлюсь до того, чи буде ринкова модель переважати.
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 розглянемо дві передумови для реалізації цього бачення: поширення розумних агентів для платежів та зростання економіки ринку. Потім пояснимо, чому, коли обидва стануть реальністю, криптовалюти не лише матимуть практичне застосування, але й стануть невід'ємною частиною.
Умова 1: Платежі будуть інтегровані в більшість агентських угод
Модель субсидування витрат в Інтернеті в тому вигляді, в якому ми її знаємо, спирається на рекламу, засновану на кількості людських переглядів сторінки програми. Але у світі, де домінують інтелектуальні агенти, людям більше не потрібно буде фізично відвідувати веб-сайти для отримання онлайн-послуг. Додатки також будуть все частіше переходити на інтелектуальні архітектури, засновані на агентах, а не на традиційні шаблони інтерфейсу користувача.
У агента немає «очного яблука» (тобто уваги користувача), щоб продавати рекламу, тому додатку терміново потрібно змінити стратегію монетизації, щоб стягувати плату безпосередньо з агента за послугу. По суті, це схоже на поточну бізнес-модель API. LinkedIn, наприклад, має базовий сервіс, який є безкоштовним і відкритим, але якщо ви хочете викликати його API (тобто інтерфейс користувача «бот»), вам доведеться заплатити комісію.
Отже, платіжна система, ймовірно, буде інтегрована в більшість торгових угод агентів. 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 посаду в LinkedIn, і тоді ваш особистий агент взаємодіятиме з агентом з рекрутингу LinkedIn, який заздалегідь стягне відповідну плату за послугу.
Умова два: користувачі покладатимуться на агенти, створені незалежними розробниками, які мають високоспеціалізовані підказки, дані та інструменти. Ці агенти формують певну "ринкову" форму через взаємні виклики послуг, але між агентами в цьому ринку не існує довірчих відносин.
Ця умова теоретично виглядає логічно, але я не впевнений, як вона працюватиме на практиці.
Ось причини, чому буде сформовано модель ринку:
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.
Інді-розробники візьмуть на себе цю роль, отримавши можливість створювати спеціалізованих інтелектуальних агентів завдяки поєднанню надзвичайно низьких витрат на розробку (наприклад, Vide Coding) і моделі з відкритим вихідним кодом. Це призведе до появи ринку з довгим хвостом, що складатиметься з великої кількості суб'єктів, що утворюють екосистему, схожу на ринок. Коли користувач просить агента виконати завдання, ці агенти викличуть інших агентів з конкретними професійними можливостями для спільної роботи, а викликані агенти продовжуватимуть викликати більше вертикальних агентів, утворюючи таким чином прогресивний ланцюжок мереж співпраці.
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 мова йде про те, як на практиці реалізувати це, 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 більш глибоко замислитися: чи дійсно надання юридичними фірмами послуг з інтерпретації таких даних через інтелектуальні системи відповідає їхнім інтересам?
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 урахуванням усіх факторів, краща стратегія юридичної фірми, можливо, має полягати в впровадженні внутрішніх AI-моделей для підвищення точності та ефективності юридичних послуг, створенні диференційованої конкурентної переваги в професійних послугах, постійному використанні інтелектуального капіталу адвокатів як основної моделі прибутку, а не в ризикованому монетизації даних.
На мою думку, "найкращі сценарії використання" професійних даних та інтелектуальних агентів повинні відповідати трьом умовам:
Дані мають високу комерційну цінність
З не чутливих секторів (не медичних/юридичних тощо)
"Дані побічні продукти", які 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).
Відомі типові випадки включають продаж авіакомпаніями даних про своєчасність рейсів туристичним платформам, а кредитні карткові установи продають звіти про регіональні споживчі тренди роздрібним торговцям.
Коли справа доходить до підказок і викликів інструментів, я не впевнений, що можуть запропонувати інді-розробники, що не було продуковано мейнстрімними брендами. Моя проста логіка така: якщо комбінація слів-підказок і дзвінків інструментів достатньо цінна для монетизації інді-розробника, чи не стане великий бренд, якому довіряють, просто втрутитися і комерціалізувати його?
Це може бути наслідком моєї недостатньої уяви, маловідомі репозиторії з довгим хвостом на GitHub надають чудову аналогію для екосистеми агентів, буду вдячний за конкретні приклади.
