Scris de: IOSG Ventures

1. Perspectiva agenților centralizați de inteligență artificială

Agenții de inteligență artificială au potențialul de a revoluționa modul în care interacționăm cu web-ul și îndeplinim sarcini online. Deși există multe discuții cu privire la utilizarea agenților AI pentru șinele de plată în criptomonede, este important să recunoaștem că companiile Web 2.0 consacrate sunt, de asemenea, bine poziționate pentru a oferi suite cuprinzătoare de produse pentru agenți.

Majoritatea agenților Web2 apar sub formă de asistenți sau instrumente verticale, cu capacități de execuție doar slabe. Acest lucru se datorează faptului că modelul de bază nu este suficient de matur și există și motive precum incertitudinea de reglementare. Agenții de astăzi sunt încă în prima etapă. Se pot descurca bine în domenii specifice, dar practic nu au capacitatea de generalizare. De exemplu, Alibaba International are un agent care îi ajută pe comercianți să răspundă la e-mailurile cu privire la litigiile privind cardurile de credit. Un agent foarte simplu apelează înregistrarea de expediere și alte date, o generează și o trimite conform șablonului și are o rată de succes ridicată pentru a împiedica compania cardului de credit să deducă bani.

Giganții tehnologici precum Apple și Google, precum și companiile care sunt experți în inteligență artificială precum OpenAI sau Anthropic, par deosebit de potrivite pentru a explora sinergiile dezvoltării sistemelor de agenți. Puterea Apple constă în ecosistemul său de dispozitive de consum, care servesc drept gazdă pentru modelele AI și portal pentru interacțiunea utilizatorilor. Sistemul Apple Pay al companiei le permite agenților să faciliteze plăți online sigure. Google, cu indexul său vast de date web și capacitatea de a oferi încorporare în timp real, poate oferi agenților un acces fără precedent la informații. Între timp, puterile AI precum OpenAI și Anthropic se pot concentra pe dezvoltarea de modele specializate capabile să gestioneze sarcini complexe și să gestioneze tranzacțiile financiare. Pe lângă marile companii Web2, există și un număr mare de startup-uri în Statele Unite care construiesc astfel de agenți, cum ar fi să-i ajute pe stomatologi să gestioneze programările sau să ajute la generarea de rapoarte de post-diagnostic și tratament, care sunt scenarii foarte detaliate.

Cu toate acestea, acești giganți Web 2.0 se confruntă cu dilema clasică a inovatorului. În ciuda talentelor lor tehnologice și a dominației pe piață, ei trebuie să navigheze în apele perfide ale inovației perturbatoare. Dezvoltarea agenților cu adevărat autonomi reprezintă o abatere semnificativă de la modelele lor de afaceri consacrate. În plus, imprevizibilitatea AI, combinată cu mizele mari ale tranzacțiilor financiare și încrederea utilizatorilor, ridică provocări semnificative.

2. Dilema inovatorului: provocări cu care se confruntă furnizorii centralizați

Dilema inovatorului descrie paradoxul că companiile de succes întâmpină adesea dificultăți în adoptarea de noi tehnologii sau modele de afaceri, chiar și atunci când aceste inovații sunt esențiale pentru creșterea pe termen lung. În centrul problemei se află reticența companiilor existente de a introduce produse sau tehnologii noi a căror experiență inițială de utilizator poate să nu fie la fel de sofisticată precum ofertele lor existente. Aceste companii își fac griji că adoptarea unor astfel de inovații le-ar putea înstrăina baza actuală de clienți, care este obișnuită cu un anumit nivel de rafinament și fiabilitate. Această ezitare provine din riscul de a submina așteptările de mult cultivate ale utilizatorilor.

2.1 Imprevizibilitatea agentului și încrederea utilizatorilor

Marile companii de tehnologie precum Google, Apple și Microsoft și-au construit imperiile pe tehnologii și modele de afaceri dovedite. Introducerea agenților complet autonomi reprezintă o abatere semnificativă de la aceste norme stabilite. Acești agenți, mai ales în stadiile incipiente, vor avea inevitabil imperfecțiuni și aspecte imprevizibile. Natura nedeterministă a modelelor AI înseamnă că există întotdeauna un risc de comportament neașteptat, chiar și după teste ample.

