ここ数週間、AIエージェントについて読み漁っていて、ずっと起き続けていることに気づきました。
ほとんどの議論は能力から始まります。
エージェントはどこまでできるのでしょうか？
それは何件のタスクを自動化できますか？
どれほど賢くなれるのでしょうか？
ほとんどの人は、もっとずっと単純な質問から始めません。
そもそも、そのエージェントに実行させることは許可されるべきですか？
それは不思議な空白のように感じます。
AIエージェントがウォレットを管理し、DeFiプロトコルと連携し、アプリ間で資産を移動できるようになるにつれて、重要なのは知能だけではなくなります。エージェントが完璧な機会を見つけるかもしれませんが、それは別の判断が行われることなく、すべての行動が自動的に実行されるべきだという意味には自動的にはなりません。
それが、 @NewtonProtocol が私の注意を引いた理由の一つです。
このプロトコルは、AI Agent Commerceを長期的なユースケースの一つとして説明しています。そこでは、無制限の実行ではなく、プログラム可能なポリシーによって自律システムが動作できます。取引は、その後に判定されません。権限付与は、実際に価値が移動する前に行われます。
考えれば考えるほど、私たちは何年もかけて機械に意思決定の方法を教えようとしてきたんだと気づきました。
「どの判断を、あらかじめ定義された境界の内側に常にとどめるべきか」を決めるのに、私たちはほとんど時間を使っていませんでした。
それらはまったく別の問題です。
AIエージェントは速度のために最適化するかもしれません.....
ポリシーは安全性のために最適化するかもしれません。
AIエージェントは利益のために最適化するかもしれません。
ポリシーはコンプライアンスのために最適化する可能性があります。
どちらも他方に取って代わりません。
彼らは同じワークフローの別々の部分を解決しています。
そのバランスは、解決できないような問題を、知性に無理に解かせようとするよりも、ずっと健全に感じます。
もちろん、ポリシーにはそれぞれ独自のトレードオフがあります。
厳しすぎるルールは、有用な自動化を妨げる可能性があります。
緩すぎるルールは、本来提供すべき保護そのものを取り除いてしまうかもしれません。
そのバランスを見つけるのは簡単ではありません。
それでも、私の考えでは、ここでNEWＴが面白くなってきます。
ニュートン・プロトコルは、最も賢いAIエージェントを作ることを競っていません。
それは、自律的な判断が実際の資産に影響を与える前に、あらかじめ定められたルールを満たすべきかどうかを問うインフラを構築することです。
私にとっては、その問いは、エージェントが別のタスクを完了できるかどうかよりもはるかに重要に感じられます。
なぜなら、金融において最大の失敗は、必ずしも間違った判断を下すことではないからです。
時には、そもそも起こるべきだったのかを問わずに、意思決定が行われることを許すことです。
AIエージェントが日常の金融に組み込まれていく中で、知性はより重要になるのでしょうか？それとも、人々が最も信頼するのは明確に定義された境界が提供する特徴でしょうか？？
@NewtonProtocol #Newt $NEWT $GALA $TLM
