Если в будущем интернет превратится в рынок, где AI-агенты будут взаимно оплачивать услуги, то в определенной мере криптовалюты станут основными продуктами, соответствующими рынку, о чем мы ранее могли только мечтать. Хотя я уверен в том, что между AI-агентами будут возникать платные услуги, я все еще с осторожностью отношусь к тому, сможет ли рынок выжить.
Под «рынком» я подразумеваю децентрализованную, не требующую разрешений экосистему независимо разработанных, слабо скоординированных агентов. Такой интернет больше похож на открытый рынок, чем на централизованно планируемую систему. Наиболее типичным случаем «выигрыша» является Linux. В противоположность этому модель «Кафедрального собора»: вертикально интегрированная, тесно связанная система обслуживания, в которой доминирует горстка гигантов, типичным представителем которой является Windows. (Этот термин происходит от классической статьи Эрика Рэймонда «Собор и базар», в которой разработка с открытым исходным кодом описывается как кажущаяся хаотичной, но адаптируемая.) Это эволюционная система, которая способна со временем превосходить сложные системы. ）
Давайте поочередно проанализируем два предварительных условия для реализации этой концепции: распространение умных агентских платежей и возникновение рыночной экономики. Затем объясним, почему, когда оба условия станут реальностью, криптовалюты не только будут полезными, но и станут незаменимыми.
Условие 1: Платежи будут интегрированы в большинство сделок через агентов
Известный нам интернет основан на модели субсидирования затрат, которая зависит от количества просмотров страниц людьми для размещения рекламы. Но в мире, управляемом интеллектуальными агентами, людям больше не нужно будет лично посещать веб-сайты, чтобы получать онлайн-услуги. Приложения также будут все больше переходить на архитектуру, основанную на интеллектуальных агентах, а не на традиционной модели пользовательского интерфейса.
У интеллектуальных агентов нет "глаз" (то есть пользовательского внимания) для продажи рекламы, поэтому приложениям срочно нужно изменить свою стратегию получения прибыли и начать взимать плату за услуги непосредственно с интеллектуальных агентов. Это по сути похоже на текущую бизнес-модель API. Например, LinkedIn предоставляет свои основные услуги бесплатно, но если вы хотите получить доступ к его API (то есть интерфейсу пользователя "робота"), вам придется заплатить соответствующую плату.
Исходя из этого, платежные системы, скорее всего, будут интегрированы в большинство сделок с агентами. Агент, предоставляя услуги, будет взимать плату с пользователей или других агентов в форме микротранзакций. Например: вы можете попросить своего личного агента найти отличных кандидатов на вакансии в LinkedIn, и в этом случае ваш личный агент будет взаимодействовать с агентом по найму LinkedIn, который заранее возьмет соответствующую плату за услуги.
Условие 2: Пользователи будут полагаться на агенты, созданные независимыми разработчиками, обладающие высокоспециализированными подсказками, данными и инструментами. Эти агенты формируют своего рода "рынок" через взаимные вызовы услуг, но между агентами на этом рынке отсутствуют доверительные отношения.
Это условие теоретически имеет смысл, но я не уверен, как оно будет работать на практике.
Вот причины, по которым будет сформирована рыночная модель:
В настоящее время человечество берет на себя большую часть сервисной работы, решая конкретные задачи через интернет. Но с ростом интеллектуальных агентов диапазон задач, которые могут взять на себя технологии, будет экспоненциально расширяться. Пользователям нужны интеллектуальные агенты с эксклюзивными подсказками, возможностями вызова инструментов и поддержкой данных для выполнения конкретных задач. Разнообразие таких наборов задач значительно превысит возможности покрытия немногих надежных компаний, так же как iPhone должен полагаться на огромное количество сторонних разработчиков, чтобы раскрыть весь свой потенциал.
Независимые разработчики возьмут на себя эту роль, сочетая очень низкие затраты на разработку (например, видеокодирование) с открытыми моделями, получая возможность создавать специализированные интеллектуальные агенты. Это приведет к возникновению длинного хвоста рынка, состоящего из массы агентов в узких сегментах, формируя экосистему, подобную рынку. Когда пользователи просят агентов выполнить задачу, эти агенты будут вызывать других агентов с определенными профессиональными навыками для совместной работы, при этом вызываемые агенты будут продолжать вызывать более специализированных агентов, таким образом формируя многоуровневую цепочку кооперации.
