Napsal: IOG Ventures

1. Perspektiva centralizovaných agentů umělé inteligence

Agenti umělé inteligence mají potenciál způsobit revoluci ve způsobu interakce s webem a provádění úkolů online. I když se hodně diskutuje o využití agentů AI pro platby kryptoměnami, je důležité si uvědomit, že zavedené společnosti Web 2.0 mají také dobrou pozici, aby mohly nabízet komplexní produktové sady agentů.

Většina agentů Web2 se objevuje ve formě asistentů nebo vertikálních nástrojů s pouze slabými schopnostmi provádění. Důvodem je skutečnost, že základní model není dostatečně vyzrálý a existují také důvody, jako je regulační nejistota. Dnešní agenti jsou stále v první fázi Umějí dobře fungovat v konkrétních oborech, ale v podstatě nemají schopnost generalizace. Alibaba International má například agenta, který pomáhá obchodníkům odpovídat na e-maily týkající se sporů o kreditní karty. Velmi jednoduchý agent zavolá záznam o odeslání a další data, vygeneruje a odešle je podle šablony a má vysokou úspěšnost, aby zabránil společnosti vydávající kreditní karty strhnout peníze.

Techničtí giganti jako Apple a Google, stejně jako společnosti, které jsou odborníky na umělou inteligenci, jako je OpenAI nebo Anthropic, se zdají být obzvláště vhodné pro zkoumání synergií vyvíjejících se systémů agentů. Síla společnosti Apple spočívá v ekosystému spotřebitelských zařízení, která slouží jako hostitel pro modely umělé inteligence a portál pro interakci uživatelů. Systém Apple Pay společnosti umožňuje agentům usnadnit bezpečné online platby. Google se svým rozsáhlým indexem webových dat a schopností poskytovat vložení v reálném čase může agentům poskytnout bezprecedentní přístup k informacím. Mezitím se AI velmoci jako OpenAI a Anthropic mohou zaměřit na vývoj specializovaných modelů schopných zvládat složité úkoly a řídit finanční transakce. Kromě velkých společností Web2 existuje ve Spojených státech také velký počet startupů, které takové agenty budují, například pomáhají zubařům řídit schůzky nebo asistují při generování zpráv po diagnóze a léčbě, což jsou velmi podrobné scénáře.

Tito giganti Web 2.0 však čelí klasickému dilematu inovátorů. Navzdory své technologické zdatnosti a dominanci na trhu musí proplouvat zrádnými vodami převratných inovací. Rozvoj skutečně autonomních agentů představuje významný odklon od jejich zavedených obchodních modelů. Kromě toho nepředvídatelnost umělé inteligence v kombinaci s vysokými finančními transakcemi a důvěrou uživatelů představuje značné problémy.

2. Dilema inovátora: Výzvy, kterým čelí centralizovaní poskytovatelé

The Innovator's Dilemma popisuje paradox, že úspěšné společnosti mají často potíže s přijetím nových technologií nebo obchodních modelů, i když jsou tyto inovace zásadní pro dlouhodobý růst. Jádrem problému je neochota stávajících společností zavádět nové produkty nebo technologie, jejichž počáteční uživatelská zkušenost nemusí být tak sofistikovaná jako jejich stávající nabídky. Tyto společnosti se obávají, že přijetí takových inovací by mohlo odcizit jejich současnou zákaznickou základnu, která je zvyklá na určitou úroveň kultivovanosti a spolehlivosti. Tato váhavost pramení z rizika podkopání dlouho pěstovaných očekávání uživatelů.

2.1 Nepředvídatelnost agentů a důvěra uživatelů

Velké technologické společnosti jako Google, Apple a Microsoft vybudovaly svá impéria na osvědčených technologiích a obchodních modelech. Zavedení plně autonomních agentů představuje významný odklon od těchto zavedených norem. Tito agenti, zejména v raných stádiích, budou mít nevyhnutelně nedokonalosti a nepředvídatelné aspekty. Nedeterministická povaha modelů AI znamená, že vždy existuje riziko neočekávaného chování, a to i po rozsáhlém testování.

