Искусственный интеллект переосмысляет основы коммерческого мира. Мы находимся на поворотном моменте, когда интеллектуальные агенты превращаются из обычных инструментов в автономные субъекты. С конца 2024 года такие гиганты, как PayPal, Visa и Mastercard, начали активно развивать "агентную коммерцию" и "агентные платежи", за чем стоит четкая логика: массовое применение интерфейсов агентов перевернет коммерческую логику и производственные отношения, основанные на традиционных GUI. На этой базе логика электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых платежей будет полностью переписана, и новая категория бизнеса "Agentic Commerce" начинает возникать.
Статья направлена на предоставление читателям панорамного взгляда на бизнес в области интеллектуальных систем, систематически рассматривая его техническую структуру и пути, анализируя коммерческую инновационность этой трансформации и обсуждая основные трудности, с которыми она сталкивается в процессе реализации, в конечном итоге доказывая, почему криптографические технологии могут стать его незаменимой базовой инфраструктурой.
1. Что такое агентская коммерция?
Агентная коммерция — это бизнес-модель, управляемая ИИ-агентами, которые могут выполнять различные задачи от имени пользователя, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти ИИ-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным.
В настоящее время агентная коммерция все еще является новой областью, и открытых бизнес- или коммерческих данных не так много. Согласно отчету Gartner за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в электронной коммерции внедрили агентный ИИ в свой бизнес или услуги, но интерес к этой технологии на рынке очень высок. Опрос по электронной коммерции 2025 года показывает, что 90% компаний электронной коммерции хотят узнать, как интегрировать агентный ИИ в свой бизнес.
1.1 Роль человека-пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевые этапы бизнес-решений были перенесены с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений"
Традиционный онлайн-шопинг похож на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители сами просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге оплачивают покупки, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов состоит в том, чтобы сделать этот процесс максимально плавным, снижая любые колебания пользователей за счет красивого интерфейса, точных рекомендаций и быстрого оформления платежей.
Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (агентная коммерция): вам не нужно просматривать интернет-магазины по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказы, достаточно сказать своему AI-ассистенту нечеткую команду, например, "Помоги мне купить кроссовки для бега". AI немедленно запускается, ищет бесчисленные магазины, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. На протяжении всего процесса вы, возможно, ни разу не коснетесь экрана и ни разу не введете пароль.
Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя меняется с "исполнителя" на "делегатора", а核心商业行为 переходит от "потока кликов" (Click stream) к "потоку намерений" (Intent stream). Потребление больше не является набором разрозненных выборов, а представляет собой целостное полномочие на достижение конечной цели (человеческий пользователь может напрямую сказать AI-ассистенту: я хочу заново оформить свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы).
Когда бизнес-решения переходят от "страницы оформления заказа" к "уровню намерений", существующая коммерческая система столкнется с лавинообразным ударом. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся традиционная логика электронной коммерции, основанная на анализе человеческого поведения на протяжении десятилетий, будет подорвана рациональными решениями ИИ-агентов:
• A/B тестирование: ИИ может сравнивать десятки вариантов за миллисекунды, и тестирование цвета иконки кнопки, которое занимает две недели, становится совершенно бессмысленным.
• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотров человека, утратили свою эффективность, и модель рекомендаций необходимо реконструировать на основе логики принятия решений ИИ.
• Восстановление корзины: В AI-решениях не будет "колебаний" или "отказов", связанных с человеческими переживаниями или другими субъективными или объективными причинами. Уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%)
Традиционный маркетинг зависит от "экономики внимания": красивые изображения, трогательная видеореклама, красная кнопка "ограниченная распродажа" — все эти стратегии, направленные на возбуждение импульсивного потребления человека, скрывают в себе хитрости продавцов, основанные на психологии человеческого поведения. В отличие от этого, ИИ не подвержен импульсам; он является абсолютно рациональным агентом принятия решений, который фокусируется только на том, ясны ли данные, возвращаемые API, и полны ли параметры. Он безжалостно сравнивает характеристики продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, в результате чего больше не будет "захвата ума пользователя".
