Beberapa waktu lalu aku mengobrol dengan seorang teman yang mengelola dana di rantai (on-chain). Dia mengatakan sesuatu yang sangat membekas.
Dia berkata, “Sekarang otomatisasi di chain sudah bukan masalah yang sulit lagi. Yang benar-benar sulit adalah, apakah aku berani membiarkannya mengambil keputusan untukku.”
Awalnya aku merasa pernyataan itu agak bertentangan.
Sudah bertahun-tahun blockchain berkembang, bukankah tujuan utamanya agar kode bisa dieksekusi secara otomatis?
Kontrak pintar terbuka dan transparan, aturannya sudah ditulis terlebih dahulu, transaksi dijalankan sesuai program.
Sepertinya keterlibatan manusia akan semakin berkurang.
Tapi setelah kupikirkan dengan saksama, ternyata masalahnya memang tidak sesederhana itu.
Karena otomatisasi di rantai sebelumnya, sebagian besar memecahkan masalah “bagaimana menjalankannya”.
Misalnya pertukaran token.
Misalnya pinjaman berbasis agunan.
Misalnya strategi perolehan hasil (yield).
Kode memberi tahu sistem langkah selanjutnya, dan sistem menjalankannya sesuai instruksi.
Namun ketika skala dana semakin besar dan para partisipan semakin kompleks, muncul masalah baru:
Kalau hal yang dieksekusi secara otomatis ini bermasalah, siapa yang bisa membuktikan mengapa ia melakukan itu?
Dulu banyak orang memahami keamanan blockchain dengan fokus pada serangan.
Apakah kunci privat bocor?
Apakah kontraknya memiliki celah?
Apakah dana dicuri?
Hal-hal itu tentu penting.
Namun sekarang, seiring perkembangan ke arah AI Agent, strategi otomasi, RWA, dan lain-lain, saya merasa industri sedang menghadapi masalah yang lebih dalam:
Banyak operasi di masa depan mungkin tidak dilakukan secara sadar oleh manusia, melainkan dikerjakan oleh sistem untuk manusia.
Pada saat itu, risiko terbesar mungkin bukan serangan hacker, melainkan sebuah sistem yang menjalankan satu hal “terlihat sah” berdasarkan logika yang salah.
Misalnya agen trading AI.
Setiap hari, ia membantu pengguna menyesuaikan posisi.
Ia membuat keputusan berdasarkan data pasar.
Ia mengeksekusi kebijakan secara otomatis.
Dalam kondisi normal, ini adalah hal yang sangat baik.
Namun kalau suatu hari:
Sumber data tidak normal.
Bias dalam penilaian model.
Parameter strategi dimodifikasi.
Terjadi masalah pada lingkungan eksekusi.
akhirnya menyebabkan kerugian.
Pengguna harus melakukan apa?
Banyak kali, Anda bahkan tidak tahu masalah itu terjadi pada langkah yang mana.
Apakah ini masalah AI?
Apakah masalahnya pada data?
Apakah masalahnya pada strateginya?
Apakah masalahnya tetap pada eksekutor?
Inilah tantangan terbesar otomasi finansial di masa depan.
Inilah juga alasan saya memahami ulang Newton Protocol.
Dulu ketika melihat Newton, saya juga hanya menganggapnya sebagai proyek yang menggabungkan AI dan keamanan di rantai.
Namun kemudian ditemukan bahwa yang benar-benar ia perhatikan bukanlah membuat sistem “lebih pandai melakukan tugas”.
Melainkan membuat sistem “memiliki dasar ketika melakukan sesuatu”.
Perbedaan ini sangat penting.
Karena dunia keuangan masa depan tidak kekurangan otomatisasi.
Yang benar-benar kurang adalah otomasi tepercaya.
Sebuah robot setiap hari membantu Anda melakukan sepuluh kali operasi; jika tidak ada batasan, ia hanya menjadi alat yang lebih cepat untuk melakukan kesalahan.
Namun bila semua tindakannya dibatasi oleh aturan, dan proses eksekusinya bisa diverifikasi, maka ia baru mungkin benar-benar masuk ke skenario finansial.