Sázky jsou pro tyto společnosti velmi vysoké. Chybný krok by mohl nejen poškodit jejich pověst, ale také je vystavit značným právním a finančním rizikům. To pro ně vytváří silnou pobídku, aby jednali obezřetně a potenciálně tak přišli o výhody prvního tahu v prostoru agentů.

Pro centralizované poskytovatele, kteří zvažují nasazení agentů, je riziko protestů zákazníků značné. Na rozdíl od startupů, které se dokážou rychle otočit, aniž by cokoli ztrácely, mají zavedení tech giganti miliony uživatelů, kteří očekávají konzistentní a spolehlivé služby. Jakýkoli zásadní omyl agenta by mohl vést k noční můře PR.

Zvažte scénář, kdy agent učiní řadu špatných finančních rozhodnutí jménem uživatele. Hrozí, že výsledný výkřik naruší důvěru pečlivě budovanou léta. Uživatelé mohou pochybovat nejen o agentovi, ale o všech službách společnosti založených na umělé inteligenci.

2.2 Nejednoznačná hodnotící kritéria a regulační problémy

Problém dále komplikuje to, jak posoudit, co představuje „správnou“ reakci agenta. V mnoha případech není jasné, zda byla odpověď agenta skutečně špatná, nebo šlo pouze o nehodu. Tato šedá zóna může vést ke sporům, které dále poškozují vztahy se zákazníky.

Snad nejodstrašující překážkou, které poskytovatelé centralizovaných agentů čelí, je vyvíjející se a složité regulační prostředí. Jak se tito agenti stávají autonomnějšími a zvládají stále citlivější úkoly, vstupují do šedé oblasti regulace, která může představovat značné problémy.

Finanční předpisy jsou obzvláště ošemetné. Pokud agent činí finanční rozhodnutí nebo provádí transakce jménem uživatelů, může podléhat regulaci finančních regulátorů. Kromě toho mohou být požadavky na dodržování předpisů široké a mohou se v různých jurisdikcích výrazně lišit.

Je tu také otázka odpovědnosti. Kdo je odpovědný, pokud rozhodnutí učiněné zástupcem způsobí uživateli finanční ztrátu nebo jinou újmu? uživatel? společnost? Samotná umělá inteligence? To jsou problémy, které regulátoři a zákonodárci teprve začínají řešit.

2.3 Předpojatost modelu může být zdrojem kontroverzí

Navíc, jak se agenti stávají složitějšími, mohou se dostat do rozporu s antimonopolními předpisy. Pokud zástupci společnosti soustavně upřednostňují vlastní produkty nebo služby této společnosti, může to být považováno za protisoutěžní chování. To je důležité zejména pro technologické giganty, kteří jsou již nyní pod drobnohledem kvůli své dominanci na trhu.

Nepředvídatelnost modelů umělé inteligence přidává k těmto regulačním výzvám další vrstvu složitosti. Web2 má potíže se zajištěním souladu, když nemůže plně předvídat nebo kontrolovat chování AI. Tato nepředvídatelnost může vést k pomalejším inovacím u agentů Web2, protože společnosti se potýkají s těmito složitostmi, což může zase poskytnout výhodu flexibilnějším řešením Web3.

3. Příležitosti Web3

Jak se schopnosti základního modelu LLM zlepšují, má agent příležitost vstoupit do další formy, agenta s relativně vysokou autonomií. V současnosti je nepravděpodobné, že by se velké společnosti odvážily na tento aspekt sáhnout. Startupové společnosti mohou být odvážné, ale budou čelit mnoha technickým překážkám, například agent sám nemá identitu a jakákoli operace si musí vypůjčit identitu a účet uživatele agenta. I když je identita vypůjčena, tradiční systém není tak snadné podpořit agenta, aby fungoval volně. Technologie Web3 nabízí jedinečné příležitosti pro vývoj agentů AI a potenciálně řeší některé problémy, kterým čelí centralizovaní poskytovatelé. V rámci systému Web3 může agent realizovat více DID ovládáním peněženky. Ať už se jedná o platbu pomocí šifrování nebo pomocí různých nelicencovaných protokolů, je k agentovi velmi přátelský. Když agent začne provádět složité ekonomické chování, je vysoká pravděpodobnost, že agent a agent budou mít vysoce intenzivní interakce. V tomto okamžiku, pokud nelze vyřešit vzájemné podezření mezi agenty, ekonomický systém agentů nebude úplným ekonomickým systémem. To je také aspekt, který lze řešit pomocí šifrovací technologie.

