Автор: IOSG Ventures
1. Перспектива централизованных агентов искусственного интеллекта
Агенты искусственного интеллекта могут революционизировать то, как мы взаимодействуем с Интернетом и выполняем задачи онлайн. Несмотря на то, что ведется много дискуссий по поводу использования агентов искусственного интеллекта для платежных систем криптовалюты, важно признать, что признанные компании Web 2.0 также имеют хорошие возможности для предложения комплексных пакетов агентских продуктов.
Большинство агентов Web2 представлены в форме помощников или вертикальных инструментов со слабыми возможностями исполнения. Это связано с тем, что базовая модель недостаточно зрела, а также с неопределенностью регулирования и другими причинами. Сегодняшние агенты все еще находятся на первой стадии. Они могут преуспеть в определенных областях, но у них практически нет способности к обобщению. Например, у Alibaba International есть агент, который помогает продавцам отвечать на электронные письма, касающиеся споров по кредитным картам. Очень простой агент вызывает запись о доставке и другие данные, генерирует и отправляет их в соответствии с шаблоном и с высокой вероятностью предотвращает списание денег компанией-эмитентом кредитной карты.
Технологические гиганты, такие как Apple и Google, а также компании, являющиеся экспертами в области искусственного интеллекта, такие как OpenAI или Anthropic, кажутся особенно подходящими для изучения синергии разработки агентных систем. Сила Apple заключается в ее экосистеме потребительских устройств, которые служат хостом для моделей искусственного интеллекта и порталом для взаимодействия с пользователем. Система Apple Pay компании позволяет агентам осуществлять безопасные онлайн-платежи. Google, с его обширным индексом веб-данных и возможностью встраивания в режиме реального времени, может предоставить агентам беспрецедентный доступ к информации. Тем временем такие гиганты искусственного интеллекта, как OpenAI и Anthropic, могут сосредоточиться на разработке специализированных моделей, способных решать сложные задачи и управлять финансовыми транзакциями. Помимо крупных компаний Web2, в Соединенных Штатах также существует большое количество стартапов, которые создают такие агенты, например, помогающие стоматологам записываться на прием или помогающие создавать отчеты о постдиагностике и лечении, которые представляют собой очень подробные сценарии.
Однако перед этими гигантами Web 2.0 стоит классическая дилемма новатора. Несмотря на свое технологическое мастерство и доминирование на рынке, им приходится ориентироваться в коварных водах подрывных инноваций. Разработка по-настоящему автономных агентов представляет собой существенный отход от устоявшихся бизнес-моделей. Кроме того, непредсказуемость ИИ в сочетании с высокими ставками финансовых транзакций и доверием пользователей создают серьезные проблемы.
2. Дилемма инноватора: проблемы, стоящие перед централизованными поставщиками
«Дилемма инноватора» описывает парадокс, заключающийся в том, что успешные компании часто испытывают трудности с внедрением новых технологий или бизнес-моделей, даже если эти инновации имеют решающее значение для долгосрочного роста. В основе проблемы лежит нежелание существующих компаний внедрять новые продукты или технологии, первоначальный пользовательский опыт которых может быть не таким сложным, как их существующие предложения. Эти компании обеспокоены тем, что принятие таких инноваций может оттолкнуть их текущую клиентскую базу, которая привыкла к определенному уровню изысканности и надежности. Эта нерешительность проистекает из риска подорвать давно культивируемые ожидания пользователей.
2.1 Непредсказуемость агента и доверие пользователей
Крупные технологические компании, такие как Google, Apple и Microsoft, построили свои империи на проверенных технологиях и бизнес-моделях. Введение полностью автономных агентов представляет собой существенный отход от этих установленных норм. Эти агенты, особенно на ранних стадиях, неизбежно будут иметь несовершенства и непредсказуемые аспекты. Недетерминированный характер моделей ИИ означает, что всегда существует риск неожиданного поведения, даже после тщательного тестирования.
Ставки для этих компаний очень высоки. Ошибка может не только нанести ущерб их репутации, но и подвергнуть их значительным юридическим и финансовым рискам. Это создает для них сильный стимул действовать осторожно, потенциально упуская преимущества первопроходцев в агентском пространстве.
Для централизованных провайдеров, рассматривающих возможность развертывания агентов, риск протестов клиентов является значительным. В отличие от стартапов, которые могут быстро меняться без особых потерь, у признанных технологических гигантов есть миллионы пользователей, которые ожидают стабильного и надежного обслуживания. Любая серьезная ошибка агента может привести к пиар-кошмару.
Рассмотрим сценарий, в котором агент принимает ряд неверных финансовых решений от имени пользователя. Возникший в результате протест угрожает подорвать доверие, тщательно выстраиваемое годами. Пользователи могут подвергать сомнению не только агента, но и все сервисы компании, основанные на искусственном интеллекте.
2.2 Неоднозначные критерии оценки и проблемы регулирования
Более того, вопрос о том, как оценить, что представляет собой «правильный» ответ агента, еще больше усложняет проблему. Во многих случаях неясно, был ли ответ агента на самом деле неправильным или это просто случайность. Эта серая зона может привести к спорам, которые еще больше ухудшат отношения с клиентами.
Возможно, самым серьезным препятствием, с которым сталкиваются централизованные поставщики агентов, является развивающаяся и сложная нормативно-правовая среда. По мере того, как эти агенты становятся более автономными и решают все более деликатные задачи, они попадают в серую зону регулирования, которая может создавать серьезные проблемы.
Финансовое регулирование особенно сложно. Если агент принимает финансовые решения или выполняет транзакции от имени пользователей, он может подлежать регулированию со стороны финансовых регуляторов. Кроме того, требования соответствия могут быть широкими и существенно различаться в зависимости от юрисдикции.
