Yazan: IOSG Ventures

1. Merkezi yapay zeka ajanlarının geleceği

Yapay zeka ajanları, web ile etkileşimde bulunma ve çevrimiçi görevleri gerçekleştirme şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Kripto para birimi ödeme rayları için yapay zeka aracılarından yararlanma konusunda pek çok tartışma olsa da, yerleşik Web 2.0 şirketlerinin kapsamlı aracı ürün paketleri sunmak için de iyi konumlandırılmış olduklarını kabul etmek önemlidir.

Web2'nin aracılarının çoğu, yalnızca zayıf yürütme yeteneklerine sahip asistanlar veya dikey araçlar biçiminde görünür. Bunun nedeni temel modelin yeterince olgunlaşmamış olması, mevzuat belirsizliği ve diğer nedenlerden kaynaklanmaktadır. Günümüz ajanları henüz ilk aşamadadırlar. Belirli alanlarda başarılı olabilirler ancak genelleme yetenekleri yoktur. Örneğin Alibaba International'ın, satıcıların kredi kartı anlaşmazlıklarıyla ilgili e-postalara yanıt vermesine yardımcı olan bir temsilcisi var. Teslimat kayıtlarını ve diğer verileri çağıran, bunları şablona göre oluşturup gönderen, yüksek başarı oranına sahip olan ve kredi kartı şirketinin para kesmesini engelleyebilen çok basit bir aracı.

Apple ve Google gibi teknoloji devlerinin yanı sıra OpenAI veya Anthropic gibi yapay zeka konusunda uzman şirketler, ajan sistemleri geliştirmenin sinerjisini keşfetmeye özellikle uygun görünüyor. Apple'ın gücü, yapay zeka modelleri için bir ana bilgisayar ve kullanıcı etkileşimi için bir portal görevi gören tüketici cihazlarından oluşan ekosisteminde yatmaktadır. Şirketin Apple Pay sistemi, acentelerin güvenli çevrimiçi ödemeleri kolaylaştırmasına olanak tanıyor. Google, geniş web verisi dizini ve gerçek zamanlı eklemeler sağlama yeteneğiyle, aracılara benzeri görülmemiş bir bilgiye erişim sağlayabilir. Bu arada OpenAI ve Anthropic gibi yapay zeka devleri, karmaşık görevleri yerine getirebilen ve finansal işlemleri yönetebilen özel modeller geliştirmeye odaklanabilir. Büyük Web2 şirketlerine ek olarak, Amerika Birleşik Devletleri'nde, diş hekimlerinin randevularını yönetmelerine yardımcı olmak veya çok ayrıntılı senaryolar olan teşhis ve tedavi sonrası raporların oluşturulmasına yardımcı olmak gibi bu tür aracılar oluşturan çok sayıda yeni girişim de bulunmaktadır.

Ancak bu Web 2.0 devleri klasik Yenilikçi ikilemiyle karşı karşıyadır. Teknolojik becerilerine ve pazar hakimiyetlerine rağmen, yıkıcı inovasyonun tehlikeli sularında yol almak zorundalar. Gerçek anlamda özerk temsilciler geliştirmek, yerleşik iş modellerinden önemli bir sapmayı temsil ediyor. Dahası, yapay zekanın öngörülemezliği, finansal işlemlerin ve kullanıcı güveninin yüksek riskleriyle birleştiğinde önemli zorluklar ortaya çıkarıyor.

2. Yenilikçinin İkilemi: Merkezi Sağlayıcıların Karşılaştığı Zorluklar

Yenilikçinin İkilemi, başarılı şirketlerin yeni teknolojileri veya iş modellerini, bu yenilikler uzun vadeli büyüme için kritik öneme sahip olsa bile benimsemede sıklıkla zorluk yaşadıkları paradoksunu anlatıyor. Sorunun temelinde, mevcut şirketlerin, ilk kullanıcı deneyimi mevcut teklifleri kadar karmaşık olmayan yeni ürün veya teknolojileri tanıtma konusundaki isteksizliği yatmaktadır. Bu şirketler, bu tür yenilikleri benimsemenin, belirli bir seviyede incelik ve güvenilirliğe alışık olan mevcut müşteri tabanlarını yabancılaştırabileceğinden endişe ediyor. Bu tereddüt, kullanıcıların uzun süredir oluşturduğu beklentilerin boşa çıkması riskinden kaynaklanıyor.

2.1 Aracının öngörülemezliği ve kullanıcı güveni

Google, Apple ve Microsoft gibi büyük teknoloji şirketleri imparatorluklarını kanıtlanmış teknolojiler ve iş modelleri üzerine kurdular. Tamamen özerk etmenlerin uygulamaya konulması, bu yerleşik normlardan önemli bir sapmayı temsil etmektedir. Bu ajanların özellikle erken aşamalarda kaçınılmaz olarak kusurları ve öngörülemeyen yönleri olacaktır. Yapay zeka modellerinin deterministik olmayan doğası, kapsamlı testlerden sonra bile her zaman beklenmeyen davranış riskinin mevcut olduğu anlamına gelir.