Якщо реальні умови не підтримують модель ринку, то абсолютна більшість агентів, які надають послуги, матиме відносну надійність, оскільки вони будуть розроблені відомими брендами. Ці агенти можуть обмежити область взаємодії вибраною групою надійних агентів, реалізуючи механізм довірчого ланцюга для забезпечення гарантій обслуговування.
Чому криптовалюта є незамінною?
Якщо Інтернет перетвориться на ринок, що складається з спеціалізованих, але вкрай ненадійних агентів (умова 2), які отримують винагороду за надання послуг (умова 1), тоді роль криптовалют стане значно яснішою: вони надають необхідні гарантії довіри для підтримки угод у середовищі з низьким рівнем довіри.
Коли користувачі використовують безкоштовні онлайн-сервіси, вони без вагань вкладаються (оскільки найгірший результат - це просто втрата часу), але коли йдеться про грошові транзакції, користувачі сильно вимагають отримати гарантію "платіть і отримуйте". Наразі користувачі реалізують цю гарантію через процес "спочатку довіряй, потім перевіряй", довіряючи контрагенту або сервісній платформі під час оплати, а після завершення послуги перевіряючи виконання зобов'язань.
Але на ринку багатьох агентів довіру та посмертний розтин досягти буде набагато простіше, ніж в інших сценаріях.
Довіра. Як вже згадувалося, агентам, які перебувають у розподілі довгого хвоста, буде важко накопичити достатню репутацію, щоб отримати довіру інших агентів.
Постфактум верифікація. Агенти будуть взаємодіяти один з одним у довгій ланцюговій структурі, тому користувачеві буде значно важче вручну перевірити роботу та виявити, який агент неналежно виконує свої обов'язки або діє неправильно.
Річ у тім, що модель «довіряй, але перевіряй», на яку ми зараз покладаємося, не буде стійкою в цій екосистемі. Саме тут у гру вступає криптографія, що дозволяє обмінюватися цінностями в середовищі без довіри. Криптографія замінює залежність від довіри, систем репутації та ручної верифікації після події в традиційній моделі через подвійну гарантію механізму криптографічної верифікації та механізму криптоекономічного стимулювання.
Криптографічна верифікація: агент, який виконує послугу, отримає оплату лише в тому випадку, якщо він зможе надати криптографічні докази проксі-серверу, який запитує послугу, підтвердивши, що він виконав обіцяне завдання. Наприклад, проксі може довести, що він дійсно сканував дані з певного веб-сайту, запускав певну модель або вніс певну кількість обчислювальних ресурсів через доказ Trusted Execution Environment (TEE) або доказ Transport Layer Security (zkTLS з нульовим розголошенням) (за умови, що ми можемо реалізувати таку перевірку за досить низьку вартість або досить швидко). Цей тип роботи є детермінованим і може бути відносно легко перевірений за допомогою криптографії.
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 за допомогою proof-of-service, що означає, що вся робота повинна бути перевірена, перш ніж агенти штучного інтелекту зможуть отримати оплату. В економіці інклюзивних агентів це єдине масштабоване рішення, яке забезпечує надійну впевненість на межі мережі.
Підводячи підсумок, можна сказати, що якщо переважна більшість партнерських транзакцій не передбачає виплату коштів (тобто не відповідає умові 1) або з перевіреними брендами (тобто не відповідає умові 2), то нам може не знадобитися будувати канал оплати криптовалюти для афіліатів. Це пов'язано з тим, що користувачі не проти взаємодіяти з недовіреними сторонами, коли кошти в безпеці; Коли справа доходить до фінансових операцій, агентам потрібно лише обмежити взаємодіючі об'єкти білим списком кількох надійних брендів та установ і забезпечити виконання обіцянок щодо послуг, що надаються кожним агентом, через ланцюжок довіри.
Але якщо обидві ці умови будуть виконані, криптовалюта стане невід'ємною інфраструктурою, оскільки це єдиний спосіб в умовах низької довіри та без ліцензій масово перевіряти роботу та примушувати до платежів. Криптографічні технології надають «ринку» конкурентні інструменти, які перевершують «собори».
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 довірчою основою економіки AI?