Mizele sunt foarte mari pentru aceste companii. Un pas greșit nu numai că le-ar putea deteriora reputația, ci și le-ar putea expune la riscuri juridice și financiare semnificative. Acest lucru creează un stimulent puternic pentru aceștia să acționeze cu prudență, potențial pierzând avantajele primului mutator în spațiul agenților.

Pentru furnizorii centralizați care iau în considerare implementarea agenților, riscul de proteste ale clienților este semnificativ. Spre deosebire de startup-uri, care pot pivota rapid, fără multe de pierdut, giganții tehnologici consacrați au milioane de utilizatori care se așteaptă la servicii consistente și de încredere. Orice greșeală majoră a agentului ar putea duce la un coșmar de PR.

Luați în considerare un scenariu în care un agent ia o serie de decizii financiare proaste în numele unui utilizator. Strigătul rezultat amenință să erodeze încrederea construită cu grijă de-a lungul anilor. Utilizatorii pot pune la îndoială nu doar agentul, ci toate serviciile bazate pe inteligență artificială ale companiei.

2.2 Criterii de evaluare ambigue și provocări de reglementare

În plus, modul de a evalua ceea ce constituie un răspuns „corec” al agentului complică și mai mult problema. În multe cazuri, nu este clar dacă răspunsul agentului a fost de fapt greșit sau doar un accident. Această zonă gri poate duce la dispute care dăunează și mai mult relațiilor cu clienții.

Poate cel mai descurajant obstacol cu ​​care se confruntă furnizorii de agenți centralizați este mediul de reglementare complex și evolutiv. Pe măsură ce acești agenți devin mai autonomi și se ocupă de sarcini din ce în ce mai sensibile, ei intră într-o zonă gri de reglementare care poate pune provocări semnificative.

Reglementările financiare sunt deosebit de complicate. Dacă un agent ia decizii financiare sau execută tranzacții în numele utilizatorilor, acesta poate fi supus reglementării de către autoritățile de reglementare financiară. În plus, cerințele de conformitate pot fi largi și pot varia semnificativ de la o jurisdicție la alta.

Mai este și problema răspunderii. Cine este responsabil dacă o decizie luată de agent are ca rezultat pierderi financiare sau alte prejudicii pentru utilizator? utilizator? companie? Inteligența artificială în sine? Acestea sunt probleme pe care autoritățile de reglementare și legiuitorii abia încep să le abordeze.

2.3 Prejudecățile modelului pot fi o sursă de controverse

În plus, pe măsură ce agenții devin mai complexi, aceștia pot încălca reglementările antitrust. Dacă agenții unei companii favorizează în mod constant produsele sau serviciile companiei respective, acest lucru poate fi considerat comportament anticoncurențial. Acest lucru este deosebit de important pentru giganții tehnologici, care sunt deja sub control pentru dominația lor pe piață.

Imprevizibilitatea modelelor AI adaugă un alt nivel de complexitate acestor provocări de reglementare. Web2 are dificultăți în a asigura conformitatea atunci când nu poate anticipa sau controla pe deplin comportamentul AI. Această imprevizibilitate poate duce la o inovare mai lentă cu agenții Web2, deoarece companiile se confruntă cu aceste complexități, care la rândul lor pot oferi un avantaj soluțiilor Web3 mai flexibile.

3. Oportunități ale Web3

Pe măsură ce capacitățile modelului de bază al LLM se îmbunătățesc, agentul are posibilitatea de a intra în următoarea formă, un agent cu autonomie relativ mare. În prezent, este puțin probabil ca marile companii să îndrăznească să atingă acest aspect Ajutarea utilizatorilor să comande o pizza poate fi limita. Companiile startup pot fi îndrăznețe, dar se vor confrunta cu multe obstacole tehnice. De exemplu, agentul în sine nu are o identitate și orice operațiune trebuie să împrumute identitatea și contul utilizatorului agent. Chiar dacă identitatea este împrumutată, sistemul tradițional nu este atât de ușor de a sprijini agentul să opereze liber. Tehnologia Web3 oferă oportunități unice pentru dezvoltarea agenților AI, rezolvând potențial unele dintre provocările cu care se confruntă furnizorii centralizați. În cadrul sistemului Web3, agentul poate realiza mai multe DID-uri controlând portofelul Fie că plătește prin criptare sau folosind diferite protocoale fără permisiune, este foarte prietenos cu agentul. Când agentul începe să efectueze comportamente economice complexe, există o mare probabilitate ca agentul și agentul să interacționeze unul cu celălalt la o intensitate ridicată. În acest moment, dacă suspiciunea reciprocă dintre agenți nu poate fi rezolvată, sistemul economic al agentului nu va fi un sistem economic complet. Acesta este, de asemenea, un aspect care poate fi abordat folosind tehnologia de criptare.