В этом сценарии рынка подавляющее большинство прокси-серверов, предоставляющих услуги, относительно не доверяют друг другу, потому что они предоставляются неизвестными разработчиками и используются для нишевых целей. Агентам с длинным хвостом будет трудно создать достаточную репутацию, чтобы заслужить надежную поддержку. Эта проблема доверия будет особенно заметна в модели последовательной цепочки, когда сервис делегируется слой за слоем, и по мере того, как прокси службы находится все дальше и дальше от агента, которому пользователь изначально доверял (или даже от агента, которого пользователь может разумно идентифицировать), доверие пользователя будет постепенно снижаться с каждым делегированным соединением.
Тем не менее, при рассмотрении того, как реализовать это на практике, существует много неразрешенных вопросов:
Давайте начнем с профессиональных данных как одного из основных сценариев применения агентов на рынке, и углубим наше понимание на конкретных кейсах. Допустим, есть небольшая юридическая фирма, которая обрабатывает множество транзакций для криптоклиентов, и агентство собрало сотни согласованных условий сделки. Если вы являетесь криптокомпанией, которая находится в середине посевного раунда финансирования, вы можете представить себе сценарий, в котором агент с моделью тонкой настройки на основе этих условий может эффективно оценить, соответствуют ли ваши условия финансирования рыночным стандартам, что будет иметь большую практическую ценность.
Но нам нужно глубже задуматься: действительно ли адвокатские конторы извлекают выгоду из предоставления таких услуг по анализу данных через интеллектуальные агенты?
Открытие сервиса для широкой публики в виде API по существу коммерциализирует конфиденциальные данные юридической фирмы, а реальное деловое стремление юридической фирмы заключается в получении премиального дохода за счет профессионального времени работы юриста. С точки зрения правового регулирования, ценные юридические данные часто подпадают под строгие обязательства по конфиденциальности, что является ядром их коммерческой ценности, а также важной причиной, по которой публичные модели, такие как ChatGPT, не могут получить такие данные. Даже если нейросеть обладает характеристиками «атомизации информации» в рамках обязательств по соблюдению конфиденциальности между адвокатом и клиентом, достаточна ли необъяснимость алгоритмического черного ящика для того, чтобы дать юридической фирме уверенность в том, что утечка конфиденциальной информации не произойдет? Это влечет за собой значительные последствия для соблюдения нормативных требований.
С учетом всего, возможно, более оптимальной стратегией для юридических фирм будет внутреннее развертывание ИИ-моделей для повышения точности и эффективности юридических услуг, создание дифференцированного конкурентного преимущества на рынке профессиональных услуг и продолжение использования интеллектуального капитала адвокатов в качестве основной модели прибыли, а не рискованная монетизация данных.
На мой взгляд, "лучшие сценарии применения" профессиональных данных и интеллектуальных агентов должны соответствовать трем условиям:
Данные имеют высокую коммерческую ценность
Из не чувствительных отраслей (не медицинских/юридических и т.д.)
"Данные побочные продукты", не относящиеся к основной деятельности.
Например, судоходные компании (нечувствительные отрасли) могут иметь ценность в прогнозировании рыночных тенденций для товарных хедж-фондов на основе таких данных, как позиционирование судов, объем фрахта и грузооборот порта, генерируемые в процессе логистики и транспортировки («потери данных» за пределами их основного бизнеса). Ключом к монетизации этого типа данных является то, что предельные затраты на получение данных близки к нулю и не связаны с основными коммерческими секретами. Аналогичные сценарии могут существовать в таких областях, как тепловая карта пассажирских потоков в розничной торговле (оценка коммерческой недвижимости), данные о региональном потреблении электроэнергии электросетевыми компаниями (прогнозирование индекса промышленного производства) и данные о поведении зрителей кино- и телевизионных платформ (анализ культурных трендов).
