零知識證明在金融中的標準用例，將隱私視爲一種二元狀態——要麼你披露數據，要麼你不披露。這樣的表述忽略了更細微的摩擦。一個用於優化多資產組合的人工智能，並不需要在時刻 t 知道你精確的餘額。它需要的是：你的餘額相對於其履約義務的軌跡。正如 @NewtonProtocol 所實現的那樣，可驗證憑證並不只是簡單的開/關開關。它們是範圍證明（range proofs），能夠斷言“餘額落在桶 B 中，且保證金爲 M”。矛盾就出現在這裏。

人工智能會基於對現實的壓縮表徵做出決策。你用“完美信息”換取“密碼學保密性”。相關的心智模型是“保真度折扣”（Fidelity Discount）——在使用謂詞（predicate）與使用原始數據之間，決策預期價值的比率。95% 的保真度折扣意味着你的代理行動得幾乎如同它看到了所有信息，同時卻幾乎沒有泄露任何內容。風險在於：這個折扣在不同市場情景下並非均勻。在高波動環境中，如果你的清算閾值附近只有一個粗粒度的區間桶，可能會過早觸發防禦性舉措。代理只能看到一個受限的斷言，因此無法區分當閾值爲 10,000 美元時的 10,050 與 10,500。它們都屬於“高於”，但其中一個提供的緩衝更大。

這會把問題從密碼學轉向校準。爲了保證代理的執行質量不降到可接受的限制之下，認證（attestation）最多可以粗到什麼程度？牛頓（Newton）的架構讓你可以按策略進行調參，但這種靈活性會帶來治理開銷。

如果市場對你不利，是因爲代理缺乏足夠的分辨率而無法最優行動——這算是隱私失敗，還是風險管理失敗？

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