Существует также проблема ответственности. Кто несет ответственность, если решение, принятое агентом, приведет к финансовым потерям или другому вреду пользователю? пользователь? компания? Сам искусственный интеллект? Это проблемы, которые регулирующие органы и законодатели только начинают решать.
2.3 Предвзятость модели может быть источником разногласий
Кроме того, поскольку агенты становятся более сложными, они могут нарушать антимонопольные правила. Если агенты компании постоянно отдают предпочтение собственным продуктам или услугам этой компании, это можно считать антиконкурентным поведением. Это особенно важно для технологических гигантов, которые уже находятся под пристальным вниманием из-за доминирования на рынке.
Непредсказуемость моделей ИИ усложняет эти нормативные проблемы. Web2 испытывает трудности с обеспечением соответствия требованиям, поскольку не может полностью предсказать или контролировать поведение ИИ. Эта непредсказуемость может привести к замедлению инноваций с помощью агентов Web2, поскольку компании сталкиваются с этими сложностями, что, в свою очередь, может дать преимущество более гибким решениям Web3.
3. Возможности Web3
По мере улучшения возможностей базовой модели LLM у агента появляется возможность перейти в следующую форму — агента с относительно высокой автономией. В настоящее время вряд ли крупные компании осмелятся коснуться этого аспекта. Помощь пользователям в заказе пиццы может оказаться пределом. Стартап-компании могут быть смелыми, но они столкнутся со многими техническими препятствиями. Например, у самого агента нет личности, и для любой операции необходимо заимствовать личность и учетную запись пользователя агента. Даже если личность заимствована, традиционной системе не так-то просто обеспечить свободную работу агента. Технология Web3 предлагает уникальные возможности для разработки агентов искусственного интеллекта, потенциально решая некоторые проблемы, с которыми сталкиваются централизованные поставщики. В системе Web3 агент может реализовать несколько DID, управляя кошельком. Независимо от того, осуществляет ли он оплату посредством шифрования или использует различные протоколы без разрешений, это очень удобно для агента. Когда агент начинает осуществлять сложное экономическое поведение, существует высокая вероятность того, что агент и агент будут взаимодействовать друг с другом с высокой интенсивностью. В настоящее время, если взаимные подозрения между агентами не могут быть разрешены, экономическая система агентов не будет полноценной экономической системой. Это также аспект, который можно решить с помощью технологии шифрования.
Кроме того, криптоэкономические стимулы могут облегчить обнаружение агентов и предусматривать наказание для агентов в виде сокращения или уничтожения, если они плохо себя ведут. Это создает саморегулирующуюся систему, в которой хорошее поведение вознаграждается, а плохое наказывается, что потенциально снижает потребность в централизованном надзоре и обеспечивает определенное спокойствие тем, кто первым начал делегировать финансовые операции полностью автономным агентам.
Криптоэкономические ставки служат двойной цели: их необходимо сократить в случае неправомерного поведения, а также они служат ключевым рыночным сигналом в процессе обнаружения агентов. Будь то другие агенты или люди, ищущие конкретную услугу, интуиция проста: чем больше ставок, тем больше рынок доверяет работе конкретного агента и тем спокойнее разум пользователя. Это может создать более динамичную и отзывчивую экосистему агентов, в которой естественным образом будут выделяться наиболее эффективные и заслуживающие доверия агенты.
Web3 также может создать открытый рынок агентов. Эти торговые площадки позволяют проводить больше экспериментов и инноваций, чем доверять централизованным поставщикам. Стартапы и независимые разработчики могут внести свой вклад в экосистему, что потенциально приведет к более быстрому развитию и профессионализации агентов.
Кроме того, распределенные сети, такие как Grass и OpenLayer, могут предоставлять агентам доступ к открытым данным Интернета и закрытой информации, требующей аутентификации. Такой широкий доступ к разнообразным источникам данных может позволить агентам Web3 принимать более обоснованные решения и предоставлять более комплексные услуги.
Веб 2.0 против Веб 3.0
4. Ограничения и проблемы агентов искусственного интеллекта Web3
4.1 Ограниченное принятие криптовалютных платежей
Эта статья не была бы полной, если бы мы не задумались о некоторых проблемах внедрения, с которыми столкнутся агенты Web 3.0. Слон в комнате заключается в том, что внедрение криптовалют в качестве платежных решений в офчейн-экономике по-прежнему ограничено. В настоящее время лишь несколько онлайн-платформ принимают криптовалютные платежи, что ограничивает практические варианты использования крипто-агентов в реальной экономике. Без глубокой интеграции решений криптовалютных платежей в более широкую экономику влияние прокси-серверов Web 3.0 будет по-прежнему ограничено.
4.2 Размер транзакции
Еще одной проблемой является масштаб типичных онлайн-транзакций потребителей. Многие из этих транзакций связаны с относительно небольшими суммами денег, которых может быть недостаточно, чтобы оправдать необходимость в системе, не требующей доверия, для большинства пользователей. Если существуют централизованные альтернативы, средний потребитель может не увидеть смысла в использовании децентрализованного агента для небольших повседневных покупок.
5. Заключение
Нежелание технологических компаний предлагать полностью автономные агенты искусственного интеллекта из-за непредсказуемости недетерминированных моделей создает возможности для крипто-стартапов. Эти криптостартапы могут использовать открытые рынки и криптоэкономическую безопасность, чтобы преодолеть разрыв между потенциалом агентства и фактической реализацией.
Используя технологию блокчейна и смарт-контракты, криптографические агенты искусственного интеллекта могут предложить уровни прозрачности и безопасности, которым централизованным системам будет сложно соответствовать. Это может быть особенно привлекательно для случаев использования, требующих высокого уровня доверия или связанных с конфиденциальной информацией.