На данный момент известные типичные примеры включают в себя продажу данных о punctuality авиакомпаниями туристическим платформам, а также продажу отчетов о региональных потребительских тенденциях кредитными картами розничным продавцам.
Что касается подсказок и вызовов инструментов, я не совсем уверен, какую ценность независимые разработчики могут предоставить, которая не была бы коммерциализирована основными брендами. Моя простая логика такова: если комбинация подсказки и вызова инструмента имеет ценность, позволяющую независимым разработчикам получать прибыль, разве доверенные крупные бренды не войдут прямо на рынок, чтобы коммерциализировать это?
Это может быть связано с недостатком моего воображения, малые коды с длинным хвостом на GitHub предоставляют хорошую аналогию для экосистемы агентов, буду рад поделиться конкретными примерами.
Если реальные условия не поддерживают модель рынка, то подавляющее большинство поставляющих услуги агентов будет иметь относительно высокую степень доверия, поскольку они будут разработаны известными брендами. Эти агенты могут ограничить область взаимодействия отобранным набором надежных агентов и обеспечить гарантии услуг с помощью механизма цепочки доверия.
Почему криптовалюты необходимы?
Если интернет превратится в рынок, состоящий из специализированных, но практически ненадежных агентов (условие 2), которые получают вознаграждение за предоставление услуг (условие 1), тогда роль криптовалюты станет гораздо более ясной: она обеспечивает необходимую гарантию доверия для поддержки сделок в условиях низкого доверия.
Когда пользователи используют бесплатные онлайн-сервисы, они без колебаний вкладываются (поскольку худший результат — это просто потеря времени), но когда дело касается денежных транзакций, пользователи будут настоятельно требовать гарантии "оплата — получение результата". В настоящее время пользователи достигают такой гарантии через процесс "сначала доверие, затем проверка", доверяя контрагенту или сервисной платформе при оплате, а после завершения услуги проверяют выполнение обязательств.
Но на рынке, состоящем из множества агентов, доверие и послесловная проверка будут достигнуты гораздо сложнее, чем в других сценариях.
Доверие. Как уже упоминалось, агентам в длинном хвосте распределения будет трудно накопить достаточную репутацию, чтобы заработать доверие других агентов.
Постфактум верификация. Агенты будут взаимно вызывать друг друга в длинной цепочной структуре, поэтому пользователю будет значительно сложнее вручную проверять работу и выявлять, какой агент не справляется со своими обязанностями или ведет себя неподобающим образом.
Ключевым моментом является то, что текущая модель «доверяй, но проверяй», на которую мы полагаемся, станет несостоятельной в этой (технической) экосистеме. И именно здесь криптографические технологии проявляют себя, позволяя осуществлять обмен ценностями в условиях отсутствия доверия. Криптографическая технология с помощью механизма проверки на основе криптографии и механизма стимулов криптоэкономики обеспечивает двойную защиту, заменяя зависимость от доверия, репутационных систем и последующей ручной проверки, присущую традиционным моделям.
Криптографическая проверка: агент, выполняющий услуги, может получить вознаграждение только в том случае, если он сможет предоставить агенту, запрашивающему услуги, криптографическое доказательство, подтверждающее выполнение обязательств. Например, агент может подтвердить, что он действительно извлек данные с заданного веб-сайта, запустил определенную модель или предоставил определенное количество вычислительных ресурсов, с помощью доказательства, основанного на защищенной среде выполнения (TEE), или доказательства нулевых знаний через безопасный транспортный уровень (zkTLS) (при условии, что мы сможем реализовать такую проверку с достаточно низкими затратами или достаточно высокой скоростью). Такая работа обладает детерминированными характеристиками и может быть относительно удобно проверена с помощью криптографических технологий.
Экономика паролей: агенты, предоставляющие услуги, должны заложить определенный актив, и если будет обнаружено мошенничество, они будут лишены этого актива. Этот механизм обеспечивает честное поведение через экономические стимулы, даже в среде, где не требуется доверие. Например, агент может изучить определенную тему и представить отчет, но как мы можем оценить, "выполнил ли он свою работу на отлично"? Это более сложная форма проверяемости, так как она не является детерминированной, и достижение точной нечеткой проверяемости на протяжении долгого времени было конечной целью криптографических проектов.
