Искусственный интеллект становится всё более способным с каждым днём. От анализа рыночных данных до выполнения сложных стратегий — ИИ-агенты постепенно переходят от роли помощников к роли автономных лиц, принимающих решения.
Но один важный вопрос остаётся:
Кто проверяет решения ИИ до того, как средства будут переведены?
Этот вызов может становиться всё более важным по мере того, как ИИ начнёт напрямую взаимодействовать с децентрализованными финансами.
Поэтому я слежу за @NewtonProtocol .
Вместо того чтобы сосредотачиваться только на выполнении транзакций, Newton исследует уровень авторизации, где заранее заданные политики могут оценивать транзакции до расчетов. Вместо проверки того, что произошло после выполнения, разработчики могут определить правила, которые определяют, должно ли вообще выполняться действие.
Представьте AI-торгового агента, который автоматически отказывается:
• Торгуйте, когда данные оракула выглядят подозрительно
• Превышать заранее определенные лимиты риска
• Взаимодействуйте с несанкционированными протоколами
• Выполнять транзакции вне утвержденных стратегий
Такие типы программируемых правил могут помочь повысить доверие, позволяя при этом ответственнее развивать автоматизацию.
Поскольку ИИ, DeFi, токенизированные реальные активы и институциональные финансы продолжают сближаться, инфраструктура, объединяющая автоматизацию с механизмами контроля политики, может становиться все более ценной.
Мне не терпится посмотреть, как будет развиваться Beta Mainnet, и увидеть, что создадут разработчики с помощью этих инструментов.
Вопрос для сообщества:
Вы бы доверили AI-агенту ваш портфель, если бы каждой транзакции сначала нужно было пройти прозрачную on-chain авторизацию?