以前は、金融におけるAIの最大の課題は、より良い意思決定を行うことだと思っていました。
最近になって、実際の課題は意思決定がなされた後にこそあるのではないかと考え始めました。
たとえば、誰かにお金の管理を任せると想像してみてください。たとえその人がとても優秀でも、初日から無制限の権限を渡すことはおそらくしないでしょう。あなたは、ルール、支出の上限、承認ステップを設定します。これは相手を信頼していないからではなく、境界線によって信頼が育っていくからです。
その視点によって、私がニュートン・プロトコルを少し違った目で見るようになりました。
AIをより賢くすることや取引をより速くすることだけに注目するのではなく、同様に重要なこと、つまり自律的な行動が実行される前にどのように検証できるかを探求しています。AIエージェントが取引やオンチェーンの金融により深く関わっていくにつれ、この問いはますます切実になっていると感じます。
どんなシステムでもリスクを完全に排除することはできません。市場は変わり、方針は進化し、予期しない状況は必ず発生します。しかし、不確実な状況になったときでも自動化をより信頼性高く機能させるには、インフラに明確なルールを組み込むことが役立つかもしれません。
私にとって、そこが面白い部分です。
AIの未来は、どのモデルが最も賢い予測をするかで決まるとは限りません。むしろ、きちんと定義された境界の中で、いつ止まり、確認し、行動するかを知っているシステムのものになるのかもしれません。
時には、最も強い技術とは、最も速く動くものではなく、長い時間をかけても人々が信頼し続けられるもののことです。
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