Но я верю, что, используя ИИ в качестве нейтрального арбитра, мы наконец можем достичь нечеткой проверяемости. Мы можем представить себе, что в средах минимального доверия, таких как доверенные исполняемые окружения, ИИ-комитет будет управлять процессами разрешения споров и конфискации. Когда один агент ставит под сомнение работу другого агента, каждый ИИ в комитете получает входные данные, выходные результаты и соответствующую фоновую информацию (включая его историю споров в сети, предыдущие работы и так далее). Затем они могут решить, следует ли его конфисковать. Это создаст механизм оптимистичной проверки, который с помощью экономических стимулов в корне предотвратит мошенничество со стороны участников.
С практической точки зрения, криптовалюты позволяют нам реализовать атомарность платежей через доказательство услуги, то есть вся работа должна быть проверена и завершена, прежде чем агент AI сможет получить вознаграждение. В экономике агентов без необходимости разрешений на доступ это единственное масштабируемое решение, которое может обеспечить надежную защиту на краю сети.
В заключение, если подавляющее большинство агентских сделок не связано с платежами (т.е. не соответствует условию 1) или осуществляется с доверенными брендами (т.е. не соответствует условию 2), то, возможно, нам не нужно строить криптовалютный платежный канал для агентов. Это потому, что когда безопасность средств обеспечена, пользователи не против взаимодействовать с недоверенными сторонами; а когда речь идет о денежных операциях, агентам нужно ограничить взаимодействие лишь несколькими доверенными брендами и учреждениями в белом списке, и обеспечить выполнение обязательств по предоставляемым услугам через цепочку доверия.
Но если оба условия будут выполнены, криптовалюта станет незаменимой инфраструктурой, потому что это единственный способ в условиях низкого доверия и без разрешений массово проверять работу и принуждать к оплате. Криптографические технологии предоставляют "рынку" конкурентное преимущество по сравнению с "собором".
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
"Рынок" превосходит "Собор", как Криптоактивы стали основой доверия для экономики AI-агентов?
Перевод: Тим,
Если в будущем интернет превратится в рынок, где AI-агенты будут взаимно оплачивать услуги, то в определенной мере криптовалюты станут основными продуктами, соответствующими рынку, о чем мы ранее могли только мечтать. Хотя я уверен в том, что между AI-агентами будут возникать платные услуги, я все еще с осторожностью отношусь к тому, сможет ли рынок выжить.
Под «рынком» я подразумеваю децентрализованную, не требующую разрешений экосистему независимо разработанных, слабо скоординированных агентов. Такой интернет больше похож на открытый рынок, чем на централизованно планируемую систему. Наиболее типичным случаем «выигрыша» является Linux. В противоположность этому модель «Кафедрального собора»: вертикально интегрированная, тесно связанная система обслуживания, в которой доминирует горстка гигантов, типичным представителем которой является Windows. (Этот термин происходит от классической статьи Эрика Рэймонда «Собор и базар», в которой разработка с открытым исходным кодом описывается как кажущаяся хаотичной, но адаптируемая.) Это эволюционная система, которая способна со временем превосходить сложные системы. ）
Давайте поочередно проанализируем два предварительных условия для реализации этой концепции: распространение умных агентских платежей и возникновение рыночной экономики. Затем объясним, почему, когда оба условия станут реальностью, криптовалюты не только будут полезными, но и станут незаменимыми.
Условие 1: Платежи будут интегрированы в большинство сделок через агентов
Известный нам интернет основан на модели субсидирования затрат, которая зависит от количества просмотров страниц людьми для размещения рекламы. Но в мире, управляемом интеллектуальными агентами, людям больше не нужно будет лично посещать веб-сайты, чтобы получать онлайн-услуги. Приложения также будут все больше переходить на архитектуру, основанную на интеллектуальных агентах, а не на традиционной модели пользовательского интерфейса.
