@NewtonProtocol $NEWT #newt 誰もが、自律エージェントをより賢くすることについて語ります。
私たちは、今日の自動化と明日のインフラの間に立ちはだかっているのが「知能」だけだかのように、モデルを比較し、推論力、速度、そして予測の質を見ています。
それが全ての話だとは思いません。
ニュートン・プロトコルについて考えている間も、別の疑問が私の注意を、モデルの性能から引きつけ続けていました。
決断と実行の間には、何が起きるのでしょうか？
驚くほど短い時間の窓です。
ときには数秒だけです。
ときにはミリ秒単位で。
それでも、そのほんの小さな時間枠こそが、文脈が静かに変わることのできる場所です。
流動性が変動します。
権限は変わります。
ポリシーは進化します。
新しい情報が現れます。
エージェントは、ワークフローの最初に持っていた情報に基づいて完全に合理的な判断を下せますが、実行される前に現実が変わってしまうことで、誤った行動を実行してしまうことがあります。
その考えが、私にオートメーションそのものを作り直して考えさせました。
知能は、最も注意を向けるべき層ではないのかもしれません。
自律システムの脆い部分は、判断が実行に向かう間、環境が安定したままであるという前提なのかもしれません。
ニュートン・プロトコルは、その前提について考え方を別のものにしてくれました。
以前の判断の自動的な結果として実行を扱うのではなく、このアーキテクチャは、文脈は決して固定されないという事実を尊重するように設計されているように感じられます。
このプロトコルは、計画された時点でその行動が正しかったかどうかだけを尋ねるのではありません。
最後に実行された時点でも、それがまだ正しいかどうかを考えるよう促してくれます。
その区別は小さく聞こえるかもしれません。
それがそうではないと思います。
自律システムがより大きな金融判断を担うようになるにつれ、古くなった前提によるコストは今後も増え続けるでしょう。
次世代のインフラは、AIがどれだけ素早く判断できるかによって定義されないのかもしれません。
もしかすると、それは、判断が恒久化される前に、その判断がいまこの時点にも属しているかどうかをシステムがどれほど慎重に確認するかによって定義されるのかもしれません。
ニュートン・プロトコルのこの部分を調べた後、その考えがどうしても頭から離れませんでした。
信頼できるオートメーションの未来は、より速い知能ではないのかもしれません。
それは、連続的な気づきなのかもしれません。
