Я думаю, что главной угрозой в ИИ-финансах является не то, что агент принимает плохое решение. Угроза в том, что агент может действовать раньше, чем кто-либо сможет доказать, было ли это решение разрешено.
Эта разница принципиальна. Торговые боты, автоматизированные хранилища и onchain-агенты становятся быстрее и способнее, но скорость исполнения — не то же самое, что контроль. Агент может найти прибыльный ребаланс, переместить залог или направить капитал между протоколами, однако при этом он все равно может работать вне лимитов риска пользователя, одобренных рынков или требований комплаенса.
Моя схема проста: интеллект решает, что делать; контроль определяет, имеет ли он право это делать.
Именно поэтому Mainnet Beta @NewtonProtocol становится особенно интересной. Newton вставляет уровень проверки до момента расчетов (settlement). Предлагаемое действие сверяется с программируемыми политиками, а независимые операторы оценивают, соответствует ли оно требуемым условиям. Если проверка пройдена, сеть формирует onchain-подтверждение (attestation), которое контракт назначения сможет проверить до выполнения.
На практике это может позволить пользователям задавать границы для уровня подверженности риску, доступа к протоколам, ликвидности, идентичности или рыночных условий, не предоставляя ИИ-агенту неограниченные полномочия. Думайте об этом меньше как об улучшении трейдера и больше как о том, чтобы установить risk desk между трейдером и конечным приказом.
Я считаю это важнее, чем очередное обещание более умной автоматизации. Интеллект способен создавать преимущество, но проверяемые ограничения создают уверенность. Мой скепсис в том, что система будет по-настоящему значимой только если политики останутся прозрачными, входные данные будут надежными, а интеграция окажется достаточно простой, чтобы ее можно было внедрять в реальные приложения.
Если ИИ-агенты начнут управлять серьезным капиталом, будут ли инвесторы доверять самому умному агенту или тому, чьи разрешения можно доказать до того, как деньги начнут перемещаться?
$NEWT #Newt $LAB
Эта разница принципиальна. Торговые боты, автоматизированные хранилища и onchain-агенты становятся быстрее и способнее, но скорость исполнения — не то же самое, что контроль. Агент может найти прибыльный ребаланс, переместить залог или направить капитал между протоколами, однако при этом он все равно может работать вне лимитов риска пользователя, одобренных рынков или требований комплаенса.
Моя схема проста: интеллект решает, что делать; контроль определяет, имеет ли он право это делать.
Именно поэтому Mainnet Beta @NewtonProtocol становится особенно интересной. Newton вставляет уровень проверки до момента расчетов (settlement). Предлагаемое действие сверяется с программируемыми политиками, а независимые операторы оценивают, соответствует ли оно требуемым условиям. Если проверка пройдена, сеть формирует onchain-подтверждение (attestation), которое контракт назначения сможет проверить до выполнения.
На практике это может позволить пользователям задавать границы для уровня подверженности риску, доступа к протоколам, ликвидности, идентичности или рыночных условий, не предоставляя ИИ-агенту неограниченные полномочия. Думайте об этом меньше как об улучшении трейдера и больше как о том, чтобы установить risk desk между трейдером и конечным приказом.
Я считаю это важнее, чем очередное обещание более умной автоматизации. Интеллект способен создавать преимущество, но проверяемые ограничения создают уверенность. Мой скепсис в том, что система будет по-настоящему значимой только если политики останутся прозрачными, входные данные будут надежными, а интеграция окажется достаточно простой, чтобы ее можно было внедрять в реальные приложения.
Если ИИ-агенты начнут управлять серьезным капиталом, будут ли инвесторы доверять самому умному агенту или тому, чьи разрешения можно доказать до того, как деньги начнут перемещаться?
$NEWT #Newt $LAB
