Me di cuenta de algo pequeño mientras revisaba proyectos que están construyendo en torno a la automatización con IA.
La mayoría de los protocolos parecen sentirse cómodos permitiendo que los agentes interactúen con infraestructura existente. Newton parece más bien que está planteando una pregunta diferente. Esa diferencia no dejaba de inquietarme.
@NewtonProtocol
Si se espera que un agente de IA tome docenas de decisiones cada hora—reajustar una posición, cancelar una orden, unir liquidez o reaccionar ante un repentino pico de volatilidad—entonces cada interacción depende de una infraestructura que en realidad no fue diseñada para un comportamiento autónomo. Los humanos toleran la fricción. Los agentes no.
Un ejemplo sencillo es una estrategia de trading automatizada que se detiene porque la latencia de liquidación cambia después de la congestión de la red. El modelo quizá siga siendo correcto, pero el entorno cambia más rápido que la capa de ejecución.
Eso me hizo preguntarme si la arquitectura importa más que la inteligencia en sí.
$NEWT
Quizá el verdadero desafío no sea construir una IA más inteligente. Quizá sea crear un entorno de ejecución en el que las acciones de la IA se mantengan predecibles, verificables y alineadas económicamente incluso cuando miles de agentes operan simultáneamente.
Todavía no estoy seguro de si Newton está resolviendo un problema de IA—o si está revelando que la infraestructura blockchain ha sido, desde el principio, el cuello de botella oculto.#newt
La mayoría de los protocolos parecen sentirse cómodos permitiendo que los agentes interactúen con infraestructura existente. Newton parece más bien que está planteando una pregunta diferente. Esa diferencia no dejaba de inquietarme.
@NewtonProtocol
Si se espera que un agente de IA tome docenas de decisiones cada hora—reajustar una posición, cancelar una orden, unir liquidez o reaccionar ante un repentino pico de volatilidad—entonces cada interacción depende de una infraestructura que en realidad no fue diseñada para un comportamiento autónomo. Los humanos toleran la fricción. Los agentes no.
Un ejemplo sencillo es una estrategia de trading automatizada que se detiene porque la latencia de liquidación cambia después de la congestión de la red. El modelo quizá siga siendo correcto, pero el entorno cambia más rápido que la capa de ejecución.
Eso me hizo preguntarme si la arquitectura importa más que la inteligencia en sí.
$NEWT
Quizá el verdadero desafío no sea construir una IA más inteligente. Quizá sea crear un entorno de ejecución en el que las acciones de la IA se mantengan predecibles, verificables y alineadas económicamente incluso cuando miles de agentes operan simultáneamente.
Todavía no estoy seguro de si Newton está resolviendo un problema de IA—o si está revelando que la infraestructura blockchain ha sido, desde el principio, el cuello de botella oculto.#newt