Tôi từng nghĩ phần khó nhất của tự động hóa bằng AI là đưa ra quyết định nhanh hơn.
Càng đọc về Newton, tôi càng nghĩ rằng mình đang nhìn vào sai vấn đề.
Tốc độ rất dễ nhận ra. Niềm tin thì không.
Bất kỳ ai cũng có thể xây dựng một tác nhân AI phản ứng với dữ liệu thị trường chỉ trong vài giây. Phần khó nằm ở việc xác định tác nhân đó được phép làm gì trước khi nó ra tay. Nó có thể chi tiêu vượt quá một giới hạn không? Nó có thể tương tác với một giao thức rủi ro không? Điều gì xảy ra nếu hồ sơ rủi ro của một tài sản thay đổi dù giá hầu như không biến động?
Chính ở đây, chính sách trở nên quan trọng hơn dự đoán.
Một thị trường có thể trông hoàn toàn bình thường trong khi các đánh giá rủi ro độc lập vẫn đang phát triển bên dưới. Nếu một chính sách tham chiếu đến các tín hiệu thay đổi đó, quyền hạn của tác nhân có thể thay đổi mà không ai phải can thiệp thủ công. Phần thú vị không phải là việc AI đưa ra quyết định—mà là việc hệ thống chứng minh rằng quyết định đó vẫn nằm trong các quy tắc đã được xác định từ trước.
Điều đó chuyển cuộc trò chuyện từ “AI có thể tự động hóa việc này không?” sang “Ai cũng có thể kiểm chứng việc tự động hóa đã tôn trọng các giới hạn của nó không?”
Với tôi, đây là lớp giá trị hơn.
Tự động hóa không kèm các quy tắc có thể thực thi chỉ tạo được niềm tin cho đến khi xảy ra điều gì đó bất ngờ. Tự động hóa được hỗ trợ bởi chính sách minh bạch và ủy quyền có thể xác minh tạo ra niềm tin trước khi bất cứ điều gì sai lệch xảy ra.
Đó là điểm khác biệt mà tôi liên tục nhận thấy với @NewtonProtocol Hạ tầng tập trung ít hơn vào việc thay thế phán đoán của con người và nhiều hơn vào việc làm cho các quyết định được ủy quyền trở nên có trách nhiệm.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
Càng đọc về Newton, tôi càng nghĩ rằng mình đang nhìn vào sai vấn đề.
Tốc độ rất dễ nhận ra. Niềm tin thì không.
Bất kỳ ai cũng có thể xây dựng một tác nhân AI phản ứng với dữ liệu thị trường chỉ trong vài giây. Phần khó nằm ở việc xác định tác nhân đó được phép làm gì trước khi nó ra tay. Nó có thể chi tiêu vượt quá một giới hạn không? Nó có thể tương tác với một giao thức rủi ro không? Điều gì xảy ra nếu hồ sơ rủi ro của một tài sản thay đổi dù giá hầu như không biến động?
Chính ở đây, chính sách trở nên quan trọng hơn dự đoán.
Một thị trường có thể trông hoàn toàn bình thường trong khi các đánh giá rủi ro độc lập vẫn đang phát triển bên dưới. Nếu một chính sách tham chiếu đến các tín hiệu thay đổi đó, quyền hạn của tác nhân có thể thay đổi mà không ai phải can thiệp thủ công. Phần thú vị không phải là việc AI đưa ra quyết định—mà là việc hệ thống chứng minh rằng quyết định đó vẫn nằm trong các quy tắc đã được xác định từ trước.
Điều đó chuyển cuộc trò chuyện từ “AI có thể tự động hóa việc này không?” sang “Ai cũng có thể kiểm chứng việc tự động hóa đã tôn trọng các giới hạn của nó không?”
Với tôi, đây là lớp giá trị hơn.
Tự động hóa không kèm các quy tắc có thể thực thi chỉ tạo được niềm tin cho đến khi xảy ra điều gì đó bất ngờ. Tự động hóa được hỗ trợ bởi chính sách minh bạch và ủy quyền có thể xác minh tạo ra niềm tin trước khi bất cứ điều gì sai lệch xảy ra.
Đó là điểm khác biệt mà tôi liên tục nhận thấy với @NewtonProtocol Hạ tầng tập trung ít hơn vào việc thay thế phán đoán của con người và nhiều hơn vào việc làm cho các quyết định được ủy quyền trở nên có trách nhiệm.
@NewtonProtocol $NEWT #Newt
