Тормозная педаль и педаль акселератора не должны проходить через одну и ту же логику разрешений.
Это может звучать очевидно, но, думаю, автоматизированные финансы часто слишком однородно трактуют действия. Приходит транзакция, система проверяет политику, и результат превращается в «разрешить» или «отклонить».
Процесс выглядит аккуратно.
Риск, стоящий за каждым действием, не одинаков.
Стратегия, основанная на ИИ и наращивающая плечо, делает нечто принципиально отличное от той же стратегии, которая закрывает позицию. Перевод средств новому контрагенту создает иное подвержение риску, чем возврат капитала в одобренный сейф. Покупка незнакомого актива не обязательно должна проходить тот же путь авторизации, что и снижение концентрации в уже существующей позиции.
Вот где, как мне кажется, @NewtonProtocol becomes становится более интересным, чем простое повествование об автоматизации.
Newton’s Mainnet Beta и VaultKit сосредоточены на авторизации до расчетов: проверка действия по заданным правилам до того, как оно будет завершено (settled), а затем выпуск подписанного удостоверения, которое может показать, что оценка произошла.
Я вижу реальную ценность в этом дизайне.
Но я думаю, что самое сильное воплощение этой идеи выходит за рамки вопроса о том, подходит ли транзакция под политику.
Она спрашивает, сколько авторизации заслуживает именно это действие.
Рассмотрим автоматизированный сейф во время волатильного рынка.
Одно действие увеличивает плечо, потому что стратегия видит возможность.
Еще одно действие снижает подверженность, потому что условия по обеспечению (collateral) ухудшаются.
Если обе транзакции проходят совершенно одинаковый процесс одобрения, система может быть технически согласованной, но при этом финансово быть нечувствительной.
Первое действие увеличивает потенциальные потери.
Вторая может это предотвратить.
Этот разрыв должен иметь значение.
Для меня именно здесь важна авторизация, пропорциональная риску. Действие, которое расширяет подверженность, может нуждаться в более строгих условиях: более свежих рыночных данных, более жестких лимитах, усиленных проверках контрагента или более узком окне выполнения.
Действие, которое явно снижает риск, может нуждаться в более быстром пути, особенно когда сама задержка может ухудшить позицию.
Я не утверждаю, что транзакции, снижающие риск, должны обходить авторизацию.
Я утверждаю, что авторизация должна понимать направление.
Система, которая знает только «разрешено» и «запрещено», может упустить экономический смысл того, что агент пытается сделать.
Это становится еще более важным с агентами ИИ, потому что автоматизированные системы не делают естественную паузу и не интерпретируют контекст так, как мог бы сделать человек-трейдер.
Человек может посмотреть на рынок и подумать:
«Эта сделка обычно нарушает мой предпочтительный маршрут, но мне нужно немедленно снизить подверженность».
Жесткая политика-парсер (engne) может видеть только то, что маршрут не одобрен.
Результатом может стать странное противоречие: слой авторизации блокирует действие, предназначенное для повышения безопасности портфеля, потому что транзакция не соответствует правилу, написанному для обычных условий.
Это не будет означать, что правило не сработало.
Это будет означать, что политика не учитывала риск.
Это та часть NEWT, за которой я считаю нужным следить особенно внимательно. Ньютон пытается ввести исполнимые разрешения в автоматизированные onchain-финансы. Самая сложная задача — сделать эти разрешения достаточно выразительными, чтобы отличать действия, создающие риск, от действий, которые его снижают.
Подписанное удостоверение может стать более полезным, когда оно сообщает об этом различии.
Вместо того чтобы только доказывать, что транзакция прошла правило, я бы хотел, чтобы окружающая логика политики ясно объясняла, почему применился именно такой уровень авторизации.
Стратегия увеличивала плечо?
Она снижала подверженность?
Она взаимодействовала с ранее одобренным активом?
Она входила на новый рынок?
Это было использование условия аварийного выхода?
Эти детали могут изменить то, как должен выглядеть разумный процесс авторизации.
Я также думаю, что это может улучшить понимание пользователем.
Большинство людей не хотят изучать каждый внутренний модуль политики, прежде чем использовать автоматизированную стратегию. Им нужна уверенность в том, что система становится более осторожной, когда действие становится опаснее.
Это легче понять, чем длинный технический список контролей.
Принцип простой:
Больше риска должно требовать более сильных разрешений.
Меньший риск не должен откладываться без веской причины.
Конечно, реализовать этот принцип сложно.
Первая проблема — определить, что именно означает «снижение риска».
Закрытие части позиции может снизить рыночную подверженность, но создать затраты на ликвидность. Переход в более стабильный актив может уменьшить волатильность, но добавить риск контрагента или отвязки. Выход из одного сейфа может снизить подверженность смарт-контракту, но где-то еще создать риск расчетов или моста.
Финансовые действия редко перемещают риск только в одном направлении.
Это означает, что политика не может опираться на простую метку.
Ей может понадобиться учитывать несколько измерений одновременно: плечо, ликвидность, качество обеспечения, концентрацию, подверженность контрагенту и надежность используемых данных.
Вторая задача — предотвращать злоупотребления.
Если приложение дает более быструю авторизацию действиям, снижающим риск, плохо спроектированная стратегия может попытаться классифицировать агрессивное поведение как защитное. Определение должно быть проверяемым и исполнимым, а не просто описательным.
Третья задача — прозрачность.
Пользователь должен уметь понять, почему одно действие потребовало более строгого одобрения, а другое прошло по более быстрому пути. Если логика скрыта, авторизация, чувствительная к риску, может начать восприниматься как произвольная.
Вот где верифицируемые удостоверения могут стать особенно значимыми.
Чек (receipt) не должен восприниматься как гарантия того, что каждое финансовое решение было корректным. Но он может дать доказательства того, что действие оценивалось в рамках заданной политики и что был пройден требуемый маршрут авторизации.
Для меня это полезнее, чем просто видеть, что транзакция была выполнена.
Я хочу понимать, распознала ли система тип риска, который она создавала.
Я также думаю, что разные приложения будут нуждаться в разных профилях авторизации.
Консервативный институциональный сейф может требовать строгих проверок почти для каждого перемещения капитала.
Инструмент для розебалансировки может использовать более простые лимиты.
Агент ИИ, управляющий узким набором одобренных активов, может требовать меньше трения, чем агент, работающий сразу с несколькими сетями, контрагентами и рынками кредитования.
Эта гибкость важна, потому что одна универсальная модель риска, вероятно, либо станет слишком свободной для серьезного капитала, либо слишком ограничительной для практического использования.
Инфраструктура Ньютона становится ценной только тогда, когда разработчики могут перевести эти различия в исполнимые правила, не делая при этом пользовательский опыт невозможным для понимания.
Это тот баланс, за которым я бы следил в Newt.
Слишком мало контроля — и автоматизация становится опасной.
Слишком жесткий контроль — и автоматизация теряет способность реагировать, когда рынки движутся быстро.
Лучшему слою авторизации нужно не только останавливать запрещенные действия. Он должен распознавать, что некоторые действия требуют более глубокого контроля, чем другие.
Для меня это и есть реальный стандарт для контролируемых ИИ-финансов.
Мне нужен не просто агент, который следует правилам.
Я хочу агента, чья система разрешений становится строже по мере того, как последствия становятся более масштабными.
Поскольку в автоматизированных рынках обращение с каждой транзакцией как с равной не всегда создает справедливость или безопасность.
Иногда это означает лишь то, что система не смогла понять разницу между принятием риска и попыткой от него уйти.
