Autor: Daniel Barabander
Übersetzung: Tim, PANews
Wenn sich das Internet der Zukunft zu einem Marktplatz entwickelt, auf dem AI-Agenten sich gegenseitig für Dienstleistungen bezahlen, dann werden Kryptowährungen in gewisser Weise zu einem Mainstream-Produkt, das mit dem Markt übereinstimmt, was zuvor nur ein Traum war. Obwohl ich zuversichtlich bin, dass es Zahlungen für Dienstleistungen zwischen AI-Agenten geben wird, bin ich mir über die Frage, ob das Marktplatzmodell erfolgreich sein kann, noch unsicher.
Mit “Marktplatz” meine ich ein dezentrales, erlaubnisfreies Ökosystem von unabhängig entwickelten, lose koordinierten Agenten. Ein solches Internet gleicht eher einem offenen Markt als einem zentral geplanten System. Der typischste Fall von “Gewinnen” ist Linux. Im Gegensatz dazu steht das Modell der “Kathedrale”: ein vertikal integriertes, eng geknüpftes Servicesystem, das von einer Handvoll Giganten dominiert wird, typisch für Windows. (Der Begriff leitet sich von Eric Raymonds klassischem Artikel “The Cathedral and the Bazaar” ab, in dem die Open-Source-Entwicklung als scheinbar chaotisch, aber anpassungsfähig beschrieben wird.) Es ist ein evolutionäres System, das in der Lage ist, ausgeklügelte Systeme im Laufe der Zeit zu transzendieren. ）
Werfen wir einen Blick auf die beiden Voraussetzungen für die Verwirklichung dieser Vision, nämlich die Verbreitung von Smart Proxy Payments und den Aufstieg der Marktwirtschaft. Erklären Sie dann, warum Kryptowährungen, wenn beides Realität wird, nicht nur nützlich, sondern auch unverzichtbar sind.
Bedingung 1: Zahlungen werden in die meisten Agenturgeschäfte integriert
Das uns bekannte Internet basiert in seinem Kostenmodell auf der Subventionierung von Werbung, die auf der Anzahl der menschlichen Besuche von Anwendungsseiten basiert. In einer Welt, die von intelligenten Agenten dominiert wird, müssen Menschen nicht mehr persönlich Websites besuchen, um Online-Dienste zu erhalten. Anwendungen werden zunehmend auf eine Architektur basieren, die auf intelligenten Agenten beruht, anstatt auf traditionellen Benutzeroberflächen.
Intelligente Agenten haben keine “Augen” (d.h. Benutzeraufmerksamkeit) für den Verkauf von Werbung, daher müssen Anwendungen dringend ihre Gewinnstrategie ändern und stattdessen direkt von den intelligenten Agenten Gebühren für Dienstleistungen erheben. Dies ähnelt im Grunde dem aktuellen Geschäftsmodell von APIs. Nehmen wir LinkedIn als Beispiel: Dessen Basisdienste sind zwar kostenlos, aber um auf seine API (d.h. “Bot”-Benutzeroberfläche) zuzugreifen, müssen entsprechende Gebühren bezahlt werden.
Es scheint, dass Zahlungssysteme höchstwahrscheinlich in die meisten Transaktionen von Agenten integriert werden. Während Agenten Dienstleistungen anbieten, werden sie in Form von Mikrotransaktionen Gebühren von Nutzern oder anderen Agenten erheben. Zum Beispiel: Du könntest deinen persönlichen Agenten bitten, auf LinkedIn nach hervorragenden Stellenkandidaten zu suchen. In diesem Fall würde dein persönlicher Agent mit dem LinkedIn-Rekrutierungsagenten interagieren, der im Voraus die entsprechenden Servicegebühren erhebt.
Bedingung zwei: Die Nutzer werden auf von unabhängigen Entwicklern erstellte Agenten angewiesen sein, die über hochspezialisierte Hinweise, Daten und Tools verfügen. Diese Agenten bilden durch wechselseitige Dienstaufrufe eine Art “Marktplatz”, jedoch besteht zwischen den Agenten in diesem Marktplatz kein Vertrauensverhältnis.
