🚨 المشكلة الحقيقية للذكاء الاصطناعي ليست قرارات سيئة

بل عدم وجود طريقة لإيقافها.

يتحدث الجميع عن ذكاء اصطناعي أذكى.

نماذج أكبر.

عملاء أسرع.

توقعات أفضل.

لكن ماذا يحدث عندما يحصل الذكاء الاصطناعي على وصول فعلي إلى المال؟

المحفظة لا تطرح أسئلة.

المفتاح الخاص لا يهتم إن كان الإجراء ذكيًا أم محفوفًا بالمخاطر أو مجنونًا تمامًا.

إنه ببساطة يسمح بالتنفيذ.

وهذه هي النقطة التي يتجاهلها معظم الناس.

ومع بدء وكلاء الذكاء الاصطناعي في التداول وإدارة المحافظ وتحريك رأس المال على السلسلة (on-chain)، فإن أكبر تحدٍ ليس جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قوة.

بل التأكد من أن القوة لها حدود.

لهذا السبب كنت أتابع بروتوكول Newton.

بدلًا من افتراض أن على الذكاء الاصطناعي الوصول غير المقيد، يركز Newton على شيء أكثر أهمية: تحديد ما الذي يُسمح للذكاء الاصطناعي بفعله قبل أن يقوم بأي شيء.

كم يمكنه أن يصرف؟

ما البروتوكولات التي يمكنه استخدامها؟

ما الإجراءات المحظورة؟

من يوافق على القواعد؟

تلك الأسئلة تهم أكثر من أي درجة معيارية أخرى.

لأن في التمويل، الذكاء دون تحكم ليس ابتكارًا.

إنه مخاطرة.

المشروعات التي ستفوز بعصر الذكاء الاصطناعي قد لا تكون تلك التي تبني أكثر الوكلاء ذكاءً.

قد تكون تلك التي تبني الحواجز.

وبصراحة، هذا سوق أكبر بكثير.

🤔 إذا تفوق وكيل ذكاء اصطناعي بشكل ثابت على كل متداول على الأرض، هل ستثق به مع وصول كامل إلى المحفظة؟

أم ستظل تفرض حدودًا على كل إجراء؟

اختر واحدًا واشرح السبب.