Bu şirketlerin riskleri çok yüksek. Yanlış bir adım yalnızca itibarlarına zarar vermekle kalmaz, aynı zamanda onları önemli hukuki ve mali risklere de maruz bırakır. Bu, onların temkinli davranmaları için güçlü bir teşvik yaratır ve potansiyel olarak acente alanındaki ilk hamle avantajlarını kaçırırlar.

Temsilcileri görevlendirmeyi düşünen merkezi sağlayıcılar için müşteri itirazı riski önemlidir. Kaybedecek fazla bir şey olmadan hızlı bir şekilde dönüş yapabilen yeni kurulan şirketlerin aksine, köklü teknoloji devlerinin tutarlı, güvenilir hizmet bekleyen milyonlarca kullanıcısı var. Temsilcinin yapacağı herhangi bir büyük yanlış adım PR kabusuna yol açabilir.

Bir aracının, kullanıcı adına bir dizi kötü mali karar verdiği bir senaryoyu düşünün. Ortaya çıkan haykırış, yıllar içinde özenle inşa edilen güveni aşındırma tehlikesi taşıyor. Kullanıcılar yalnızca temsilciyi değil, şirketin tüm yapay zeka tabanlı hizmetlerini sorgulayabilir.

2.2 Belirsiz değerlendirme kriterleri ve düzenleme zorlukları

Dahası, neyin "doğru" bir temsilci tepkisini oluşturduğunun nasıl değerlendirileceği konuyu daha da karmaşık hale getiriyor. Çoğu durumda, temsilcinin cevabının gerçekten yanlış mı yoksa sadece bir kaza mı olduğu açık değildir. Bu gri alan, müşteri ilişkilerine daha da zarar verecek anlaşmazlıklara yol açabilir.

Belki de merkezi acente sağlayıcılarının karşılaştığı en göz korkutucu engel, gelişen ve karmaşık düzenleyici ortamdır. Bu aracılar daha özerk hale geldikçe ve giderek daha hassas hale gelen görevleri yerine getirdikçe, önemli zorluklar yaratabilecek düzenleyici bir gri alana giriyorlar.

Mali düzenlemeler özellikle çetrefilli. Bir aracı, kullanıcılar adına finansal kararlar alırsa veya işlemler gerçekleştirirse, finansal düzenleyicilerin düzenlemelerine tabi olabilir. Ayrıca uyumluluk gereklilikleri geniş kapsamlı olabilir ve yargı bölgelerine göre önemli ölçüde farklılık gösterebilir.

Bir de sorumluluk meselesi var. Temsilci tarafından verilen bir kararın mali kayıpla veya kullanıcıya başka bir zararla sonuçlanması durumunda kim sorumlu olacak? kullanıcı? şirket? Yapay zekanın kendisi mi? Bunlar, düzenleyicilerin ve kanun koyucuların yeni yeni ele almaya başladıkları konulardır.

2.3 Model önyargısı tartışma kaynağı olabilir

Ayrıca acenteler daha karmaşık hale geldikçe antitröst düzenlemeleriyle ters düşebilirler. Bir şirketin temsilcileri sürekli olarak o şirketin kendi ürün veya hizmetlerini tercih ediyorsa, bu durum rekabete aykırı davranış olarak değerlendirilebilir. Bu, özellikle pazar hakimiyetleri nedeniyle halihazırda inceleme altında olan teknoloji devleri için önemlidir.

Yapay zeka modellerinin öngörülemezliği, bu düzenleme zorluklarına başka bir karmaşıklık katmanı daha ekliyor. Web2, yapay zekanın davranışını tam olarak tahmin edemediğinde veya kontrol edemediğinde mevzuat uyumluluğunu sağlamakta zorluk çekiyor. Bu öngörülemezlik, şirketlerin bu karmaşıklıklarla boğuşması nedeniyle Web2 aracılarının inovasyonunun yavaşlamasına yol açabilir ve bu da daha esnek Web3 çözümlerine avantaj sağlayabilir.

3. Web3'ün Fırsatları

Temel LLM modelinin yetenekleri geliştikçe, aracı, nispeten yüksek özerkliğe sahip bir aracı olan bir sonraki forma girme fırsatına sahip olur. Şu anda büyük şirketlerin bu konuya değinmeye cesaret etmesi pek olası değil. Kullanıcıların pizza sipariş etmesine yardımcı olmak sınır olabilir. Yeni kurulan şirketler cesur olabilir ancak birçok teknik engelle karşılaşacaklardır. Örneğin, acentenin kendisinin bir kimliği yoktur ve herhangi bir işlemin acente kullanıcısının kimliğini ve hesabını ödünç alması gerekir. Kimlik ödünç alınsa bile, geleneksel sistemin temsilcinin özgürce çalışmasını desteklemesi o kadar kolay değildir. Web3 teknolojisi, merkezi sağlayıcıların karşılaştığı bazı zorlukları potansiyel olarak çözerek yapay zeka aracısı geliştirme için benzersiz fırsatlar sunuyor. Web3 sistemi altında, aracı, cüzdanı kontrol ederek birden fazla DID'yi gerçekleştirebilir. İster şifreleme yoluyla ödeme yapıyor olsun, ister çeşitli izinsiz protokoller kullanıyor olsun, aracıya çok dostane davranır. Fail karmaşık ekonomik davranışlar sergilemeye başladığında, acente ve acentenin birbirleriyle yüksek yoğunlukta etkileşime girme olasılığı yüksektir. Bu durumda acenteler arasındaki karşılıklı şüphe giderilemezse acente ekonomik sistemi tam bir ekonomik sistem olmayacaktır. Bu aynı zamanda şifreleme teknolojisi kullanılarak çözülebilecek bir husustur.

