المشكلة الهادئة التي يحاول بروتوكول نيونت نيوتن حلّها
لا يهم المحفظة من يستخدمها.
لا يعرف ما إذا كانت المعاملة قد جاءت من متداول متمرس، أو مبتدئ متوتر، أو من وكيل ذكاء اصطناعي يتبع تعليمات لا يفهمها إلا بشكل محدود. إذا كانت التوقيعات صحيحة، تنتقل الأموال على البلوك تشين. لا أسئلة. لا تردد.
لسنوات، كان ذلك يُعتبر واحدًا من أعظم نقاط القوة في عالم العملات المشفرة.
الآن يبدو الأمر بشكل متزايد وكأنه واحد من أكبر مواطن العمى لديه.
يتجاوز الذكاء الاصطناعي الآن تطبيقات الدردشة ومُولّدات الصور. يمكن لأنظمة ذكاء اصطناعي جديدة مراقبة الأسواق، وإعادة موازنة المحافظ، وتنفيذ الصفقات، وإدارة الخزائن، والتفاعل مع التمويل اللامركزي دون انتظار الموافقة البشرية. تتقدم التكنولوجيا بسرعة كافية بحيث تحوّلت المحادثة من "هل يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك؟" إلى "هل ينبغي السماح به؟"
تم تصميم بروتوكول نيوتن حول سؤالين على هذا المستوى الثاني.
بدلًا من بناء سلسلة بلوك تشين أخرى تعد بمعدلات أعلى للإنتاجية أو رسوم أقل، يركز نيوتن على شيء أقل إثارة لكن أكثر واقعية بكثير: التأكد من أن الأنظمة المستقلة تتبع القواعد قبل أن تلمس أموالًا حقيقية.
تبدو هذه الفكرة بسيطة حتى تنظر إلى كيفية عمل سلاسل الكتل فعليًا.
يمكن للعقد الذكي التحقق من توقيع، أو فحص رصيد، أو التأكد من أن شروطًا معينة مكتوبة في الكود صحيحة. لكن ما لا يستطيع فهمه طبيعيًا هو كل ما يحدث خارج السلسلة.
لا يعرف ما إذا كانت المحفظة تعود إلى جهة مُدرجة ضمن قائمة العقوبات.
لا يعرف ما إذا كانت لدى الشركة حدود إنفاق داخلية.
لا يعرف ما إذا كان مساعد ذكاء اصطناعي قد تجاوز الصلاحية التي كان مالكه ينوي منحه إياها.
تحدث هذه القرارات عادة في مكان آخر، غالبًا داخل منظمات مركزية. بمجرد انتقال الأصول إلى السلسلة، تختفي كثير من عمليات التحقق تلك.
يحاول نيوتن سد هذه الفجوة.
بدلًا من الوثوق بوكلاء الذكاء الاصطناعي لمجرد أنهم يملكون مفتاح محفظة، يقدم البروتوكول طبقة تقوم بتقييم ما إذا كان الإجراء يتوافق مع سياسات محددة مسبقًا قبل تنفيذه. قد تتضمن هذه السياسات حدود الإنفاق ومتطلبات الامتثال والأطراف المقابلة المعتمدة أو قواعد مخصصة يضعها أفراد وشركات.
اعتبرها الفرق بين إعطاء شخص ما مفاتيح منزلك، وإعطائه مفتاحًا يفتح فقط أبوابًا معيّنة في أوقات محددة.
يبقى لدى الشخص إمكانية الوصول.
فهم ليس لديهم ببساطة سلطة غير محدودة.
تزداد أهمية هذا التمييز كلما أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة.
تخيّل صندوق تحوّط يستخدم الذكاء الاصطناعي لإدارة الأصول الرقمية على مدار الساعة. يرصد النموذج فرصة، ويُحضّر عدة معاملات، ويبدأ بتحريك رأس المال عبر بروتوكولات متعددة خلال ثوانٍ. السرعة مذهلة، لكن السرعة وحدها ليست كافية.
لا يزال الصندوق لديه إرشادات استثمار.
لا تزال توجد حدود للمخاطر.
لم تختفِ التزامات الامتثال لأن خوارزمية هي التي تتخذ القرارات.
يظل هناك من يحتاج إلى الثقة بأن كل إجراء يبقى ضمن تلك الحدود.
يتعامل بروتوكول نيوتن مع هذا التحدي عبر السماح بأن تصبح السياسات قابلة للبرمجة. قبل أن يُكمل وكيل ذكاء اصطناعي إجراءً ما، يمكن للبروتوكول التحقق من الشروط ذات الصلة باستخدام معلومات خارجية ومشغّلين لامركزيين. بدلًا من مطالبة الناس بالثقة في الذكاء الاصطناعي، فإنه يطلب منهم الثقة بقواعد شفافة يمكن للجميع فحصها.