Kromě toho mohou kryptoekonomické pobídky usnadnit odhalení agentů a poskytnout pokutu pro agenty, kteří mohou být podříznuti nebo seříznuti, pokud se chovají špatně. To vytváří samoregulační systém, ve kterém je dobré chování odměňováno a špatné chování je trestáno, čímž se potenciálně snižuje potřeba centralizovaného dohledu a poskytuje se míra klidu těm, kteří si dříve osvojili delegování finančních transakcí na plně autonomní agenty.

Krypto-ekonomické sázky slouží dvojímu účelu, a to, že musí být přerušeny v případě špatného chování, a zároveň slouží jako klíčový tržní signál v procesu zjišťování agentů. Ať už jde o jiné agenty nebo lidi hledající konkrétní službu, intuice je jednoduchá, čím více sázek, tím větší důvěra trhu ve výkon konkrétního agenta a klidnější mysl uživatele. To by mohlo vytvořit dynamičtější a citlivější ekosystém agentů, ve kterém přirozeně vyniknou ti nejefektivnější a nejdůvěryhodnější agenti.

Web3 může také vytvořit otevřený trh agentů. Tato tržiště umožňují větší míru experimentování a inovací než důvěřující centralizovaným poskytovatelům. Startupy a nezávislí vývojáři mohou přispět k ekosystému, což může vést k rychlejšímu rozvoji a profesionalizaci agentů.

Distribuované sítě jako Grass a OpenLayer navíc mohou agentům poskytnout přístup k otevřeným internetovým datům a uzavřeným informacím, které vyžadují ověření. Tento široký přístup k různým zdrojům dat může agentům Web3 umožnit přijímat informovanější rozhodnutí a poskytovat komplexnější služby.

Web 2.0 vs. Web 3.0

4. Omezení a výzvy agentů umělé inteligence Web3

4.1 Omezené přijetí kryptoplateb

Tento článek by nebyl úplný, kdybychom se nezamysleli nad některými výzvami, kterým budou agenti Web 3.0 čelit. Slon v místnosti je, že přijetí kryptoměn jako platebních řešení v off-chain ekonomice je stále omezené. V současné době přijímá kryptoplatby pouze hrstka online platforem, což omezuje praktické případy použití agentů založených na kryptoměnách v reálné ekonomice. Bez hluboké integrace krypto platebních řešení do širší ekonomiky bude dopad web 3.0 proxy i nadále omezený.

4.2 Velikost transakce

Další výzvou je rozsah typických spotřebitelských transakcí online. Mnohé z těchto transakcí zahrnují relativně malé částky peněz, což nemusí stačit k tomu, aby ospravedlnila potřebu nedůvěryhodného systému pro většinu uživatelů. Pokud existují centralizované alternativy, průměrný spotřebitel nemusí vidět hodnotu v používání decentralizovaného zástupce pro malé, každodenní nákupy.

5. Závěr

Neochota technologických společností nabízet plně autonomní agenty AI kvůli nepředvídatelnosti nedeterministických modelů vytváří příležitosti pro krypto startupy. Tyto krypto startupy mohou využít otevřené trhy a kryptoekonomickou bezpečnost k překlenutí mezery mezi potenciálem agentury a skutečnou implementací.

Využitím technologie blockchain a chytrých smluv mohou kryptografičtí agenti umělé inteligence nabídnout úroveň transparentnosti a zabezpečení, které by centralizované systémy jen těžko odpovídaly. To může být obzvláště atraktivní pro případy použití, které vyžadují vysokou úroveň důvěry nebo zahrnují citlivé informace.