Ek olarak, kripto-ekonomik teşvikler, aracıların keşfedilmesini kolaylaştırabilir ve aracıların hatalı davranmaları durumunda kesilecek veya kesilecek bir ceza sağlayabilir. Bu, iyi davranışın ödüllendirildiği ve kötü davranışın cezalandırıldığı, kendi kendini düzenleyen bir sistem yaratır, böylece merkezi denetim ihtiyacını potansiyel olarak azaltır ve finansal işlemleri tamamen özerk temsilcilere devretmeyi ilk benimseyenlere bir dereceye kadar gönül rahatlığı sağlar.

Kripto-ekonomik staking, hatalı davranış durumunda kesilmesi gibi ikili bir amaca hizmet eder, ancak aynı zamanda aracı keşif sürecinde kritik bir pazar sinyali olarak da hizmet eder. İster diğer acenteler ister belirli bir hizmeti arayan kişiler için olsun, sezgi basittir; risk ne kadar fazlaysa, piyasa belirli bir acentenin performansına o kadar fazla güvenir ve kullanıcının zihni de o kadar sakin olur. Bu, en etkili ve güvenilir temsilcilerin doğal olarak öne çıkacağı, daha dinamik ve duyarlı bir temsilci ekosistemi yaratabilir.

Web3 ayrıca açık bir acente pazarı da yaratabilir. Bu pazaryerleri, merkezi sağlayıcılara güvenmekten daha fazla deneme ve yeniliğe olanak tanır. Yeni kurulan şirketler ve bağımsız geliştiriciler ekosisteme katkıda bulunabilir ve potansiyel olarak temsilcilerin daha hızlı ilerlemesine ve profesyonelleşmesine yol açabilir.

Ayrıca Grass ve OpenLayer gibi dağıtılmış ağlar, aracılara açık İnternet verilerine ve kimlik doğrulama gerektiren kapalı bilgilere erişim sağlayabilir. Çeşitli veri kaynaklarına bu geniş erişim, Web3 aracılarının daha bilinçli kararlar almasına ve daha kapsamlı hizmetler sunmasına olanak sağlayabilir.

Web 2.0 ve Web 3.0

4. Web3 yapay zeka aracılarının sınırlamaları ve zorlukları

4.1 Kripto ödemelerinin sınırlı düzeyde benimsenmesi

Web 3.0 aracılarının karşılaşacağı benimseme zorluklarından bazılarını düşünmeseydik, bu makale tamamlanmayacaktı. Odadaki fil, zincir dışı ekonomide ödeme çözümleri olarak kripto para birimlerinin benimsenmesinin hala sınırlı olmasıdır. Şu anda yalnızca bir avuç çevrimiçi platform kripto ödemelerini kabul ediyor ve bu da kripto tabanlı aracıların reel ekonomideki pratik kullanım durumlarını sınırlıyor. Kripto ödeme çözümlerinin daha geniş ekonomiye derinlemesine entegrasyonu olmazsa, Web 3.0 proxy'lerinin etkisi sınırlı olmaya devam edecek.

4.2 İşlem boyutu

Diğer bir zorluk ise tipik çevrimiçi tüketici işlemlerinin ölçeğidir. Bu işlemlerin çoğu nispeten küçük miktarlarda para gerektirir ve bu, çoğu kullanıcı için güvenilmez bir sisteme duyulan ihtiyacı haklı çıkarmaya yetmeyebilir. Merkezi alternatifler mevcutsa, ortalama tüketici küçük, günlük alımlar için merkezi olmayan bir aracı kullanmanın değerini göremeyebilir.

5. Sonuç

Belirleyici olmayan modellerin öngörülemezliği nedeniyle teknoloji şirketlerinin tamamen özerk yapay zeka aracıları sunma konusundaki isteksizliği, kripto girişimleri için fırsatlar yaratıyor. Bu kripto girişimleri, acente potansiyeli ile fiili uygulama arasındaki boşluğu kapatmak için açık pazarlardan ve kripto-ekonomik güvenlikten yararlanabilir.

Blockchain teknolojisinden ve akıllı sözleşmelerden yararlanan kriptografik yapay zeka aracıları, merkezi sistemlerin eşleşmesinin zor olacağı düzeyde şeffaflık ve güvenlik sunabilir. Bu, özellikle yüksek düzeyde güven gerektiren veya hassas bilgiler içeren kullanım durumları için cazip olabilir.