Je pensais à des cadenas tout à l’heure, des cadenas physiques, et au fait qu’un cadenas ne sait rien de la personne qui tourne la clé. Il vérifie simplement si la forme est correcte. Cette idée me reste en tête pendant que je relis la conception de Newton pour zkPermissions, parce que tout le système repose sur la même hypothèse silencieuse que fait chaque cadenas : obtenir la bonne forme, c’est la même chose qu’obtenir la bonne décision.

Une zkPermission est, au fond, une forme. Dépensez en dessous de ce montant, uniquement pendant cette fenêtre, uniquement pour ces adresses, uniquement si cette condition est remplie. Un agent opérant à l’intérieur d’un TEE produit une preuve indiquant que son action correspond à cette forme, et cette preuve est véritablement sans confiance au sens qui compte : personne n’a à accepter la parole de l’agent, personne n’a à faire confiance à l’opérateur qui le fait tourner. Les mathématiques vérifient, ou elles ne vérifient pas. Je ne pense pas que cette partie soit exagérée quelque part dans la documentation de Newton.

Mais une autorisation est rédigée avant que la situation qu’elle régit ne se présente réellement. C’est la partie que je ne cesse de remettre sur le métier. Quiconque fixe la limite de dépenses, l’allowlist, le seuil de volatilité, parie sur ce à quoi le monde ressemblera quand l’agent finira par agir, et la preuve qui suit ne fait que vérifier que l’agent a respecté ce pari antérieur. Elle ne dit rien de la question de savoir si le pari a bien vieilli. Une autorisation qui avait du sens un mardi tranquille peut devenir une mauvaise idée d’ici jeudi, sans jamais être techniquement violée.

Ce qui m’intéresse, c’est la manière dont tout cela se déroule quand les agents commencent à se composer entre eux, direction vers laquelle le Model Registry s’engage clairement. La sortie d’un agent devient l’entrée d’un autre. Une stratégie de rendement alimente un rebalancer, qui alimente un agent de couverture (hedging), chacun opérant à l’intérieur de sa propre limite d’autorisation, chacun produisant une preuve nette attestant qu’il est resté dans sa clôture. En en empilant assez, on obtient une chaîne d’étapes individuellement vérifiées qui peuvent néanmoins aboutir collectivement à un mauvais résultat, parce qu’aucun maillon de cette chaîne n’a jamais été responsable du jugement de l’ensemble. La preuve circule localement. Le risque circule globalement.

Ce n’est pas un problème nouveau, honnêtement. La finance traditionnelle a un nom pour ça, quelque chose de plus proche du risque de modèle que du risque de conformité : l’écart entre « le trader a-t-il suivi le mandat » et « le mandat était-il de bonne qualité ». Ce que Newton a fait, c’est prendre un problème qui existait auparavant au sein des institutions, qu’on discutait en comités, et le compresser dans un code qui s’exécute en quelques secondes. Je ne pense pas que ce soit un mauvais échange. Je pense même que c’est la version la plus honnête de l’automatisation, parce qu’au moins la frontière est visible et applicable, au lieu de rester dans la tête de quelqu’un. Mais comprimer la décision ne supprime pas l’appel au jugement en dessous. Cela fait seulement en sorte que ce jugement arrive plus tôt : à la personne qui a rédigé l’autorisation en premier lieu, et plus loin du moment où il serait le plus facile de s’apercevoir que c’était une erreur.

Il existe une version de ce mécanisme qui se résout avec le temps, comme la plupart des problèmes d’infrastructure. Les autorisations sont rédigées de manière plus prudente. Les registries développent des réputations. Les utilisateurs apprennent quels agents on peut confier à quelles limites, et le marché valorise les opérateurs qui écrivent des règles qui tiennent sous la pression plutôt que ceux dont les règles ne tiennent pas. Le modèle de staking et de slashing de NEWT est clairement conçu pour accélérer cet apprentissage, en pénalisant les opérateurs dont les agents se comportent assez mal, assez souvent, pour que le marché s’en rende compte avant que les dégâts ne s’amplifient.

Mais je me demande toujours si cette boucle de rétroaction est assez rapide pour les instants qui comptent vraiment. Les échecs intéressants dans la finance automatisée surviennent rarement les mardis tranquilles. Ils se produisent dans la queue de distribution, pendant cette semaine où les hypothèses intégrées dans une autorisation cessent silencieusement de s’appliquer et où personne n’a réécrit la règle à temps. Une preuve cryptographique vous dira, avec une certitude totale, que l’agent a fait exactement ce qu’on lui avait demandé. Elle ne vous dira pas que ce qu’on lui avait demandé de faire avait déjà cessé d’avoir du sens.

Donc l’analogie de la serrure tient mieux que je ne l’attendais, et pire aussi. Newton a construit une serrure extrêmement solide. Ce qu’il ne peut pas faire, et que peut-être rien ne peut faire, c’est garantir que celui qui tient la clé comprend encore ce qu’il y a de l’autre côté de la porte.

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