Diese Bedingung ist theoretisch sinnvoll, aber ich bin mir nicht sicher, wie sie in der Praxis funktionieren wird.
Die folgenden Gründe werden die Entstehung des Marktplatzmodus erklären:
Derzeit tragen Menschen den Großteil der Dienstleistungsarbeit, und wir lösen spezifische Aufgaben über das Internet. Doch mit dem Aufkommen intelligenter Agenten wird der Aufgabenbereich, den die Technologie übernehmen kann, exponentiell wachsen. Benutzer benötigen intelligente Agenten, die über spezielle Eingabeaufforderungen, die Fähigkeit zur Werkzeugnutzung und Datenunterstützung verfügen, um spezifische Aufgaben zu erledigen. Die Vielfalt dieser Aufgabensets wird die Abdeckungsfähigkeit einer Handvoll vertrauenswürdiger Unternehmen bei weitem übersteigen, genau wie das iPhone auf ein riesiges Ökosystem von Drittentwicklern angewiesen ist, um sein volles Potenzial auszuschöpfen.
Unabhängige Entwickler werden diese Rolle übernehmen, indem sie durch extrem niedrige Entwicklungskosten (wie Videocoding) in Kombination mit Open-Source-Modellen die Fähigkeit erwerben, spezialisierte intelligente Agenten zu schaffen. Dies wird einen Long-Tail-Markt hervorbringen, der aus einer Vielzahl von spezialisierten Agenten besteht und ein marktplatzähnliches Ökosystem bildet. Wenn Benutzer die Agenten auffordern, Aufgaben auszuführen, rufen diese Agenten andere Agenten mit spezifischen Fachkenntnissen zur Zusammenarbeit auf, und die aufgerufenen Agenten rufen wiederum noch spezifischere Agenten auf, wodurch ein schichtweise fortschreitendes, kaskadierendes Kooperationsnetzwerk entsteht.
In diesem Marktszenario sind die meisten Dienstleistungsanbieter untereinander relativ unzuverlässig, da diese Anbieter von unbekannten Entwicklern bereitgestellt werden und ihre Anwendungen eher Nischencharakter haben. Es wird für die Long-Tail-Anbieter schwierig sein, genügend Reputation aufzubauen, um Vertrauen zu gewinnen. Dieses Vertrauensproblem wird im Chrysanthemen-Chain-Modell besonders ausgeprägt sein, da die Dienste mehrfach delegiert werden. Je weiter der Dienstanbieter von dem ursprünglich vertrauten Anbieter (oder einem Anbieter, den der Nutzer vernünftigerweise erkennen kann) entfernt ist, desto mehr wird das Vertrauen des Nutzers in jedem Delegationsschritt allmählich abnehmen.
Jedoch gibt es viele offene Fragen, wenn es darum geht, wie dies in der Praxis umgesetzt werden kann:
Lassen Sie uns zunächst mit professionellen Daten als einem Hauptanwendungsfall für intelligente Agenten im Markt beginnen und durch spezifische Fälle das Verständnis vertiefen. Angenommen, es gibt eine kleine Anwaltskanzlei, die eine große Anzahl von Transaktionen für Krypto-Kunden bearbeitet. Diese Institution hat Hunderte von verhandelten Vertragsbedingungen gesammelt. Wenn Sie ein Krypto-Unternehmen sind, das sich in der Seed-Finanzierungsrunde befindet, können Sie sich ein solches Szenario vorstellen: Ein intelligenter Agent, der auf diesen Vertragsbedingungen basiert und das Modell feinabstimmt, könnte effektiv bewerten, ob Ihre Finanzierungsbedingungen den Marktstandards entsprechen, was einen bedeutenden praktischen Wert hätte.
