我仍然对这段对话将走向何处感到不完全安心。
也许是因为我看过太多叙事最终都以一种听起来“注定如此”的口吻到来。加密货币本该消除信任。人工智能本该消除付出。几年后才发现，两者都比口号所说的要复杂得多。
现在这两个领域开始重叠起来，我又一次开始注意到同样的模式。
每个人都想谈论智能。
更聪明的模型。更好的推理。更复杂的代理，能够发现人类所忽视的机会。说得过去。这确实很有意思。但我忍不住觉得，我们被问题可见的那一部分给分散了注意力。
隐形的部分，是在做出决定之后会发生什么。
当某个 AI 代理被允许自行执行交易、调动资产，或在其自身条件下与协议互动时，对话的重点就会改变。它不再是关于预测，而开始变成关于责任。未必是法律意义上的责任。是系统层面的责任。
谁来验证实际发生了什么？
当一个自主策略完全按设计运行，却仍然带来了没人预料的结果时，后果由谁承担？
软件一向会做出意想不到的事。市场也一向会做出意想不到的事。把这两者结合起来并不会神奇地让不确定性消失。反而，可能会产生我们尚未学会识别的新型不确定性。
这也就是为什么牛顿协议（Newton Protocol）让我觉得值得关注，尽管我远未确信有人已经解决了这个问题。吸引我注意的并不是 AI 策略或自动化执行的承诺。相反，是更安静的那种想法：也许自主系统需要的是专门为验证边界和可问责执行而设计的基础设施，而不是仅仅追求“智能”。
这听起来是一个更诚实的起点。
从市场角度来看，也引发了类似的问题。 一旦开发者能够部署并分享、将自主代理变现，信任就不再那么取决于是谁编写了策略，而更多取决于围绕它的系统在激励不可避免地变化时，能否持续以可预测的方式运行。
我在加密领域见过足够多的情况，才知道激励几乎总会改变。
也许，金融领域下一章 AI 的定义不会再由“跑得最快”的那个模型来决定。
也许它会由在所有人都停止关注之后还能被信任的基础设施来定义；但我不确定我们是否已经搞清楚这究竟会是什么样子。 @NewtonProtocol $NEWT #Newt
