@NewtonProtocol كنت أعتقد أن أصعب جزء من الأتمتة هو التنفيذ. إذا كان بإمكان وكيل ذكاء اصطناعي التداول بشكل أسرع، والاستجابة أسرع، والتحسين بشكل أفضل من شخص، فقد افترضت أن المشكلة تم حلها في الغالب.

كلما راقبت تطور الأنظمة الآلية، أدركت أكثر أن التنفيذ نادرًا ما يكون الحلقة الأضعف. التحدي الحقيقي يظهر في وقت أبكر بكثير، عند لحظة تفويض إجراء ما. تعني السرعة القليل جدًا إذا كان النظام لا يستطيع بشكل ثابت أن يقرر ما الذي يجب عليه فعله وما الذي لا ينبغي فعله.

تلك الطبقة الخفية سهلة التجاهل لأن المستخدمين لا يرون سوى المعاملات الناجحة. نادرًا ما يلاحظون القواعد والأذونات والضمانات التي تشكّل كل قرار بهدوء قبل تنفيذه. عندما تكون هذه الأسس ضعيفة، تصبح الأتمتة غير متوقعة، بغض النظر عن مدى تطور النموذج الظاهر.

وأنا أيضًا أعتقد أن علم النفس يلعب دورًا أكبر مما نعترف به. الناس مستعدون للثقة بالأتمتة فقط حتى أول نتيجة غير متوقعة. بعد ذلك، لم يعد الاعتماد على الذكاء بقدر ما يعتمد على ما إذا كانت عملية اتخاذ القرار تبدو منظمة، وشفافة، ويمكن مساءلتها.

بالنسبة لي، المشاريع التي تبرز ليست بالضرورة تلك التي تبني ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً. إنها تلك التي تسأل ما إذا كان ينبغي أن يعمل الذكاء ضمن حدود قابلة للبرمجة بدلًا من حرية غير محدودة. هذا ينقل الحديث من الإمكانية إلى المسؤولية.

لهذا السبب لفتتني بروتوكول نيوتن (NEWT) الانتباه. بدلًا من التعامل مع الاستراتيجيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والتداول الآلي كمشكلة تنفيذ فقط، فإنه يستكشف طبقة التفويض التي غالبًا ما تُهمل. ربما لن يُعرَّف مستقبل الأنظمة المستقلة فقط بمدى قدرتها على التصرف بشكل مستقل، بل بمدى إدراكنا وحرصنا على كيفية السماح لها بالتصرف.

#newt $NEWT