Aber wir müssen tiefergehende Überlegungen anstellen: Ist es wirklich im Interesse von Anwaltskanzleien, durch intelligente Agenten einen Beratungsdienst für solche Daten anzubieten?
Die Öffnung dieses Dienstes für die Öffentlichkeit in Form einer API würde im Wesentlichen die proprietären Daten der Kanzlei kommerzialisieren, während das eigentliche geschäftliche Anliegen der Kanzlei darin besteht, durch die professionelle Dienstzeit der Anwälte Aufschläge zu erzielen. Aus der Perspektive der rechtlichen Regulierung sind hochpreisige juristische Daten oft durch strenge Geheimhaltungspflichten eingeschränkt, was genau den Kern ihres kommerziellen Wertes ausmacht und auch der Grund ist, warum öffentliche Modelle wie ChatGPT solche Daten nicht erhalten können. Selbst wenn neuronale Netzwerke über die Eigenschaft der “Informationsnebelbildung” verfügen, ist es unter dem Rahmen der Vertraulichkeitspflichten zwischen Anwalt und Mandant fraglich, ob die Unverständlichkeit des Algorithmus in einem Black-Box-Modell ausreicht, um die Kanzlei davon zu überzeugen, dass sensible Informationen nicht durchgesickert werden? Dies stellt ein erhebliches Compliance-Risiko dar.
In Anbetracht aller Faktoren könnte die bessere Strategie der Kanzlei darin bestehen, interne AI-Modelle einzusetzen, um die Präzision und Effizienz der Rechtsdienstleistungen zu verbessern, differenzierte Wettbewerbsvorteile im Bereich der Fachdienstleistungen zu schaffen und weiterhin das intellektuelle Kapital der Anwälte als Kernprofitmodell zu nutzen, anstatt riskante Versuche zur Monetarisierung von Datenvermögen zu unternehmen.
Meiner Meinung nach sollte das “beste Anwendungsgebiet” professioneller Daten und intelligenter Agenten drei Bedingungen erfüllen:
- Daten haben einen hohen商业价值
- Aus nicht sensiblen Branchen (nicht medizinisch/rechtlich usw.)
- “Datennebenprodukte”, die nicht zum Hauptgeschäft gehören.
Zum Beispiel können Reedereien (nicht sensible Branchen) wertvoll sein, wenn es darum geht, Markttrends für Rohstoff-Hedgefonds anhand von Daten wie Schiffspositionierung, Frachtaufkommen und Hafenumschlag vorherzusagen, die im Logistik- und Transportprozess anfallen (“Datenverschwendung” außerhalb ihres Kerngeschäfts). Der Schlüssel zur Monetarisierung dieser Art von Daten liegt darin, dass die Grenzkosten der Datenerfassung nahe Null liegen und keine Kerngeschäftsgeheimnisse beinhalten. Ähnliche Szenarien können in Bereichen wie der Heatmap der Passagierflusslinien im Einzelhandel (Bewertung von Gewerbeimmobilien), den regionalen Stromverbrauchsdaten der Stromnetzunternehmen (Prognose des Industrieproduktionsindex) und den Daten zum Sehverhalten von Film- und Fernsehplattformen (kulturelle Trendanalyse) bestehen.
Zu den derzeit bekannten typischen Fällen gehören Fluggesellschaften, die Pünktlichkeitsdaten an Reiseportale verkaufen, sowie Kreditkartenunternehmen, die Einzelhändlern Berichte über regionale Konsumtrends verkaufen.
Über Prompting und Tool-Calls bin ich mir nicht sicher, welchen Wert unabhängige Entwickler bieten können, der nicht bereits von Mainstream-Marken produktiv genutzt wird. Meine einfache Logik ist: Wenn eine Kombination aus einem Prompt und einem Tool-Call so wertvoll ist, dass unabhängige Entwickler damit Gewinn erzielen können, würden dann nicht vertrauenswürdige große Marken direkt einsteigen und es kommerzialisieren?