У интеллектуальных агентов нет "глаз" (то есть пользовательского внимания) для продажи рекламы, поэтому приложениям срочно нужно изменить свою стратегию получения прибыли и начать взимать плату за услуги непосредственно с интеллектуальных агентов. Это по сути похоже на текущую бизнес-модель API. Например, LinkedIn предоставляет свои основные услуги бесплатно, но если вы хотите получить доступ к его API (то есть интерфейсу пользователя "робота"), вам придется заплатить соответствующую плату.
Исходя из этого, платежные системы, скорее всего, будут интегрированы в большинство сделок с агентами. Агент, предоставляя услуги, будет взимать плату с пользователей или других агентов в форме микротранзакций. Например: вы можете попросить своего личного агента найти отличных кандидатов на вакансии в LinkedIn, и в этом случае ваш личный агент будет взаимодействовать с агентом по найму LinkedIn, который заранее возьмет соответствующую плату за услуги.
Условие 2: Пользователи будут полагаться на агенты, созданные независимыми разработчиками, обладающие высокоспециализированными подсказками, данными и инструментами. Эти агенты формируют своего рода "рынок" через взаимные вызовы услуг, но между агентами на этом рынке отсутствуют доверительные отношения.
Это условие теоретически имеет смысл, но я не уверен, как оно будет работать на практике.
Вот причины, по которым будет сформирована рыночная модель:
В настоящее время человечество берет на себя большую часть сервисной работы, решая конкретные задачи через интернет. Но с ростом интеллектуальных агентов диапазон задач, которые могут взять на себя технологии, будет экспоненциально расширяться. Пользователям нужны интеллектуальные агенты с эксклюзивными подсказками, возможностями вызова инструментов и поддержкой данных для выполнения конкретных задач. Разнообразие таких наборов задач значительно превысит возможности покрытия немногих надежных компаний, так же как iPhone должен полагаться на огромное количество сторонних разработчиков, чтобы раскрыть весь свой потенциал.
Независимые разработчики возьмут на себя эту роль, сочетая очень низкие затраты на разработку (например, видеокодирование) с открытыми моделями, получая возможность создавать специализированные интеллектуальные агенты. Это приведет к возникновению длинного хвоста рынка, состоящего из массы агентов в узких сегментах, формируя экосистему, подобную рынку. Когда пользователи просят агентов выполнить задачу, эти агенты будут вызывать других агентов с определенными профессиональными навыками для совместной работы, при этом вызываемые агенты будут продолжать вызывать более специализированных агентов, таким образом формируя многоуровневую цепочку кооперации.
В этом сценарии рынка подавляющее большинство прокси-серверов, предоставляющих услуги, относительно не доверяют друг другу, потому что они предоставляются неизвестными разработчиками и используются для нишевых целей. Агентам с длинным хвостом будет трудно создать достаточную репутацию, чтобы заслужить надежную поддержку. Эта проблема доверия будет особенно заметна в модели последовательной цепочки, когда сервис делегируется слой за слоем, и по мере того, как прокси службы находится все дальше и дальше от агента, которому пользователь изначально доверял (или даже от агента, которого пользователь может разумно идентифицировать), доверие пользователя будет постепенно снижаться с каждым делегированным соединением.
Тем не менее, при рассмотрении того, как реализовать это на практике, существует много неразрешенных вопросов:
Давайте начнем с профессиональных данных как одного из основных сценариев применения агентов на рынке, и углубим наше понимание на конкретных кейсах. Допустим, есть небольшая юридическая фирма, которая обрабатывает множество транзакций для криптоклиентов, и агентство собрало сотни согласованных условий сделки. Если вы являетесь криптокомпанией, которая находится в середине посевного раунда финансирования, вы можете представить себе сценарий, в котором агент с моделью тонкой настройки на основе этих условий может эффективно оценить, соответствуют ли ваши условия финансирования рыночным стандартам, что будет иметь большую практическую ценность.
Но нам нужно глубже задуматься: действительно ли адвокатские конторы извлекают выгоду из предоставления таких услуг по анализу данных через интеллектуальные агенты?
