خلال السنوات الماضية، شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي تغييرًا واضحًا للغاية.
في السابق كان الجميع يناقشون الذكاء الاصطناعي، وينصب اهتمامهم على ما إذا كان بإمكانه الإجابة عن الأسئلة، وما إذا كان بإمكانه كتابة التعليمات البرمجية، وما إذا كان بإمكانه توليد المحتوى.
لكن الآن بدأت تتغير طبيعة الأسئلة التي يتم تداولها.
بدأ عدد متزايد من الناس في البحث:
ماذا سيحدث إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي مجرد محادثة، بل بدأ ينفّذ المهام نيابةً عنا؟
مثل مساعدتك في إدارة أموالك.
يساعدك في العثور على فرص استثمارية.
يساعدك تلقائيًا في ضبط توزيع الأصول.
يساعدك على المشاركة في المعاملات على السلسلة.
يبدو الأمر رائعًا.
لأن البشر طالما أرادوا مساعدًا متاحًا على مدار الساعة، لا يرهق، ولا يتصرف باندفاع.
لكن تظهر أيضًا مشكلات على هذا النحو.
خطأ ذكاء اصطناعي يقتصر على المحادثة، لا يضر إلا بإضاعة بعض الوقت على الأكثر.
إن أخطأ ذكاء اصطناعي لديه صلاحيات مالية، فقد يتسبب مباشرة في خسارة الأصول.
بين هذين الأمرين، توجد هوة هائلة.
وهذه الهوة لا يمكن حلها بقدرة النموذج وحدها.
في السابق كنت أعتقد أن أكبر ميزة تنافسية للذكاء الاصطناعي هي درجة الذكاء.
من كان نموذجه أقوى، ومن لديه بيانات أكثر، ومن لديه خوارزميات أرقى، ومن يتمكن من احتلال المستقبل.
لكن بعد أن تواصلت أكثر فأكثر مع سيناريوهات التمويل الآلي، اكتشفت أن هذا التصور قد يكون صحيحًا لنصفه فقط.
لأن المشكلة الأهم في عالم المال، لم تكن يومًا “هل الآلة ذكية بما يكفي”.
بل إن الأمر هو:
“هل لدى الآلة الأهلية لاتخاذ هذا القرار؟”
هذا في الواقع سؤالان مختلفان تمامًا.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون ذكيًا للغاية.
يمكنه تحليل السوق.
يمكن التنبؤ بالاتجاه.
يمكن العثور على فرص تداول معقدة.
لكن إذا لم تكن هناك حدود صلاحيات واضحة، ولا توجد عملية تنفيذ يمكن التحقق منها، فكلما كان أكثر ذكاءً، قد تكون المخاطرة أكبر.
لأن البرنامج العادي يخطئ لأنه لا يعرف كيف.
قد تخطئ الأنظمة الذكية لأن فهمها غير صحيح.
أما الثاني فأكثر خطورة.
وهذا سبب قيامي لاحقًا بإعادة فهم بروتوكول نيوتن.
عندما رأيت هذا المشروع في البداية، ظننت أيضًا أنه مجرد بنية تحتية أخرى لـ AI Agent.
بعد كل شيء، توجد الكثير جدًا من مشاريع “الذكاء الاصطناعي + الكريبتو” في السوق اليوم.
الجميع يتحدث عن الأتمتة.
الكل يتحدث عن الوكلاء الذكاء.
الكل يتحدث عن أن المستقبل سيجعل الآلات تساعد الناس على جني المال.
لكن بعد أن نظرت بعمق إلى تصميم نيوتن، وجدت أن اهتمامه بالمشكلة أعمق على مستوى القاعدة.
ليس الأمر مجرد جعل الـAgent ينجز مهام أكثر.
لكن في التفكير:
عندما يمتلك الـAgent القدرة على التنفيذ، كيف نحدّه بحيث لا يقوم إلا بالأشياء المسموح بها؟
هذا الفرق بالغ الأهمية.
لأن تطور التمويل بالذكاء الاصطناعي في المستقبل قد لا يتوقف على “هل يمكن التداول الآلي”.
إن الشيء الأكثر صعوبة هو:
كيف نجعل المستخدمين يثقون في تسليم جزء من سلطة اتخاذ القرار للآلة؟
فكرة نيوتن، جوهريًا، تضيف طبقة من منظومة القواعد بين الذكاء الاصطناعي والأصول.
في السابق كان تفويض المستخدم لنظام ما أشبه بـ:
“أثق أنك لن تتصرف بتهور.”
لكن النمط الأكثر نضجًا في المستقبل ينبغي أن يكون:
“حتى لو أردتَ العبث، لن تتمكن من تجاوز القواعد.”
وهذا هو معنى دمج علم التشفير مع تنفيذ السياسات.
عبر محرك الاستراتيجيات لتعريف الحدود.
حصر الصلاحيات عبر zkPermissions.
ضمان بيئة التنفيذ عبر TEE.
جعل نتيجة التنفيذ قابلة للتحقق عبر ZKP.
إنه لا يريد بناء روبوت أكثر ذكاءً.
بدلًا من ذلك، هي إطار قواعد يمنع الروبوت من تجاوز الحدود بشكل عشوائي.
بالطبع، ما زالت هناك العديد من المشكلات في هذا الاتجاه تحتاج إلى وقت للتحقق.
مثل:
هل الاستراتيجية مرنة بما يكفي؟
هل يمكن للمشهد المالي المعقد أن يُغطي؟
هل المطورون مستعدون لبناء تطبيقات اعتمادًا على هذا الإطار؟
هل يرغب المستخدم حقًا في تسليم أمواله إلى نظام مؤتمت؟
كل هذه أمور لا يمكن إثباتها بالوثائق التقنية.
في النهاية، لا تزال هناك حاجة لتغذية راجعة من السوق الحقيقي.
لكنني أعتقد أن النقطة التي يستحق نيوتن الاهتمام بها ليست أنه حل كل المشكلات اليوم بالفعل.
بل لأنه واجه مسبقًا مشكلة مؤكدة الظهور في المستقبل.
لأن اتجاه تطور الذكاء الاصطناعي واضح جدًا بالفعل.
في المستقبل، سيزيد عدد القرارات التي تنتقل من تنفيذ البشر إلى تنفيذ الآلات.
عندما تبدأ صلاحية التنفيذ بالانتقال، فإن ما يحتاجه البشر أكثر ليس مساعدًا أقوى.
بل هي مجموعة قواعد لا تفلت عن السيطرة.
في الماضي كان الإنترنت يحل مشكلة الاتصال بالمعلومات.
سلسلة الكتل تحل مشكلة ربط القيمة.
قد تكون الحاجة الحقيقية في عصر الذكاء الاصطناعي هي:
كيف تُقيَّد السلوكيات الذكية بشكل موثوق؟
لأن الذكاء الناضج الحقيقي ليس امتلاك قدرات غير محدودة.
بل لأنه يعرف أين تكمن حدوده.