Будущее маркетинга Agentic Commerce больше не заключается в создании привлекательной рекламы, а в создании "доверительной истории, читаемой машинами". "Согласование продукта с агентом" заменит "согласование продукта с рынком". Способность вашего продукта быть легко индексируемым, понимаемым и рекомендованным в основной экосистеме AI-агентов (таких как серверы MCP, протокол A2A) определит его рыночное существование.
Однако прежде чем интеллект быстро проведет выводы по поручению человека и "создаст намерение" стремительно продвигаясь к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", интеллект столкнется с жесткой стеной и остановится ------ традиционная платежная система.
2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной торговли
Искусственный интеллект может идеально выполнять сбор информации, анализ и принятие решений, но когда он доходит до последнего звена замкнутого цикла бизнеса, он сталкивается с непробиваемой стеной, стеной, которую мы строили десятилетиями и которая полностью создана для человека финансовой платежной системы.
Вся современная система платежей и управления рисками по своей сути является "антиавтоматизированной системой". Ее основная философия проектирования заключается в том, что автоматизация предполагает мошенничество.
Подумайте о каждом этапе нашего текущего платежного процесса:
• Графический код подтверждения (CAPTCHA): используется вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".
• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): предположим, у вас есть физическое устройство, способное принимать SMS, и вы можете вручную вводить код, это действие крайне затруднительно для программы.
• 3D безопасность: он заставит вас перейти на совершенно новую банковскую страницу, где потребуется ввести отдельный код для транзакции, что полностью прерывает любые автоматизированные процессы.
• Анализ поведения риск-контроля: Современные системы риск-контроля могут даже анализировать траекторию движения вашей мыши, скорость печати, отпечатки устройства и другие "человеческие характеристики", чтобы определить подлинность сделки.
Все эти "меры безопасности" в эпоху агентной коммерции превратились в "оковы": различные вопросы, эквивалентные "Ты человек?", блокируют наших автономных агентов.
Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своим ИИ-агентам "программируемые полномочия" с четко определенными рамками, сроками и лимитами по сумме.
Агентный платеж относится к этому набору протоколов, он является конечным этапом расчетов в агентной коммерции. AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные ваучеры) для выполнения транзакций от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс оплаты, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности.
Я думаю, что вы уже можете понять, почему такие гиганты, как VISA и Mastercard, стремятся предложить соответствующие платежные решения, адаптированные к Agentic Commerce. Они все ставят на то, кто станет законодателем правил игры для следующего поколения "машинного" платежного протокола. Это ставка на управление инфраструктурой будущего коммерческого мира, а конечной целью этой трансформации является возвращение платежей к их сути — безощущаемому движению ценностей.
3. Каковы конкретные вызовы при создании финансовой инфраструктуры, поддерживающей гладкий опыт для Agentic Commerce? Как это сделать?
3.1 Основные вызовы: доверие, намерение и автоматизация (Trust, Intent and Automation)
Трудности построения системы Agentic Payment заключаются не только в простой технической реализации, но и в решении основополагающих проблем, связанных с парадигмальным сдвигом.
"Кто может сделать": вызов идентификации (Authentication)) традиционных платежей до авторизации агента (Agentic Commerce代理授权(Authorization))
В области платежей, когда речь идет о конечных пользователях, мы обычно сосредотачиваемся на аутентификации, а не на авторизации. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной коммерции, вы явно даете авторизацию, с этим трудно спорить (поскольку вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому основа традиционных платежей строится вокруг "узнавания человека", а его главная задача: "Как я могу подтвердить, что оператор — это вы?" ------- то есть аутентификация.
Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой AI-интеллектом, в сфере платежей произойдут важные изменения: авторизация становится ключевым элементом платежного процесса, и вопрос авторизации сейчас кажется более сложным и интересным, поскольку инструкции пользователя по авторизации не так однозначны, как в традиционном сценарии электронной коммерции "нажмите кнопку для покупки". Люди могут выражать свои намерения по платежу различными способами. Еще один сложный момент заключается в том, кому мы на самом деле даем авторизацию, когда инициируется платежный запрос? Человеческому пользователю, интеллектуальному агенту или компании, разработавшей интеллектуального агента?
