اعتدت أن أعتقد أن أكبر تحدّي يواجه الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل هو اتخاذ قرارات أفضل.
لكن في الآونة الأخيرة بدأت أتساءل إن كان التحدي الحقيقي يأتي بعد اتخاذ القرار.
تخيّل أنك وظّفت شخصًا لإدارة أموالك. حتى لو كان عبقريًا، فمن المحتمل أنك لن تمنحه حق وصول غير محدود من اليوم الأول. ستضع قواعد وحدودًا للإنفاق وخطوات للموافقة ليس لأنك لا تثق به، بل لأن الثقة تنمو عبر الحدود.
جعلتني هذه النظرة أنظر إلى بروتوكول نيوتن بطريقة مختلفة قليلًا.
بدلًا من التركيز فقط على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً أو على تسريع المعاملات، يستكشف أمرًا مهمًا بقدر ذلك: كيف يمكن فحص الإجراءات الذاتية قبل تنفيذها. ومع ازدياد انخراط وكلاء الذكاء الاصطناعي في التداول والتمويل على السلسلة، تصبح هذه القضية أكثر إلحاحًا.
لا يمكن لأي نظام أن يُلغي المخاطر. فالسوق يتغير، والسياسات تتطور، وتظهر دائمًا حالات غير متوقعة. لكن بناء قواعد واضحة داخل البنية التحتية قد يجعل الأتمتة أكثر موثوقية عندما تصبح الظروف غير قابلة للتنبؤ.
بالنسبة لي، هذا هو الجزء المثير للاهتمام.
قد لا يُحسم مستقبل الذكاء الاصطناعي من خلال أي نموذج يقدّم أذكى تنبؤ. ربما ينتمي ذلك إلى الأنظمة التي تعرف متى تتوقف، وتتحقق، وتتصرف ضمن حدود محددة جيدًا.
أحيانًا لا تكون أقوى التقنيات هي التي تتحرك الأسرع، بل هي التي يستطيع الناس الاستمرار في الوثوق بها مع مرور الوقت.
#BitcoinUpNearly7%ThisWeek #BinanceTurns9 #KOSPIFalls8%TriggersCircuitBreaker #USMemoryChipStocksFall @NewtonProtocol #Newt $NEWT $EVAA $EDGE