قد لا يبدو ذلك مثيرًا مثل التمويل المتمتع باستقلالية كاملة.
من المحتمل أن يكون ذلك أكثر فائدة بكثير.
تاريخ التمويل مليء بكوارث سببها أنظمة سُمِح لها بالعمل دون ضوابط واقية ذات معنى. لقد أسهمت الأخطاء البشرية في ذلك، كما أسهمت أيضًا الأتمتة المفرطة. وقد أظهرت الأسواق مرارًا أن إزالة الاحتكاك بالكامل غالبًا ما يخلق مخاطر جديدة بدلًا من القضاء على المخاطر القديمة.
فلسفة نيوتن تبدو مختلفة.
لا يتعامل مع كل تأخير باعتباره مشكلة تحتاج إلى حل.
أحيانًا يجب أن تتوقف المعاملة.
أحيانًا يجب أن تطلب البرامج إثباتًا.
أحيانًا يكون "ليس بعد" هو أكثر إجابة آمنة ممكنة.
ويمتد المنطق نفسه إلى ما هو أبعد من التداول الآلي.
تواجه مدفوعات العملات المستقرة وإدارة الخزينة والـDeFi المؤسسي والأصول المُرمّزة وتطبيقات التمويل المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديًا مشابهًا. فهي تحتاج إلى الأتمتة، لكنها تحتاج أيضًا إلى المساءلة.
تعمل البنوك بالفعل ضمن قواعد محددة بدقة.
تلتزم شركات الاستثمار بمهام (تفويضات) صارمة.
تملك الشركات الكبيرة إجراءات اعتماد قبل خروج الأموال من حسابات الشركة.
تتجه تطبيقات البلوك تشين تدريجيًا نحو نفس الواقع.
الفرق هو أن هذه الضوابط الآن يجب أن تعمل دون التضحية باللامركزية.
هنا يصبح التصميم التقني لنيوتن مثيرًا للاهتمام.
بدلًا من الاعتماد على شركة واحدة للموافقة على المعاملات، يستخدم البروتوكول مشغّلين لامركزيين يقومون بتقييم السياسات وإصدار إثباتات مشفّرة تُظهر ما إذا كانت الشروط المحددة مسبقًا قد تحققت. لا يلزم تخزين المعلومات الحساسة بشكل دائم على السلسلة، ومع ذلك تستقبل التطبيقات أدلة قابلة للتحقق تثبت أن عمليات التحقق المطلوبة قد حدثت.
إنها محاولة لتحقيق توازن بين الشفافية والخصوصية—وهو تحدٍ يصبح أصعب كلما اكتسبت أنظمة الذكاء الاصطناعي مسؤولية مالية أكبر.
يتضمن البروتوكول أيضًا سوقًا يمكن لمطوريه من خلالها نشر نماذج وخدمات ذكاء اصطناعي. على السطح، يبدو ذلك مشابهًا للعديد من منظومات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
يكمن الفرق في ما يرافق تلك النماذج.
القدرة ليست سوى جزء من الحزمة.
تُعد الأذونات مهمة بقدر كبير.
لا يقتصر عمل المطورين على بناء برامج تنفّذ مهامًا؛ بل يبنون برامج تعمل ضمن حدود محددة بوضوح. قد تصبح هذه الفروق الدقيقة من أكثر جوانب المنظومة قيمة عندما تبدأ الشركات في دمج وكلاء مستقلين في العمليات المالية اليومية.
لا شيء من هذا يضمن النجاح.
إن بناء بنية تحتية موثوقة نادرًا ما يكون أكثر إثارة من إطلاق التطبيق الفيروسي التالي. معظم المستخدمين لا يفكرون في طبقات التفويض أو محركات السياسات حتى يحدث خطأ ما.
لكن التاريخ يشير إلى أن التقنيات التي تطول أكثر غالبًا هي تلك التي لا يلاحظها الناس تقريبًا. فقد أصبحت شبكات الدفع وبروتوكولات الإنترنت وبنية الحوسبة السحابية الأساسية ضرورية بصمت لأنها حلت مشكلات عملية، لا لأنها سعت إلى جذب الانتباه.
يبدو أن نيوتن يتبع هذا التقليد.
قد لا تكون مساهمته الأكبر أبدًا في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً.
قد تجعل الأمر ببساطة أسهل للثقة في الذكاء الاصطناعي.
مع استمرار الأنظمة المستقلة في تولي مسؤوليات مالية أكبر، لن يكفي الذكاء وحده. التحدي الحقيقي ليس تعليم الآلات كيفية اتخاذ القرارات.
إنها تعمل فقط على التأكد من أنهم يعرفون القرارات التي يُمنع عليهم اتخاذها.