Das könnte auf meine mangelnde Vorstellungskraft zurückzuführen sein. Die kleinen, wenig genutzten Code-Repositories mit einer langen Schwanzverteilung auf GitHub bieten eine gute Analogie für das Agenten-Ökosystem. Bitte teilen Sie konkrete Beispiele.
Wenn die realen Bedingungen das Marktmuster nicht unterstützen, werden die meisten Dienstanbieter relativ vertrauenswürdig sein, da sie von bekannten Marken entwickelt werden. Diese Anbieter können den Interaktionsbereich auf eine ausgewählte Sammlung vertrauenswürdiger Anbieter beschränken und durch Mechanismen der Vertrauensketten die Dienstleistungsgarantie durchsetzen.
Warum sind Kryptowährungen unverzichtbar?
Wenn das Internet zu einem Marktplatz wird, der aus spezialisierten, aber im Grunde genommen unzuverlässigen Vermittlern (Bedingung 2) besteht, die durch die Bereitstellung von Dienstleistungen entlohnt werden (Bedingung 1), dann wird die Rolle von Kryptowährungen viel klarer: Sie bieten die notwendige Vertrauenssicherung, um Transaktionen in einem Umfeld mit niedrigem Vertrauen zu unterstützen.
Wenn Benutzer kostenlose Online-Dienste nutzen, investieren sie ohne Bedenken (da das schlimmste Ergebnis nur Zeitverschwendung ist), aber wenn es um Geldtransaktionen geht, verlangen die Benutzer stark nach einer Garantie für “Zahlung bedeutet Leistung”. Derzeit erreichen Benutzer diese Garantie durch einen Prozess des “Zuerst vertrauen, dann überprüfen”, indem sie beim Bezahlen dem Handelspartner oder der Dienstplattform vertrauen und die Erfüllung der Leistung nach Abschluss des Dienstes nachverfolgen.
In einem Markt, der aus vielen Agenten besteht, wird Vertrauen und nachträgliche Überprüfung weit weniger leicht zu erreichen sein als in anderen Szenarien.
Vertrauen. Wie bereits erwähnt, wird es für Agenten, die sich in einer Langschwanzverteilung befinden, schwierig sein, genügend Glaubwürdigkeit zu sammeln, um das Vertrauen anderer Agenten zu gewinnen.
Nachverifikation. Die Agenten werden sich in einer langen Kettenstruktur gegenseitig aufrufen, sodass es für die Benutzer erheblich schwieriger wird, manuell Überprüfungen durchzuführen und zu identifizieren, welcher Agent seine Pflichten vernachlässigt oder sich unrechtmäßig verhält.
Der Schlüssel liegt darin, dass das derzeit von uns abhängige Modell “Vertrauen, aber überprüfen” in diesem (technologischen) Ökosystem nicht nachhaltig sein wird. Und genau hier kommt die Krypto-Technologie ins Spiel, die in einem vertrauenslosen Umfeld den Wertetransfer ermöglicht. Die Krypto-Technologie ersetzt durch die doppelte Absicherung von kryptographischen Verifikationsmechanismen und Anreizsystemen der Krypto-Ökonomie die Abhängigkeit von Vertrauen, Reputation und nachträglicher manueller Überprüfung im traditionellen Modell.
Kryptoverifizierung: Der Dienstleister kann nur dann eine Vergütung erhalten, wenn er dem anfragenden Dienstleister einen kryptografischen Nachweis erbringen kann, der bestätigt, dass er die versprochenen Aufgaben abgeschlossen hat. Zum Beispiel kann der Dienstleister durch den Nachweis einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung (TEE) oder durch den Nachweis von Zero-Knowledge-Transport Layer Security (zkTLS) (vorausgesetzt, wir können eine solche Verifizierung zu einem ausreichend niedrigen Kosten oder in ausreichend kurzer Zeit durchführen), bestätigen, dass er tatsächlich Daten von einer bestimmten Website extrahiert, ein bestimmtes Modell ausgeführt oder eine bestimmte Menge an Rechenressourcen bereitgestellt hat. Solche Arbeiten weisen deterministische Eigenschaften auf und können relativ einfach durch kryptografische Techniken verifiziert werden.