Nilai paling inti Newton, menurut saya, bukan bukan sekadar satu komponen teknologi, melainkan sebuah perubahan cara berpikir.
Dulu:
Pengguna memberi otorisasi pada sebuah sistem, lalu mempercayainya.
Masa depan:
Pengguna memberikan otorisasi pada sebuah sistem, tetapi sistem harus membuktikan bahwa ia tidak melewati batas.
Itulah mengapa desain seperti Policy Engine dan zkPermissions itu berarti.
Ia tidak hanya memberi tahu sistem:
“Kamu bisa beroperasi.”
melainkan memberi tahu sistem:
“Kamu hanya boleh beroperasi dalam batas ini.”
Misalnya:
Hanya bisa mengoperasikan aset tertentu.
Berapa batas maksimum kuota per hari?
Apa saja syarat yang harus dipenuhi.
Dalam kondisi apa harus dihentikan.
Aturan-aturan ini bukan ditulis di buku panduan, melainkan menjadi bagian dari proses eksekusi.
Arah ini sebenarnya mirip dengan institusi di dunia nyata.
Mengapa bank tidak akan memberi seorang karyawan otorisasi tanpa batas?
Mengapa keuangan perusahaan perlu proses persetujuan?
Mengapa institusi besar mengelola dana perlu banyak lapis persetujuan?
Bukan karena mereka tidak percaya pada karyawan.
Melainkan karena sistem yang sudah matang tidak akan membangun risiko di atas keandalan manusia.
Ia akan membentuk batasan.
Saya rasa yang ingin dilakukan Newton adalah membawa batasan semacam ini ke atas rantai.
Agar sistem otomasi masa depan tidak hanya memiliki kemampuan, tetapi juga memiliki batasan tanggung jawab.
Tentu saja, jalan ini tidak mudah.
Karena bagian tersulit dari proyek infrastruktur bukanlah mengajukan konsep yang indah.
Dan membuat pasar benar-benar menggunakannya.
Newton di masa depan perlu membuktikan:
Apakah ada pengembang yang bersedia membangun aplikasi berdasarkan itu?
Apakah ada dana riil yang dijalankan melalui sistem ini?
Apakah ada skenario keuangan yang kompleks yang bersedia menggunakan cara eksekusi seperti ini?
Bagaimanapun, masih ada jarak yang panjang antara solusi teknis dan fondasi infrastruktur industri.
Banyak masalah proyek bukan karena arah yang salah, melainkan karena belum membentuk kebutuhan nyata.
Selain itu, menurut saya hal yang paling layak diperhatikan dari Newton di masa depan adalah apakah ia bisa menjadi lapisan aturan fondasi untuk era AI.
Karena AI di masa depan pasti akan semakin banyak terlibat dalam aktivitas di rantai.
Hari ini mungkin hanya setoran investasi otomatis.
Besok mungkin adalah manajemen aset otomatis.
lusa mungkin akan menjadi AI fund level institusi.
Ketika mesin mulai menangani nilai untuk manusia, yang benar-benar dibutuhkan manusia bukanlah mesin yang lebih kuat.
Namun serangkaian aturan yang membuat mesin tidak bisa seenaknya melewati batas.
Jadi sekarang ketika melihat Newton, saya tidak akan dengan mudah mengelompokkannya sebagai “proyek AI”.
Saya lebih suka memahaminya sebagai:
Lapisan infrastruktur eksekusi tepercaya antara AI dan keuangan di rantai.
Masalah yang diselesaikannya bukanlah memberi mesin lebih banyak kekuasaan.
Bukan hanya memberi mesin kekuasaan, tetapi kekuasaan itu tetap dibatasi.
Karena perubahan terbesar dalam keuangan di masa depan bukanlah manusia menghilang.
Melainkan semakin banyak hal akan diserahkan kepada sistem untuk diselesaikan.
Pada akhirnya, pasar mungkin tidak memilih sistem yang paling cepat.
melainkan ada yang mampu membuktikan:
“Saya tahu mengapa saya melakukan ini, dan saya juga bisa membuktikan bahwa saya tidak bertindak sembarangan.”