Nesen man bija mazs mirklis, kad šaubījos, skatoties, kā cilvēki runā par autonomiem AI aģentiem. Prezentācija izklausījās tīra: aģenti, kas tirgojas, sarunājas, plāno, pēta, pērk pakalpojumus un varbūt pat pārvalda darba plūsmas bez pastāvīgas cilvēku iejaukšanās.

Bet jo vairāk par to domāju, jo mazāk šī problēma likās inteliģence.

Grūtāks jautājums ir: kurš pārbauda, ko aģents izmantoja, kurš saņem samaksu, kurš ir atbildīgs un kurš to var vēlāk pierādīt?

Tur ir vieta, kur aģentu ekonomika sāk izskatīties mazāk kā programmatūras tendence un vairāk kā infrastruktūras problēma.

Aģentu ekonomikai ir uzticības problēma

AI aģenti bieži tiek apspriesti, it kā tie būtu tikai gudrāki roboti. Patiesībā noderīgi aģenti var pieskarties naudai, datiem, akreditācijām, modeļiem, API, lietotāja atļaujām un regulētām darba plūsmām.

Būvētājs var izveidot aģentu, kas izmanto vairākus datu kopas. Lietotājs var paļauties uz šo aģentu, lai pieņemtu lēmumu. Institūcijai var būt nepieciešams auditēt rezultātu. Regulators var jautāt, kā sistēma nonāca pie secinājuma. Datu īpašnieks var gaidīt atlīdzību, ja viņu dati palīdzēja radīt vērtību.

Šī ķēde ir nekārtīga.

Šodienas iestatījumā liela daļa no tā ir atkarīga no privātiem žurnāliem, platformu kontrolētām datubāzēm un uzticības tam, kurš vada infrastruktūru. Tas var darboties maziem eksperimentiem. Tas kļūst grūtāk, kad aģenti sāk pārvietoties reālajā ekonomiskajā aktivitātē.

Ja AI sistēma rada vērtību, bet neviens nevar skaidri izsekot ievades, tiesības, atļaujas un maksājumus, sistēma kļūst grūti uzticama mērogā.

Kāpēc īpašumtiesības ir svarīgas aģentiem

Aģents nav tikai kods. Tas parasti ir pakete, kas sastāv no modeļa uzvedības, datu piekļuves, rīku izmantošanas, aicinājumiem, atļaujām un ekonomiskām attiecībām.

Tas rada praktisku īpašumtiesību jautājumu.

Kurš pieder datiem, ko izmanto aģents?
Kurš pieder uzlabojumiem, kas radīti no lietotāja mijiedarbībām?
Kurš saņem vērtību, kad aģents nopelna ienākumus?
Kurš uzņemas atbildību, ja kaut kas noiet greizi?

Šie nav abstrakti juridiski jautājumi. Tie ietekmē, vai būvētāji var monetizēt savu darbu, vai lietotāji uzticas iznākumam, vai institūcijas var pieņemt aģentus un vai regulatori var saprast sistēmu.

Šeit @OpenLedger man kļūst interesanti. OpenLedger ir koncentrējies uz AI Blockchain infrastruktūru, lai atbloķētu likviditāti ap datiem, modeļiem un aģentiem. Vienkāršā valodā, $OPEN ir savienots ar tīklu, kur AI saistītie aktīvi un ieguldījumi var kļūt izsekojami, piederami un monetizējami.

Tas nerisina katru aģentu problēmu maģiski. Bet tas norāda uz struktūru, kas tirgum var būt nepieciešama.

Infrastruktūra pirms pieņemšanas

Daudzas AI sarunas koncentrējas uz veiktspēju. Ātrāki modeļi, lētāka inferencija, labāki aģenti.

Bet pieņemšanu bieži kavē garlaicīgas lietas: atbilstība, norēķini, licenci, ziņošana un strīdu risināšana.

Īpaši institūcijas neprasa tikai, “Vai tas strādā?” Viņi jautā: “Vai mēs to varam pārbaudīt, auditēt, pareizi apmaksāt un vēlāk aizstāvēt tā izmantošanu?”

Lietotājiem tas rūp arī, pat ja viņi izmanto citu valodu. Viņi vēlas zināt, vai aģents darbojas viņu interesēs, vai viņu dati tiek ļaunprātīgi izmantoti, un vai rezultāts ir uzticams.

Būvētājiem tas rūp, jo neskaidras īpašumtiesības var iznīcināt stimulus. Ja izstrādātājs izveido noderīgu aģentu, bet nevar no tā gūt vērtību, biznesa modelis kļūst trausls.

