Na economia de agentes, a disputa final não é sobre capacidade, mas sobre se as contribuições podem ser reconhecidas
A ecologia atual da IA tem um problema muito evidente
Todos discutem qual modelo é mais poderoso, mas raramente discutem como a receita deve ser dividida depois que uma tarefa é concluída
Imagine que um agente conclua uma pesquisa complexa
Ele recorreu a um serviço de dados
Usou um modelo externo
Consumiu poder computacional
E ainda concluiu a execução final por meio de outro agente
A quem deve caber a receita gerada?
Sem registros e atribuições claras, geralmente há apenas dois resultados
Ou a plataforma fica com a maior parte do valor
Ou quem realmente fornece dados, modelos e infraestrutura não recebe uma remuneração justa
Essa pode ser a parte que torna a economia de agentes mais difícil do que as aplicações comuns de IA
Porque, no futuro, o processo produtivo não será realizado por um único modelo
Será mais parecido com uma cadeia dinâmica de colaboração
Diferentes agentes entrarão em momentos distintos
Realizarão tarefas diferentes
Arcarão com custos diferentes
Criarão valores diferentes
Se as contribuições não puderem ser identificadas, não será possível estabelecer incentivos econômicos
O Proof of Attributed Intelligence proposto pela Kite me parece um tema que vale muito a pena discutir
O foco não é apenas comprovar que uma tarefa foi concluída
É também tentar rastrear quais participantes contribuíram para gerar os resultados da inteligência
Quem forneceu os dados essenciais
Quem realizou a inferência do modelo
Quem arcou com os custos de infraestrutura
Quem realmente prestou o serviço
Se essas contribuições puderem ser registradas, verificadas e usadas para dividir automaticamente a receita, então a economia de agentes terá a chance de formar um ciclo de valor mais justo
Isso também explica por que a Kite não se concentra apenas em pagamentos
Os pagamentos resolvem como o dinheiro circula
A identidade resolve quem está agindo
A atribuição de contribuições resolve por que o dinheiro deve ser dividido dessa forma
Sem qualquer um desses três elementos, é muito difícil estabelecer uma verdadeira economia de máquinas
Claro, atribuir contribuições não é tão simples quanto registrar cada operação
O fato de um agente chamar dez serviços não significa que ele tenha contribuído mais
O fato de um modelo gerar um conteúdo longo também não significa que ele tenha criado mais valor
A verdadeira dificuldade é relacionar os resultados da tarefa às contribuições efetivas
@KITE AI precisa enfrentar justamente essa questão, que é mais complexa do que a narrativa
Se não conseguir, o ecossistema talvez continue limitado à interação entre agentes e aos pagamentos
Se conseguir, poderá organizar dados, modelos, poder computacional e nós de serviço em uma nova rede de valor
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