Автор: Деніел Барабандер
Переклад: Tim, PANews
Якщо в майбутньому Інтернет перетвориться на ринок, де AI-агенти взаємно оплачують послуги, то в певному сенсі криптовалюта досягне відповідності з основними продуктами та ринком, про що раніше ми могли лише мріяти. Хоча я впевнений, що між AI-агентами виникне оплата за послуги, я все ще з обережністю ставлюсь до того, чи буде ринкова модель переважати.
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 розглянемо дві передумови для реалізації цього бачення: поширення розумних агентів для платежів та зростання економіки ринку. Потім пояснимо, чому, коли обидва стануть реальністю, криптовалюти не лише матимуть практичне застосування, але й стануть невід'ємною частиною.
Умова 1: Платежі будуть інтегровані в більшість агентських угод
Модель субсидування витрат в Інтернеті в тому вигляді, в якому ми її знаємо, спирається на рекламу, засновану на кількості людських переглядів сторінки програми. Але у світі, де домінують інтелектуальні агенти, людям більше не потрібно буде фізично відвідувати веб-сайти для отримання онлайн-послуг. Додатки також будуть все частіше переходити на інтелектуальні архітектури, засновані на агентах, а не на традиційні шаблони інтерфейсу користувача.
У агента немає «очного яблука» (тобто уваги користувача), щоб продавати рекламу, тому додатку терміново потрібно змінити стратегію монетизації, щоб стягувати плату безпосередньо з агента за послугу. По суті, це схоже на поточну бізнес-модель API. LinkedIn, наприклад, має базовий сервіс, який є безкоштовним і відкритим, але якщо ви хочете викликати його API (тобто інтерфейс користувача «бот»), вам доведеться заплатити комісію.
Отже, платіжна система, ймовірно, буде інтегрована в більшість торгових угод агентів. 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 посаду в LinkedIn, і тоді ваш особистий агент взаємодіятиме з агентом з рекрутингу LinkedIn, який заздалегідь стягне відповідну плату за послугу.
Умова два: користувачі покладатимуться на агенти, створені незалежними розробниками, які мають високоспеціалізовані підказки, дані та інструменти. Ці агенти формують певну "ринкову" форму через взаємні виклики послуг, але між агентами в цьому ринку не існує довірчих відносин.
Ця умова теоретично виглядає логічно, але я не впевнений, як вона працюватиме на практиці.
Ось причини, чому буде сформовано модель ринку:
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.
Інді-розробники візьмуть на себе цю роль, отримавши можливість створювати спеціалізованих інтелектуальних агентів завдяки поєднанню надзвичайно низьких витрат на розробку (наприклад, Vide Coding) і моделі з відкритим вихідним кодом. Це призведе до появи ринку з довгим хвостом, що складатиметься з великої кількості суб'єктів, що утворюють екосистему, схожу на ринок. Коли користувач просить агента виконати завдання, ці агенти викличуть інших агентів з конкретними професійними можливостями для спільної роботи, а викликані агенти продовжуватимуть викликати більше вертикальних агентів, утворюючи таким чином прогресивний ланцюжок мереж співпраці.
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 мова йде про те, як на практиці реалізувати це, 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 більш глибоко замислитися: чи дійсно надання юридичними фірмами послуг з інтерпретації таких даних через інтелектуальні системи відповідає їхнім інтересам?
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 урахуванням усіх факторів, краща стратегія юридичної фірми, можливо, має полягати в впровадженні внутрішніх AI-моделей для підвищення точності та ефективності юридичних послуг, створенні диференційованої конкурентної переваги в професійних послугах, постійному використанні інтелектуального капіталу адвокатів як основної моделі прибутку, а не в ризикованому монетизації 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).
Відомі типові випадки включають продаж авіакомпаніями даних про своєчасність рейсів туристичним платформам, а кредитні карткові установи продають звіти про регіональні споживчі тренди роздрібним торговцям.
Коли справа доходить до підказок і викликів інструментів, я не впевнений, що можуть запропонувати інді-розробники, що не було продуковано мейнстрімними брендами. Моя проста логіка така: якщо комбінація слів-підказок і дзвінків інструментів достатньо цінна для монетизації інді-розробника, чи не стане великий бренд, якому довіряють, просто втрутитися і комерціалізувати його?