OpenLedger var būt nozīmīgs, jo tas attiecina AI aktīvus uz ekonomiskiem objektiem, kuriem nepieciešami sliežu ceļi: izcelsme, atribūcija, likviditāte un vērtības sadale.

Praktisks piemērs

Iedomājieties, ka būvētājs izveido atbilstības pētījumu aģentu mazajiem fintech uzņēmumiem.

Aģents izmanto licencētos regulējošos dokumentus, specializētas finanšu datu kopas, pielāgotu modeli un lietotāja specifisku uzņēmuma informāciju. Tas ģenerē kopsavilkumus, atzīmē riskus un rekomendē nākamos soļus.

Normālā centralizētā iestatījumā uzņēmums, kas izmanto aģentu, var saņemt atbildi, taču pamatā esošo ieguldījumu pēdas ir grūti pārbaudīt. Kura datu kopa bija nozīmīga? Vai dati bija licencēti? Vai modelis izmantoja ierobežotu informāciju? Vai ieguldītāji saņēma atlīdzību? Vai iznākumu var auditēt sešus mēnešus vēlāk?

Ar tādu infrastruktūru kā OpenLedger mērķis būtu padarīt daļas no šīs ķēdes pārbaudāmākas. Datu ieguldītājiem varētu būt skaidrāka īpašumtiesība. Modeļa vai aģenta radītāji varētu monetizēt izmantošanu. Institūcijām varētu būt labāki ieraksti. Regulatori varētu redzēt strukturētāku vērtības un atbildības plūsmu.

Tas nav hype. Tas ir cauruļvads.

Un regulētajos tirgos cauruļvads ir svarīgs.

Risks: aģenti var palikt pārāk fragmentēti

Cautious view ir tāds, ka tas var aizņemt ilgāk, nekā cilvēki gaida.

AI aģenti joprojām ir agrīnā attīstības stadijā. Daudzi ir noderīgi demonstrācijās, bet neuzticami sarežģītās darba plūsmās. Būvētāji var nevēlēties papildu infrastruktūru, ja tas palielina izmaksas vai berzes. Institūcijas var kustēties lēni. Regulatori var izveidot prasības, kas atšķiras dažādās valstīs. Lietotāji var rūpēties par ērtībām vairāk nekā par izcelsmi, līdz notiek kaut kas nepareizs.

Ir arī koordinācijas problēma. Lai OpenLedger būtu patiešām nozīmīgs, pietiekamam skaitam būvētāju, datu īpašnieku, modeļu radītāju un lietotāju jāiesaistās tajā pašā ekonomiskajā loģikā. Infrastruktūra kļūst vērtīga tikai tad, kad cilvēki faktiski virza aktivitāti caur to.

Tātad risks nav tikai tehnisks. Tas ir uzvedības.

Aģentu ekonomikai var būt nepieciešama pārbaudāma īpašumtiesība un norēķini, bet nepieciešamība pēc kaut kā negarantē ātru pieņemšanu.

Pamatu secinājums

Cilvēki, kuri visdrīzāk izmantos OpenLedger, nav gadījuma AI lietotāji, kas meklē jaunumu. Tie ir būvētāji, kuri vēlas monetizēt aģentus, datu īpašnieki, kuri vēlas atribūciju, institūcijas, kurām nepieciešami auditēšanas ceļi, un galu galā regulatori, kuri vēlas skaidrāku atbildību.

Tas var darboties, jo AI aģenti rada ekonomisku aktivitāti, kuru centralizētās sistēmas var grūti skaidri izskaidrot. Ja aģenti veic vērtīgākus uzdevumus, pieprasījums pēc izcelsmes, norēķiniem un atbilstības var kļūt grūtāk ignorējams.

Tas var neizdoties vai palēnināties, ja aģenti paliek ar zemu risku, ja lietotājiem nerūp īpašumtiesības, ja būvētāji izvairās no papildu sarežģījumiem, vai ja institūcijas nolemj, ka privātās sistēmas ir pietiekami labas.

Tāpēc es skatos uz @OpenLedger un $OPEN mazāk kā uz vienkāršu AI naratīvu un vairāk kā uz likmi, vai aģentu ekonomikai būs nepieciešami kvīti.

Tas nav finanšu padoms.

#OpenLedger

Ko tu domā: vai AI aģentiem būs nepieciešami pārbaudāmi īpašumtiesību sliežu ceļi, vai ērtības pārspēs caurspīdīgumu?