Truth Terminal opera secondo un modello semi-autonomo, in cui un gestore umano approva solo le sue interazioni pubbliche e le azioni finanziarie, consentendo all'IA una notevole libertà operativa. Questo sistema parzialmente automatizzato complica l'approccio normativo tradizionale, poiché è difficile stabilire la responsabilità o persino definire il ruolo dell'agente all'interno di un contesto legale convenzionale. I critici potrebbero sostenere che tali sistemi semi-autonomi potrebbero eludere la competenza normativa a causa di ambiguità nella legge. Da un punto di vista legale, la linea tra le azioni indipendenti di un'IA e quelle del suo gestore diventa il punto focale della contesa.
La SEC esercita tradizionalmente i suoi poteri normativi sui titoli attraverso un'ampia interpretazione del test Howey, un test che definisce un "contratto di investimento" soggetto alle leggi sui titoli basato su un investimento di denaro in un'impresa comune con aspettative di profitti derivanti dagli sforzi di altri. Tuttavia, questo strumento legale è principalmente focalizzato sulle imprese umane, il che potrebbe rivelarsi insufficiente quando si valutano iniziative gestite dall'intelligenza artificiale come il Truth Terminal. Se la SEC tentasse di far rispettare le normative attraverso i suoi mezzi tipici, solleverebbe questioni chiave sul fatto che un'intelligenza artificiale possa essere considerata un "attore" o uno "sforzo" in senso legale, aprendo nuove complessità e aree grigie legali.
Considerando i precedenti della SEC, ci si potrebbe aspettare un approccio normativo di applicazione contro simili progetti di criptovaluta creati dall'intelligenza artificiale. Ciò non sarebbe senza precedenti, poiché la SEC ha dimostrato la sua volontà di perseguire la regolamentazione tramite applicazione in scenari ambigui che coinvolgono asset digitali. Tuttavia, una tale strategia si scontrerebbe inevitabilmente con la natura unica dei progetti guidati dall'intelligenza artificiale. Quando un'intelligenza artificiale come Truth Terminal emette i propri token, come previsto con il lancio di GOAT, i regolatori si trovano di fronte a un dilemma concettuale:
Quale entità è responsabile? È l'IA, il suo sviluppatore o il sistema che governa la sua semi-autonomia?
L'emissione decentralizzata del token complica ulteriormente le cose. Lo scenario rappresenta un intervento triangolare in cui una terza parte, in questo caso il governo, cerca di intervenire in uno scambio altrimenti volontario tra due entità. Tali interventi, tuttavia, tradizionalmente portano a inefficienze e conseguenze indesiderate sul mercato. In questo scenario, la terza parte sta tentando di imporre un quadro progettato per le imprese umane sui sistemi di intelligenza artificiale, che potrebbe non rientrare esattamente nelle categorie legali esistenti.
Guardando oltre gli agenti semi-autonomi, all'orizzonte si profilano agenti AI completamente autonomi. Teoricamente, questi agenti potrebbero bypassare completamente i gestori umani, gestendo le loro finanze, emettendo cripto-asset e persino impegnandosi in transazioni direttamente sulla blockchain. Il lavoro fondamentale di Satoshi Nakamoto su Bitcoin ha già gettato le basi per transazioni decentralizzate e senza fiducia. Con i progressi nell'AI, la capacità di agenti AI auto-eseguibili diventa sempre più fattibile.
Se un'IA completamente autonoma dovesse emettere la propria criptovaluta, sconvolgerebbe sia il sistema finanziario tradizionale sia le strutture normative prevalenti. Questi agenti potrebbero emettere e scambiare asset digitali senza una controparte umana o organizzativa facilmente identificabile da regolare. Tali attività renderebbero obsolete le attuali ipotesi normative, poiché si basano su attori ed entità identificabili per far rispettare la responsabilità. Questo distacco dal coinvolgimento umano diretto sfida il paradigma di applicazione nella sua interezza.
Allo stesso tempo, i problemi dell'intervento centralizzato evidenziano come la regolamentazione spesso fallisca quando si tenta di controllare azioni decentralizzate e volontarie, poiché interrompe i meccanismi naturali del mercato. Nel caso degli agenti di IA, le loro capacità di prendere decisioni autonome e di effettuare transazioni li rendono inadatti alla regolamentazione con qualsiasi mezzo tradizionale. Le conseguenze dell'imposizione del controllo su questi agenti potrebbero estendersi alla soppressione involontaria dell'innovazione o all'applicazione errata di sanzioni sugli sviluppatori piuttosto che sugli agenti stessi.
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