Це може бути наслідком моєї недостатньої уяви, маловідомі репозиторії з довгим хвостом на GitHub надають чудову аналогію для екосистеми агентів, буду вдячний за конкретні приклади.
Якщо реальні умови не підтримують модель ринку, то абсолютна більшість агентів, які надають послуги, матиме відносну надійність, оскільки вони будуть розроблені відомими брендами. Ці агенти можуть обмежити область взаємодії вибраною групою надійних агентів, реалізуючи механізм довірчого ланцюга для забезпечення гарантій обслуговування.
Чому криптовалюта є незамінною?
Якщо Інтернет перетвориться на ринок, що складається з спеціалізованих, але вкрай ненадійних агентів (умова 2), які отримують винагороду за надання послуг (умова 1), тоді роль криптовалют стане значно яснішою: вони надають необхідні гарантії довіри для підтримки угод у середовищі з низьким рівнем довіри.
Коли користувачі використовують безкоштовні онлайн-сервіси, вони без вагань вкладаються (оскільки найгірший результат - це просто втрата часу), але коли йдеться про грошові транзакції, користувачі сильно вимагають отримати гарантію "платіть і отримуйте". Наразі користувачі реалізують цю гарантію через процес "спочатку довіряй, потім перевіряй", довіряючи контрагенту або сервісній платформі під час оплати, а після завершення послуги перевіряючи виконання зобов'язань.
Але на ринку багатьох агентів довіру та посмертний розтин досягти буде набагато простіше, ніж в інших сценаріях.
Довіра. Як вже згадувалося, агентам, які перебувають у розподілі довгого хвоста, буде важко накопичити достатню репутацію, щоб отримати довіру інших агентів.
Постфактум верифікація. Агенти будуть взаємодіяти один з одним у довгій ланцюговій структурі, тому користувачеві буде значно важче вручну перевірити роботу та виявити, який агент неналежно виконує свої обов'язки або діє неправильно.
Річ у тім, що модель «довіряй, але перевіряй», на яку ми зараз покладаємося, не буде стійкою в цій екосистемі. Саме тут у гру вступає криптографія, що дозволяє обмінюватися цінностями в середовищі без довіри. Криптографія замінює залежність від довіри, систем репутації та ручної верифікації після події в традиційній моделі через подвійну гарантію механізму криптографічної верифікації та механізму криптоекономічного стимулювання.
Криптографічна верифікація: агент, який виконує послугу, отримає оплату лише в тому випадку, якщо він зможе надати криптографічні докази проксі-серверу, який запитує послугу, підтвердивши, що він виконав обіцяне завдання. Наприклад, проксі може довести, що він дійсно сканував дані з певного веб-сайту, запускав певну модель або вніс певну кількість обчислювальних ресурсів через доказ Trusted Execution Environment (TEE) або доказ Transport Layer Security (zkTLS з нульовим розголошенням) (за умови, що ми можемо реалізувати таку перевірку за досить низьку вартість або досить швидко). Цей тип роботи є детермінованим і може бути відносно легко перевірений за допомогою криптографії.
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 за допомогою proof-of-service, що означає, що вся робота повинна бути перевірена, перш ніж агенти штучного інтелекту зможуть отримати оплату. В економіці інклюзивних агентів це єдине масштабоване рішення, яке забезпечує надійну впевненість на межі мережі.
Підводячи підсумок, можна сказати, що якщо переважна більшість партнерських транзакцій не передбачає виплату коштів (тобто не відповідає умові 1) або з перевіреними брендами (тобто не відповідає умові 2), то нам може не знадобитися будувати канал оплати криптовалюти для афіліатів. Це пов'язано з тим, що користувачі не проти взаємодіяти з недовіреними сторонами, коли кошти в безпеці; Коли справа доходить до фінансових операцій, агентам потрібно лише обмежити взаємодіючі об'єкти білим списком кількох надійних брендів та установ і забезпечити виконання обіцянок щодо послуг, що надаються кожним агентом, через ланцюжок довіри.
Але якщо обидві ці умови будуть виконані, криптовалюта стане невід'ємною інфраструктурою, оскільки це єдиний спосіб в умовах низької довіри та без ліцензій масово перевіряти роботу та примушувати до платежів. Криптографічні технології надають «ринку» конкурентні інструменти, які перевершують «собори».