Открытие сервиса для широкой публики в виде API по существу коммерциализирует конфиденциальные данные юридической фирмы, а реальное деловое стремление юридической фирмы заключается в получении премиального дохода за счет профессионального времени работы юриста. С точки зрения правового регулирования, ценные юридические данные часто подпадают под строгие обязательства по конфиденциальности, что является ядром их коммерческой ценности, а также важной причиной, по которой публичные модели, такие как ChatGPT, не могут получить такие данные. Даже если нейросеть обладает характеристиками «атомизации информации» в рамках обязательств по соблюдению конфиденциальности между адвокатом и клиентом, достаточна ли необъяснимость алгоритмического черного ящика для того, чтобы дать юридической фирме уверенность в том, что утечка конфиденциальной информации не произойдет? Это влечет за собой значительные последствия для соблюдения нормативных требований.
С учетом всего, возможно, более оптимальной стратегией для юридических фирм будет внутреннее развертывание ИИ-моделей для повышения точности и эффективности юридических услуг, создание дифференцированного конкурентного преимущества на рынке профессиональных услуг и продолжение использования интеллектуального капитала адвокатов в качестве основной модели прибыли, а не рискованная монетизация данных.
На мой взгляд, "лучшие сценарии применения" профессиональных данных и интеллектуальных агентов должны соответствовать трем условиям:
Например, судоходные компании (нечувствительные отрасли) могут иметь ценность в прогнозировании рыночных тенденций для товарных хедж-фондов на основе таких данных, как позиционирование судов, объем фрахта и грузооборот порта, генерируемые в процессе логистики и транспортировки («потери данных» за пределами их основного бизнеса). Ключом к монетизации этого типа данных является то, что предельные затраты на получение данных близки к нулю и не связаны с основными коммерческими секретами. Аналогичные сценарии могут существовать в таких областях, как тепловая карта пассажирских потоков в розничной торговле (оценка коммерческой недвижимости), данные о региональном потреблении электроэнергии электросетевыми компаниями (прогнозирование индекса промышленного производства) и данные о поведении зрителей кино- и телевизионных платформ (анализ культурных трендов).
На данный момент известные типичные примеры включают в себя продажу данных о punctuality авиакомпаниями туристическим платформам, а также продажу отчетов о региональных потребительских тенденциях кредитными картами розничным продавцам.
Что касается подсказок и вызовов инструментов, я не совсем уверен, какую ценность независимые разработчики могут предоставить, которая не была бы коммерциализирована основными брендами. Моя простая логика такова: если комбинация подсказки и вызова инструмента имеет ценность, позволяющую независимым разработчикам получать прибыль, разве доверенные крупные бренды не войдут прямо на рынок, чтобы коммерциализировать это?
Это может быть связано с недостатком моего воображения, малые коды с длинным хвостом на GitHub предоставляют хорошую аналогию для экосистемы агентов, буду рад поделиться конкретными примерами.
Если реальные условия не поддерживают модель рынка, то подавляющее большинство поставляющих услуги агентов будет иметь относительно высокую степень доверия, поскольку они будут разработаны известными брендами. Эти агенты могут ограничить область взаимодействия отобранным набором надежных агентов и обеспечить гарантии услуг с помощью механизма цепочки доверия.
Почему криптовалюты необходимы?
Если интернет превратится в рынок, состоящий из специализированных, но практически ненадежных агентов (условие 2), которые получают вознаграждение за предоставление услуг (условие 1), тогда роль криптовалюты станет гораздо более ясной: она обеспечивает необходимую гарантию доверия для поддержки сделок в условиях низкого доверия.
Когда пользователи используют бесплатные онлайн-сервисы, они без колебаний вкладываются (поскольку худший результат — это просто потеря времени), но когда дело касается денежных транзакций, пользователи будут настоятельно требовать гарантии "оплата — получение результата". В настоящее время пользователи достигают такой гарантии через процесс "сначала доверие, затем проверка", доверяя контрагенту или сервисной платформе при оплате, а после завершения услуги проверяют выполнение обязательств.
Но на рынке, состоящем из множества агентов, доверие и послесловная проверка будут достигнуты гораздо сложнее, чем в других сценариях.
