Les agents deviennent de plus en plus intelligents, mais pourquoi le monde on-chain aurait-il au contraire besoin de davantage de limites ?
Il y a quelques jours, j’ai discuté avec un ami. Il était très enthousiaste et m’a dit : « Dans quelques années, l’IA Agent pourra nous aider à réaliser toutes les opérations on-chain. »
J’ai répondu en souriant : « Et si un jour elle se trompait soudainement, oserais-tu lui laisser en porter la responsabilité ? »
Il a été un peu surpris.
J’ai alors réalisé que, dans les discussions sur l’IA aujourd’hui, l’attention se porte surtout sur la capacité. Le modèle est-il plus intelligent ? L’exécution est-elle plus rapide ? Peut-il gérer en même temps des dizaines de protocoles ? On dirait que plus un Agent peut faire de choses, plus le projet est réussi.
Mais une fois qu’on entre vraiment dans la finance on-chain, j’ai au contraire une vision totalement différente.
Plus les capacités de l’IA sont fortes, plus les autorisations qu’elle obtient sont vastes ; et plus les autorisations sont étendues, plus il faut que quelqu’un trace des frontières autour d’elle.
C’est en fait pareil dans le monde réel. Un excellent trader n’obtiendrait pas un droit de négociation illimité simplement parce qu’il est compétent ; une banque, elle non plus, ne laisserait pas un employé très expérimenté déplacer librement les fonds des clients. Dans un système financier réellement mature, il y a toujours davantage de contraintes que de liberté.
C’est pour cela que, quand j’ai ensuite découvert le Newton Protocol, ce n’est pas l’IA elle-même qui m’a le plus intéressé, mais cette couche de « contraintes » qu’il ajoute à l’IA.
L’objectif est de faire en sorte que l’Agent n’exécute pas au feeling, mais qu’il agisse dans un ensemble de règles définies à l’avance. Quels actifs peuvent être manipulés, quels protocoles peuvent être appelés, et dans quelles conditions il faut impérativement s’arrêter : chaque étape devrait avoir des limites claires, plutôt que d’attendre que quelque chose arrive puis de tenter de réparer après coup.
Je pense de plus en plus que, dans l’avenir, la vraie concurrence entre les agents IA ne portera pas sur celui qui parvient à accomplir le plus de tâches, mais sur celui qui ne franchit jamais les limites.
Beaucoup pensent que les contraintes réduisent l’efficacité.
Mais dans le monde de la finance, ce qui protège réellement les actifs n’a jamais été la liberté illimitée : ce sont plutôt ces limites, souvent un peu « contraignantes » au quotidien.
Parce qu’un système vraiment mature ne fait jamais confiance à un seul participant pour ne jamais commettre d’erreur.
Il part du principe que chacun, et chaque Agent, peut se tromper, puis il enferme le risque dans des règles à l’avance.
Peut-être que, à l’avenir, l’Agent le plus excellent ne sera pas celui qui ose le plus trader, mais celui qui sait quand il faut s’arrêter.
C’est aussi la raison pour laquelle je continue de suivre @NewtonProtocol .
$NEWT #Newt
Il y a quelques jours, j’ai discuté avec un ami. Il était très enthousiaste et m’a dit : « Dans quelques années, l’IA Agent pourra nous aider à réaliser toutes les opérations on-chain. »
J’ai répondu en souriant : « Et si un jour elle se trompait soudainement, oserais-tu lui laisser en porter la responsabilité ? »
Il a été un peu surpris.
J’ai alors réalisé que, dans les discussions sur l’IA aujourd’hui, l’attention se porte surtout sur la capacité. Le modèle est-il plus intelligent ? L’exécution est-elle plus rapide ? Peut-il gérer en même temps des dizaines de protocoles ? On dirait que plus un Agent peut faire de choses, plus le projet est réussi.
Mais une fois qu’on entre vraiment dans la finance on-chain, j’ai au contraire une vision totalement différente.
Plus les capacités de l’IA sont fortes, plus les autorisations qu’elle obtient sont vastes ; et plus les autorisations sont étendues, plus il faut que quelqu’un trace des frontières autour d’elle.
C’est en fait pareil dans le monde réel. Un excellent trader n’obtiendrait pas un droit de négociation illimité simplement parce qu’il est compétent ; une banque, elle non plus, ne laisserait pas un employé très expérimenté déplacer librement les fonds des clients. Dans un système financier réellement mature, il y a toujours davantage de contraintes que de liberté.
C’est pour cela que, quand j’ai ensuite découvert le Newton Protocol, ce n’est pas l’IA elle-même qui m’a le plus intéressé, mais cette couche de « contraintes » qu’il ajoute à l’IA.
L’objectif est de faire en sorte que l’Agent n’exécute pas au feeling, mais qu’il agisse dans un ensemble de règles définies à l’avance. Quels actifs peuvent être manipulés, quels protocoles peuvent être appelés, et dans quelles conditions il faut impérativement s’arrêter : chaque étape devrait avoir des limites claires, plutôt que d’attendre que quelque chose arrive puis de tenter de réparer après coup.
Je pense de plus en plus que, dans l’avenir, la vraie concurrence entre les agents IA ne portera pas sur celui qui parvient à accomplir le plus de tâches, mais sur celui qui ne franchit jamais les limites.
Beaucoup pensent que les contraintes réduisent l’efficacité.
Mais dans le monde de la finance, ce qui protège réellement les actifs n’a jamais été la liberté illimitée : ce sont plutôt ces limites, souvent un peu « contraignantes » au quotidien.
Parce qu’un système vraiment mature ne fait jamais confiance à un seul participant pour ne jamais commettre d’erreur.
Il part du principe que chacun, et chaque Agent, peut se tromper, puis il enferme le risque dans des règles à l’avance.
Peut-être que, à l’avenir, l’Agent le plus excellent ne sera pas celui qui ose le plus trader, mais celui qui sait quand il faut s’arrêter.
C’est aussi la raison pour laquelle je continue de suivre @NewtonProtocol .
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