Systemy sztucznej inteligencji są coraz częściej proszone o komentowanie bieżącego momentu. Podsumowują rynki w miarę ich ruchu, wyjaśniają wydarzenia w miarę ich rozwoju i kierują zautomatyzowanymi decyzjami, które niosą realne konsekwencje. Jednak pod ich biegłymi odpowiedziami kryje się cicha ograniczenie. Większość modeli AI to historycy, a nie świadkowie. Rozumują na podstawie wzorców wyuczonych w przeszłości i wypełniają luki prawdopodobieństwem. Czego im brakuje, to zdyscyplinowany sposób potwierdzenia, że to, co mówią, wciąż pasuje do rzeczywistości.
To jest miejsce, gdzie koncepcja orakulu AI staje się interesująca, a gdzie APRO pozycjonuje się inaczej niż typowe dyskusje na temat źródeł danych. Powszechna narracja traktuje orakuly jako proste rury. Dane wchodzą, dane wychodzą, a kontrakty inteligentne reagują. To ujęcie pomija głębszy problem strukturalny. Prawdziwym wyzwaniem nie jest dostęp do informacji, ale zaufanie do niej. W środowiskach, gdzie decyzje są automatyczne, koszt bycia pewnym błędem często jest wyższy niż koszt działania powoli.
APRO podejmuje problem, przekształcając dane z produktu w proces. Zamiast pytać, czy pojedynczy źródło jest szybkie czy godne zaufania, pyta, jak powstaje zgoda, gdy źródła się różnią. To ma znaczenie, ponieważ rzeczywistość rzadko jest czysta. Ceny się różnią w różnych miejscach. płynność zmienia się nierównomiernie. Aktywność na łańcuchu może wyglądać spokojnie w jednym zestawie danych i chaotycznie w drugim. System AI, który pobiera jedno spojrzenie bez kontekstu, ryzykuje budować wnioski na częściowej prawdzie.
Architektura opisana wokół APRO podkreśla agregację i weryfikację przed interpretacją. Zbierane są wielokrotne niezależne dane wejściowe, nie po to, by stworzyć nadmiarowość dla samej nadmiarowości, ale po to, by ujawnić niezgodność. Sieć następnie stosuje warstwę konsensusu zaprojektowaną tak, by tolerować uszkodzone lub złośliwe uczestniki. Kluczowym spostrzeżeniem tu jest subtelne. Dekentralizacja nie dotyczy ideologii. Dotyczy zmniejszenia prawdopodobieństwa, że pojedynczy błąd rozprzestrzeni się na działanie automatyczne.
Inny aspekt, który często nie jest zauważany, to to, jak to zmienia rolę samego AI. Gdy modele działają bez weryfikowalnych danych wejściowych, są zmuszone kompensować język. Gładzą niepewność w przekonujące odpowiedzi. Gdy otrzymają zweryfikowane dane, ich zadanie zmienia się z wynalazku na rozumowanie. To nie czyni ich nieomylnymi, ale ogranicza przestrzeń, w której przeważa halucynacja. Model staje się mniej opowiadań, a bardziej analizatorem opartym na dowodach.
Kryptograficzna weryfikacja dodaje dodatkową warstwę dyscypliny. Haszowanie i podpisy robią więcej niż zabezpieczają przesyłanie. Tworzą ślad audytowy, który przetrwa w czasie. Pozwala ono programistom i audytorom zadać nie tylko pytanie, jaka wartość została dostarczona, ale jak została wyprodukowana i kto ją potwierdził. W systemach, które działają z kapitałem, odpowiedzialność nie jest abstrakcyjną wartością. Jest praktycznym wymaganiem zaufania.
Skupienie się na dostarczaniu AI zoptymalizowanym jest również istotne. Dane dopasowane do maszyn, które rozumują prawdopodobieństwem, różnią się od danych dopasowanych do sztywnego wykonania. Kontekst, aktualność i spójność mają większe znaczenie niż surowa szybkość. Uznając to, APRO pośrednio rozpoznaje, że przyszła architektura będzie hybrydowa. Agenty AI będą analizować i proponować. Kontrakty inteligentne i boty będą wykonywać. Granica między nimi musi być wiarygodna, inaczej cały system dziedziczy niestabilność.
W tym sensie APRO nie jest po prostu rozszerzeniem infrastruktury orakulowej. Próbuje eksperymentować z brakującą warstwą między percepcją a działaniem. Blockchaini przyniosły weryfikację transakcji. AI przyniosło rozpoznawanie wzorców w informacjach. Orakul AI stara się zagwarantować, że gdy te dwie dziedziny się przetną, żadna z nich nie powiększy słabości drugiej.
Szeroko rozumiane pytanie, które to budzi, nie dotyczy tego, czy maszyny mogą uzyskać dostęp do rzeczywistości, ale jak starannie zaprojektujemy ten dostęp. Wraz z rosnącą automatyzacją, cichej jakości integralności danych może być ważniejsze niż jakiejkolwiek widocznej cechy. Systemy, które uczą się pauzować, porównywać i weryfikować, mogą na końcu przewyższyć te, które pośpieszają się z odpowiedzią. W tym sensie najwartościowszym postępem może być niewidoczny, zachodzący nie w głośniejszych wynikach, ale w lepiej uzasadnionych.