Доверие. Как уже упоминалось, агентам в длинном хвосте распределения будет трудно накопить достаточную репутацию, чтобы заработать доверие других агентов.
Постфактум верификация. Агенты будут взаимно вызывать друг друга в длинной цепочной структуре, поэтому пользователю будет значительно сложнее вручную проверять работу и выявлять, какой агент не справляется со своими обязанностями или ведет себя неподобающим образом.
Ключевым моментом является то, что текущая модель «доверяй, но проверяй», на которую мы полагаемся, станет несостоятельной в этой (технической) экосистеме. И именно здесь криптографические технологии проявляют себя, позволяя осуществлять обмен ценностями в условиях отсутствия доверия. Криптографическая технология с помощью механизма проверки на основе криптографии и механизма стимулов криптоэкономики обеспечивает двойную защиту, заменяя зависимость от доверия, репутационных систем и последующей ручной проверки, присущую традиционным моделям.
Криптографическая проверка: агент, выполняющий услуги, может получить вознаграждение только в том случае, если он сможет предоставить агенту, запрашивающему услуги, криптографическое доказательство, подтверждающее выполнение обязательств. Например, агент может подтвердить, что он действительно извлек данные с заданного веб-сайта, запустил определенную модель или предоставил определенное количество вычислительных ресурсов, с помощью доказательства, основанного на защищенной среде выполнения (TEE), или доказательства нулевых знаний через безопасный транспортный уровень (zkTLS) (при условии, что мы сможем реализовать такую проверку с достаточно низкими затратами или достаточно высокой скоростью). Такая работа обладает детерминированными характеристиками и может быть относительно удобно проверена с помощью криптографических технологий.
Экономика паролей: агенты, предоставляющие услуги, должны заложить определенный актив, и если будет обнаружено мошенничество, они будут лишены этого актива. Этот механизм обеспечивает честное поведение через экономические стимулы, даже в среде, где не требуется доверие. Например, агент может изучить определенную тему и представить отчет, но как мы можем оценить, "выполнил ли он свою работу на отлично"? Это более сложная форма проверяемости, так как она не является детерминированной, и достижение точной нечеткой проверяемости на протяжении долгого времени было конечной целью криптографических проектов.
Но я верю, что, используя ИИ в качестве нейтрального арбитра, мы наконец можем достичь нечеткой проверяемости. Мы можем представить себе, что в средах минимального доверия, таких как доверенные исполняемые окружения, ИИ-комитет будет управлять процессами разрешения споров и конфискации. Когда один агент ставит под сомнение работу другого агента, каждый ИИ в комитете получает входные данные, выходные результаты и соответствующую фоновую информацию (включая его историю споров в сети, предыдущие работы и так далее). Затем они могут решить, следует ли его конфисковать. Это создаст механизм оптимистичной проверки, который с помощью экономических стимулов в корне предотвратит мошенничество со стороны участников.
С практической точки зрения, криптовалюты позволяют нам реализовать атомарность платежей через доказательство услуги, то есть вся работа должна быть проверена и завершена, прежде чем агент AI сможет получить вознаграждение. В экономике агентов без необходимости разрешений на доступ это единственное масштабируемое решение, которое может обеспечить надежную защиту на краю сети.
В заключение, если подавляющее большинство агентских сделок не связано с платежами (т.е. не соответствует условию 1) или осуществляется с доверенными брендами (т.е. не соответствует условию 2), то, возможно, нам не нужно строить криптовалютный платежный канал для агентов. Это потому, что когда безопасность средств обеспечена, пользователи не против взаимодействовать с недоверенными сторонами; а когда речь идет о денежных операциях, агентам нужно ограничить взаимодействие лишь несколькими доверенными брендами и учреждениями в белом списке, и обеспечить выполнение обязательств по предоставляемым услугам через цепочку доверия.
Но если оба условия будут выполнены, криптовалюта станет незаменимой инфраструктурой, потому что это единственный способ в условиях низкого доверия и без разрешений массово проверять работу и принуждать к оплате. Криптографические технологии предоставляют "рынку" конкурентное преимущество по сравнению с "собором".