În plus, stimulentele cripto-economice pot facilita descoperirea agenților și pot oferi o penalizare pentru ca agenții să fie tăiați sau tăiați dacă se comportă greșit. Acest lucru creează un sistem de autoreglementare în care comportamentul bun este recompensat și comportamentul rău este pedepsit, reducând astfel nevoia de supraveghere centralizată și oferind un grad de liniște sufletească acelor primitori ai delegării tranzacțiilor financiare către agenți pe deplin autonomi.

Miza cripto-economică servește scopului dublu de a necesita reduceri în perioadele de comportament neadecvat, servind în același timp ca un semnal critic de piață în procesul de descoperire a agenților. Fie că este vorba de alți agenți sau de persoane care caută un anumit serviciu, intuiția este simplă, cu cât sunt mai multe mize, cu atât piața are mai multă încredere în performanța unui anumit agent și cu atât mintea utilizatorului este mai calmă. Acest lucru ar putea crea un ecosistem de agenți mai dinamic și mai receptiv, în care cei mai eficienți și de încredere agenți vor ieși în evidență în mod natural.

Web3 poate crea, de asemenea, o piață de agenți deschisă. Aceste piețe permit un grad mai mare de experimentare și inovare decât furnizorii centralizați de încredere. Startup-urile și dezvoltatorii independenți pot contribui la ecosistem, ceea ce poate duce la avansarea și profesionalizarea mai rapidă a agenților.

În plus, rețelele distribuite precum Grass și OpenLayer pot oferi agenților acces la date de internet deschise și informații închise care necesită autentificare. Acest acces larg la diverse surse de date poate permite agenților Web3 să ia decizii mai informate și să ofere servicii mai cuprinzătoare.

Web 2.0 vs. Web 3.0

4. Limitările și provocările agenților de inteligență artificială Web3

4.1 Adoptarea limitată a plăților cripto

Acest articol nu ar fi complet dacă nu ne-am reflecta asupra unora dintre provocările de adoptare cu care se vor confrunta agenții Web 3.0. Elefantul din cameră este că adoptarea criptomonedelor ca soluții de plată în economia off-chain este încă limitată. În prezent, doar o mână de platforme online acceptă criptoplăți, ceea ce limitează cazurile practice de utilizare a agenților bazați pe criptomonede în economia reală. Fără integrarea profundă a soluțiilor de criptoplată în economia mai largă, impactul proxy-urilor Web 3.0 va continua să fie limitat.

4.2 Mărimea tranzacției

O altă provocare este amploarea tranzacțiilor tipice ale consumatorilor online. Multe dintre aceste tranzacții implică sume relativ mici de bani, care ar putea să nu fie suficiente pentru a justifica necesitatea unui sistem fără încredere pentru majoritatea utilizatorilor. Dacă există alternative centralizate, consumatorul mediu poate să nu vadă valoarea utilizării unui agent descentralizat pentru achiziții mici, de zi cu zi.

5. Concluzie

Reticența companiilor de tehnologie de a oferi agenți AI complet autonomi din cauza impredictibilității modelelor nedeterministe creează oportunități pentru startup-urile cripto. Aceste startup-uri cripto pot valorifica piețele deschise și securitatea cripto-economică pentru a reduce decalajul dintre potențialul agenției și implementarea efectivă.

Prin valorificarea tehnologiei blockchain și a contractelor inteligente, agenții criptografici AI pot oferi niveluri de transparență și securitate pe care sistemele centralizate ar fi greu să le egaleze. Acest lucru poate fi deosebit de atractiv pentru cazurile de utilizare care necesită un nivel ridicat de încredere sau implică informații sensibile.