#newt $NEWT @NewtonProtocol
Es curioso cómo cada ciclo parece convencernos de que el cuello de botella es la inteligencia.
Primero fueron las personas. Luego, los algoritmos. Ahora, la IA.
Quizá sea cierto. O quizá simplemente hemos estado buscando en el lugar equivocado.
Cuanto más veo cómo la IA y las criptomonedas convergen, menos me interesa lo que los modelos son capaces de decir. Ahora los modelos pueden generar estrategias sin fin. Algunas son meditadas, otras son terribles y la mayoría se sitúa en algún punto intermedio. Esa parte empieza a parecer casi normal.
La parte incómoda empieza cuando esas estrategias dejan de ser sugerencias y empiezan a convertirse en acciones.
A lo largo de los años he visto suficientes sistemas automatizados como para saber que rara vez fallan cuando los mercados están tranquilos. Fallan cuando las suposiciones chocan con la volatilidad, los incentivos y el dinero real. Suele ser entonces cuando todo el mundo recuerda de repente que la infraestructura importa.
Newton Protocol me llamó la atención porque parece estar dedicando tiempo a esa capa menos visible. No intenta responder si la IA puede pensar mejor, sino cómo deberían ejecutar sus acciones los sistemas autónomos una vez que se les confían activos reales. Un mercado para agentes de IA parece inevitable en cierto sentido. También plantea preguntas que, en mi opinión, aún no hemos terminado de abordar. Si cualquiera puede crear, compartir y monetizar estrategias autónomas, la confianza deja de depender únicamente de la estrategia. Pasa a depender del entorno en el que operan esas estrategias.
Quizá ahí sea donde las finanzas autónomas acaben triunfando o fracasando.
No porque un modelo se vuelva más inteligente que otro, sino porque los sistemas subyacentes puedan demostrar —o no— que los agentes inteligentes actuaron dentro de unas reglas en las que la gente todavía está dispuesta a confiar. Sigo observando, y todavía no estoy del todo convencido.
Es curioso cómo cada ciclo parece convencernos de que el cuello de botella es la inteligencia.
Primero fueron las personas. Luego, los algoritmos. Ahora, la IA.
Quizá sea cierto. O quizá simplemente hemos estado buscando en el lugar equivocado.
Cuanto más veo cómo la IA y las criptomonedas convergen, menos me interesa lo que los modelos son capaces de decir. Ahora los modelos pueden generar estrategias sin fin. Algunas son meditadas, otras son terribles y la mayoría se sitúa en algún punto intermedio. Esa parte empieza a parecer casi normal.
La parte incómoda empieza cuando esas estrategias dejan de ser sugerencias y empiezan a convertirse en acciones.
A lo largo de los años he visto suficientes sistemas automatizados como para saber que rara vez fallan cuando los mercados están tranquilos. Fallan cuando las suposiciones chocan con la volatilidad, los incentivos y el dinero real. Suele ser entonces cuando todo el mundo recuerda de repente que la infraestructura importa.
Newton Protocol me llamó la atención porque parece estar dedicando tiempo a esa capa menos visible. No intenta responder si la IA puede pensar mejor, sino cómo deberían ejecutar sus acciones los sistemas autónomos una vez que se les confían activos reales. Un mercado para agentes de IA parece inevitable en cierto sentido. También plantea preguntas que, en mi opinión, aún no hemos terminado de abordar. Si cualquiera puede crear, compartir y monetizar estrategias autónomas, la confianza deja de depender únicamente de la estrategia. Pasa a depender del entorno en el que operan esas estrategias.
Quizá ahí sea donde las finanzas autónomas acaben triunfando o fracasando.
No porque un modelo se vuelva más inteligente que otro, sino porque los sistemas subyacentes puedan demostrar —o no— que los agentes inteligentes actuaron dentro de unas reglas en las que la gente todavía está dispuesta a confiar. Sigo observando, y todavía no estoy del todo convencido.