Несколько дней назад я купил(а) в интернете одну вещь. Перед оформлением заказа я, по сути, не особо смотрел(а) описание товара — вместо этого потратил(а) минут десять, а то и больше, читая отзывы, просматривая фото покупателей, проверяя рейтинг магазина. Я даже специально открыл(а) негативные отзывы, чтобы понять, какие именно проблемы у людей уже были. Потом я внезапно осознал(а): каждый день мы сталкиваемся с огромным количеством информации, но действительно влияет на решения не то, сколько информации существует, а то, готовы ли мы ей верить.
Тщательно подумайте: в будущем ИИ всё будет устроено примерно так же. Сейчас все обсуждают, сможет ли AI-агент автоматически торговать, автоматически управлять активами, автоматически выполнять стратегии — будто бы стоит модели стать умнее, и множество задач можно будет поручить ИИ. Но если он получает неправильные данные, данные с задержкой или же стандарты данных между разными протоколами вообще невозможно проверить друг относительно друга, тогда чем быстрее он выполняет действия, тем быстрее распространяется риск. Настоящий предел возможностей ИИ определяется не тем, сколько информации он способен обработать, а тем, может ли он выносить решения на основе заслуживающих доверия данных.
Именно поэтому, перечитывая @NewtonProtocol Whitepaper, я обнаружил, что мой фокус немного отличается от фокуса многих других. В сравнении с тем, сколько функций ИИ способен выполнять, мне куда важнее понять, почему он уделяет столько места вопросам авторизации, верификации и процесса выполнения. Со временем я постепенно понял: его цель — не сделать агентов умнее, а обеспечить, чтобы перед тем, как агент начнёт действовать, он сначала подтвердил надёжность источника данных, обоснованность авторизации и соответствие выполнения первоначальному намерению пользователя. Другими словами, это не столько повышение способностей ИИ, сколько снижение вероятности того, что ИИ будет ошибаться.
Поэтому сейчас, глядя на Mainnet Beta, я скорее воспринимаю это как наблюдение за тем, сможет ли эта схема выдержать испытание реальной средой. В будущем, безусловно, будет участвовать всё большее число агентов в ончейн-совместной работе. Если на уровне базовой инфраструктуры нет единого механизма верификации и правил выполнения, даже самый передовой ИИ будет трудно заслужить долгосрочное доверие; и наоборот: если базовые правила достаточно надёжны, у всего автоматизированного экосистемного ландшафта появляется шанс действительно запуститься.
Прочитав весь Whitepaper, я понял, что главное моё ощущение довольно простое. Раньше я всегда думал, что самое важное для ИИ — постоянно наращивать возможности. Но сейчас всё больше кажется, что возможности — это лишь первый шаг, а доверие в итоге определяет, насколько далеко он сможет зайти. Именно поэтому я всё время обращаю внимание на @NewtonProtocol , Mainnet Beta и $NEWT . По сравнению с агентом, который становится всё умнее, я больше хочу видеть сеть, в которой все агенты смогут спокойно и уверенно сотрудничать, потому что только так автоматизация Web3 действительно сможет перейти к массовым приложениям.