Krypto-Ökonomie: Um Dienstleistungsagenten zu beauftragen, müssen sie eine Art Vermögen hinterlegen. Wenn sie beim Schummeln erwischt werden, wird es beschlagnahmt. Dieser Mechanismus stellt durch wirtschaftliche Anreize ehrliches Verhalten sicher und kann selbst in einer vertrauenslosen Umgebung funktionieren. Zum Beispiel kann ein Agent ein Thema untersuchen und einen Bericht einreichen, aber wie beurteilen wir, ob er “die Arbeit hervorragend erledigt hat”? Dies ist eine komplexere Form der Überprüfbarkeit, da sie nicht deterministisch ist, und die präzise unscharfe Überprüfbarkeit zu erreichen, war lange das ultimative Ziel von Krypto-Projekten.
Aber ich glaube, dass wir durch den Einsatz von KI als neutraler Schiedsrichter jetzt endlich auf dem richtigen Weg sind, eine unscharfe Überprüfbarkeit zu erreichen. Wir können uns vorstellen, dass ein KI-Ausschuss den Streitbeilegungs- und Einziehungsprozess in einer Umgebung mit minimiertem Vertrauen durchführt, z. B. in einer vertrauenswürdigen Durchsetzungsumgebung. Wenn ein Agent die Arbeit eines anderen Agenten in Frage stellt, erhält jede KI im Komitee die Eingabedaten, Ausgaben und relevanten Hintergrundinformationen des Agenten (einschließlich der Historie von Streitigkeiten im Netzwerk, früherer Arbeiten usw.). Sie können dann entscheiden, ob sie es beschlagnahmen oder nicht. Dies wird zu einem optimistischen Verifizierungsmechanismus führen, der durch wirtschaftliche Anreize grundsätzlich von Betrug durch Teilnehmer abhält.
Aus praktischer Sicht ermöglicht Kryptowährung die Atomizität der Zahlungen durch die Verifizierung der Dienstleistungen, das heißt, alle Arbeiten müssen verifiziert abgeschlossen werden, bevor der AI-Agent eine Belohnung erhalten kann. In einer Agentenwirtschaft ohne Zutrittsgenehmigung ist dies die einzige skalierbare Lösung, die am Rand des Netzwerks zuverlässige Sicherheiten bietet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir, wenn die überwiegende Mehrheit der Affiliate-Transaktionen keine Zahlung von Geldern beinhaltet (d. h. Bedingung 1 nicht erfüllt) oder mit vertrauenswürdigen Marken (d. h. Bedingung 2 nicht erfüllt), möglicherweise keinen Kryptowährungs-Zahlungskanal für Affiliates aufbauen müssen. Dies liegt daran, dass es den Benutzern nichts ausmacht, mit nicht vertrauenswürdigen Parteien zu interagieren, wenn die Gelder sicher sind. Wenn es um Finanztransaktionen geht, müssen Agenten die interagierenden Objekte nur auf eine Whitelist einiger weniger vertrauenswürdiger Marken und Institutionen beschränken und sicherstellen, dass die Versprechen der von jedem Agenten erbrachten Dienstleistungen über die Vertrauenskette erfüllt werden.
Aber wenn diese beiden Bedingungen erfüllt sind, wird Kryptowährung zu einer unverzichtbaren Infrastruktur, da sie die einzige Möglichkeit ist, Arbeit zu validieren und Zahlungen in großem Umfang in einer Umgebung mit geringem Vertrauen und ohne Genehmigungen zu erzwingen. Die Kryptographie hat dem “Basar” ein konkurrenzfähiges Werkzeug an die Hand gegeben, das die “Kathedrale” übertrifft.
