機器信任 – 爲什麼聲譽是下一個人工智能原語 - 每日霍德爾

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當我們第一次討論去中心化人工智能時，我們關注的是計算、數據和治理模型——這些仍然很重要。

然而，隨着自主代理在交易資產、運行供應鏈和管理社區等現實環境中運作，信任成爲了擺在前面的挑戰。

不是那種柔軟的人類情感，比如“我對這個品牌感覺不錯”或“他們的營銷很有說服力。”

在機器經濟中，信任必須是可驗證的、可量化的，並且能夠以協議速度執行。

沒有它，去中心化的人工智能面臨着成爲幻覺、垃圾郵件、剝削和連鎖失敗的高吞吐量場所。

這不是一個我們可以通過更多計算能力或更幹淨的數據集來解決的問題。這是一個我們如何決定誰可以採取行動的問題。

從非正式信任到協議規則

在Web 2.0中，信任就像閱讀餐廳評論——適合選擇晚餐，但在成千上萬的自主代理人做出瞬息萬變、影響深遠的決策時毫無意義。

這些信號容易僞造，無法大規模審計，並且對不良行爲者沒有內置後果。

在去中心化的人工智能網路中，這種方式是行不通的。代理不再是運行在業餘愛好者服務器上的孤立腳本。

它們是請求資源、執行交易、在DAO中投票以及協調其他代理的實體。

如果一個人惡意或無能地行事，損害是立即發生的，並且往往是不可逆的。

研究界提出的答案是將信任本身作爲基礎設施的一部分。

一個越來越受到關注的提議是AgentBound代幣的概念——不可轉讓的憑證，作爲AI代理的履歷，最早由研究員Tomer Jordi Chaffer提出。

ABT – 機器的護照

ABT是一種不可轉讓的加密憑證，用於記錄代理商隨時間的行爲。

把它想象成機器的護照——不是貼籤證，而是記錄已完成的驗證工作、交付的成果和記錄的失敗。

與錢包餘額或抵押金額不同，ABT無法被購買、出售或委托。

它們通過行爲獲得，基於驗證的表現進行更新，並因不當行爲而被削減——行爲證明。

這將默認設置從付費參與轉變爲證明行爲。

代幣餘額可以控制人類，但在機器經濟中，它們錯誤地定價風險——代理可以被廉價復制，可以借貸資本並以機器速度運作，產生遠超其持股的外部性。

ABTs通過使經過驗證的表現隨着時間的推移成爲稀缺資源來填補這一空白。

在代幣加權系統中，深口袋買入訪問權限——在ABT限制系統中，只有持久且透明的業績記錄才能解鎖更高影響力的角色。

可靠性成爲運營的抵押品。

通過實時五步循環，ABT將代理行爲轉化爲可以增長、衰減或被削減的運營資本。

考慮一個去中心化的物流網路。一個具有零聲譽的 ABT 的新路由代理在監督下開始處理小規模貨物。

每個經過驗證的工作都能獲得認證——信任不斷累積，直到可以自主運行一個區域。

一個有問題的更新導致了延遲 - 驗證者標記了它，ABT受到懲罰，使代理回到低風險任務。

經過一個幹淨的試用期，其聲譽恢復。

這是一種作爲活系統的信任，以機器可以理解和協議可以執行的形式獲得、失去和恢復。

建立在靈魂綁定的概念上

如果這在概念上聽起來與綁定靈魂代幣相近，那就是。

在他們2022年的論文《去中心化社會 - 尋找Web 3.0的靈魂》中，Glen Weyl、Puja Ohlhaver和Vitalik Buterin提出了SBT作爲人類身分的不可轉讓憑證——文憑、隸屬關係、執照。

ABTs 將這一邏輯擴展到機器上。

但SBT通常是靜態的(“這個人畢業於X”)，而ABT是動態的，隨着每個經過驗證的行動而更新。

他們更關注的是一個代理的行爲，而不是代理是誰——時間因素是至關重要的。

去年的完美記錄如果代理的模型已經退化或被破壞，意義就不大了。

ABTs 捕捉到這種演變，使它們成爲一個實時信號，而不是一次性的標志。

聲譽DAO作爲治理層

ABTs 處理數據，即發生的不可變記錄，但必須有人制定規則。

什麼是良好或不良行爲？各種行爲的權重有多大？如何處理爭議？

聲譽 DAO 是定義、維護和審計聲譽層的去中心化治理機構。

他們決定哪些驗證者可以更新ABTs，哪些指標對於特定領域重要，以及聲譽如何隨時間衰減或恢復。

他們還可以在高風險環境中設置風險等級——內容審核代理需要一個獨立行動的記錄。

相反，交易機器人可能需要另一個。通過去中心化這些決策，系統避免了被單一權威控制和硬編碼規則的僵化。

聲譽DAO是去中心化信任的人類參與元素——不是微觀管理每一個行動——而是引導保持機器層誠實的規範和參數。

使信任可編程的挑戰

這些都不是簡單的實現。最復雜的問題同時是社會和技術的。

Sybil攻擊是顯而易見的威脅——在低風險角色中產生數千個新代理來獲取聲譽，然後在更高風險的環境中部署它們。

防止這種情況需要將ABT與強大的去中心化身份綁定在一起，有時還需要與無法廉價復制的硬件或執行環境綁定在一起。

聲譽洗滌是另一個風險。

沒有保護措施，ABT系統可能會變成一個高風險的化妝舞會，惡意代理人可以戴上別人的面具進入VIP房間。

協議層面的非轉讓性、與密鑰的加密綁定和嚴格的反委托規則是必不可少的。

還存在隱私與可審計性的權衡。要信任一個代理，你需要知道它的表現如何。

然而，發布完整的決策日志可能會暴露敏感數據或專有方法。

ZKPs (零知識證明)和聚合指標是解決這個問題的有前途的方法。

然後還有治理捕獲——如果一小部分驗證者控制了大多數更新，他們可以將壞演員列入白名單或懲罰競爭對手。

開放驗證者集、輪換和因共謀而進行的削減有助於分散這種權力。

爲什麼這現在很重要

我們已經到了去中心化人工智能不再受技術限制，而更多受制於合法性的時候。

在未決定哪些代理可以被信任承擔哪些角色的情況下，網路要麼集中控制，要麼接受持續的風險。

ABT和聲譽DAO提供了一條第三條路徑——一種將信任直接編碼到基礎設施中的方式，使其在系統中與共識一樣原生。

他們通過將‘誰控制AI？’轉變爲‘控制是如何定義、授予和撤銷的？’來公開回答這個問題。

Web 3.0 的第一波教會了我們要信任陌生人處理金錢。

下一個必須教會我們以機器的速度信任陌生人做出決定，而其後果是人類無法及時逆轉的。

在代理經濟中，這不是可選的——這是生存。

Roman Melnyk 是 DeXe 的首席營銷官。