La brecha entre lo que dices y lo que se hace cumplir es el problema más humano en toda la arquitectura de Newton. $NEWT La interfaz mágica de Newton permite a los usuarios escribir comandos en lenguaje natural para instruir a sus agentes de IA, inspirada en interfaces de chat como Telegram y ChatGPT, con la promesa de que cualquiera puede delegar acciones complejas onchain sin entender los detalles técnicos. Tú escribes “compra solo ETH y no gastes más de quinientos dólares a la vez” en una caja de chat. Esa instrucción luego es interpretada por la capa de IA de Newton, traducida a una restricción de política de Rego, codificada en una zkPermission, enviada al rollup de Keystore y aplicada por operadores de TEE que generan pruebas ZK certificando el cumplimiento de la regla de Rego que produjo la traducción. La prueba ZK es perfecta. Prueba exactamente lo que afirma probar. La pregunta que nadie responde en los materiales de marketing es si la regla de Rego que generó la IA realmente coincide con lo que querías decir cuando escribiste tu instrucción.
Piensa en las formas específicas en que esta traducción falla en silencio. “No gastes más de quinientos dólares a la vez” podría traducirse a un límite por transacción, un límite por bloque, un límite por hora o un tope móvil de 24 horas, dependiendo de cómo la IA de lenguaje natural de Newton interprete “a la vez”. Las cuatro interpretaciones producen políticas Rego válidas. Las cuatro políticas pueden generar pruebas ZK válidas que certifican el cumplimiento. Solo una de ellas coincide con lo que querías decir y no tienes una forma fiable de verificar cuál interpretación se codificó sin leer tú mismo el resultado en Rego, que es exactamente la complejidad técnica que existe para ocultarte la interfaz de lenguaje natural de Newton. Newton anunció un millón de registros y 463,000 transacciones de agentes verificadas en sus primeros treinta días, lo que significa que cientos de miles de usuarios confiaron en una caja de chat para traducir correctamente su intención financiera en reglas de política aplicadas criptográficamente que nunca revisaron. La aplicación era verificable. La traducción no.
Mi opinión sincera, y esta es específicamente sobre el usuario habitual al que Newton le está haciendo marketing, más que sobre la audiencia técnica. Las personas más propensas a usar una interfaz de lenguaje natural para configurar automatización financiera son las menos propensas a revisar un archivo de política de Rego para verificar que la traducción fue correcta; eso significa que los usuarios que más confían en la interfaz de chat de Newton son los que menos visibilidad tienen sobre si esa confianza está justificada. Quiero que Newton publique un paso de revisión de política en lenguaje claro dentro de la interfaz mágica de Newton que le muestre a cada usuario las reglas de aplicación específicas que produjo su instrucción en lenguaje natural antes de que esas reglas se envíen al rollup de Keystore, que ofrezca una descripción en inglés sencilla de exactamente lo que hará y lo que no hará la política Rego generada, y que requiera una confirmación explícita del usuario de la política tal como fue traducida antes de que se convierta en una restricción activa de aplicación. Entonces la prueba ZK que siga puede certificar el cumplimiento de una política que el usuario realmente revisó y entendió, en lugar de la conformidad con la mejor suposición de una IA sobre lo que querías decir. Hasta que exista ese paso de confirmación entre la entrada en lenguaje natural y la presentación al Keystore, Newton está construyendo certeza criptográfica sobre un proceso de traducción que no tiene una capa de verificación en el punto donde realmente importa la intención del usuario.