На данный момент мы можем подумать о проблемах авторизации в сценариях оплаты с использованием интеллектуальных агентов:
• Идентификационный призрак: кто должен быть этим "запросом на сделку" – конечный человеческий пользователь, AI-модель, разработчик приложений-агентов или сервер, на котором это работает? У нас нет набора проверяемых стандартов идентификации, предназначенных для "машин", что может привести к тому, что каждая стадия будет уязвимой для безопасности.
• Границы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго исполнять границы полномочий (сумма, время, торговец), а также как обеспечить, чтобы сами полномочия не были изменены или злоупотреблены, является новой проблемой.
• Ответственность: Когда агент ошибается или используется злонамеренно, чтобы причинить ущерб, вопрос о том, кто несет ответственность, является очень сложным. Неопределенность ответственности и полномочий является наибольшим препятствием для широкомасштабного применения.
"Что делать": Гап верификации намерений ( The Intent Verification Gap )
Проблема верификации намерений на самом деле является производной от проблемы авторизации, и вероятностная природа LLM имеет естественное противоречие с требованиями определенности в финансах. Хотя уровень платежей не может исправить "иллюзии" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна уметь преодолевать разрыв между выводами ИИ и истинными намерениями пользователей.
• От команды к намерению: традиционная платежная система обрабатывает "платежные команды" (Заплатите 50 долларов Мерчанту X), предполагая, что эта команда абсолютно точна. В то время как агентская оплата должна обрабатывать "намерения транзакций" ("Помоги мне купить чашку овсяного латте среднего размера"). Платежная система должна иметь возможность сверять окончательную платежную команду с первоначальным намерением на естественном языке.
• Ограничения поведения ИИ: нам нужен не платежная система, способная понимать мысли ИИ, а система с мощными «ограничениями». Она может ограничивать поведение ИИ с помощью структурированных данных, строгих правил на уровне API и даже логики смарт-контрактов, чтобы гарантировать, что результаты выполнения находятся в «безопасной зоне», установленной пользователем. Например, правило, разрешающее тратить не более 10 долларов в Starbucks, может эффективно предотвратить высокие или ошибочные транзакции, вызванные «галлюцинациями» ИИ.
Нативные способы эскроу и расчетов для машин
В предыдущем тексте уже упоминалось, что традиционные платежные системы изначально имеют "антиавтоматизированный" ген, и все меры безопасности, разработанные для традиционных GUI, становятся препятствиями для полной автоматизации в сценарии агентной торговли. Поэтому нам нужна совершенно новая платежная API и расчетная сеть, изначально разработанные для машин, которые могут включать следующие характеристики:
• Программируемый дружелюбный (Programmatic-First): Все взаимодействия должны осуществляться через структурированный API, а не имитировать нажатия человека в GUI.
• Без трения расчет (Frictionless Settlement): Сделки должны осуществляться с почти нулевой задержкой.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
4
Поделиться
комментарий
0/400
MEV_Whisperer
· 13ч назад
Шутка, жестоко стричь шерсть у гигантов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StrawberryIce
· 13ч назад
Революция цифровых платежей пришла!
Посмотреть ОригиналОтветить0
AlwaysAnon
· 13ч назад
Снова на этом этапе, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
HashBandit
· 13ч назад
черт... эта AI коммерция напоминает мне о моих бедствиях с майнинг-ригами в 2017 году. по крайней мере, узкое место по tps не будет таким плохим, как у eth тогда smh
Искусственный интеллект в бизнесе: восхождение агентского бизнеса и реконструкция финансовой инфраструктуры
AI-управляемая бизнес-трансформация: панорамный обзор коммерческих агентов
Искусственный интеллект переосмысляет основы коммерческого мира. Мы находимся на поворотном моменте, когда интеллектуальные агенты превращаются из обычных инструментов в автономные субъекты. С конца 2024 года такие гиганты, как PayPal, Visa и Mastercard, начали активно развивать "агентную коммерцию" и "агентные платежи", за чем стоит четкая логика: массовое применение интерфейсов агентов перевернет коммерческую логику и производственные отношения, основанные на традиционных GUI. На этой базе логика электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых платежей будет полностью переписана, и новая категория бизнеса "Agentic Commerce" начинает возникать.
Статья направлена на предоставление читателям панорамного взгляда на бизнес в области интеллектуальных систем, систематически рассматривая его техническую структуру и пути, анализируя коммерческую инновационность этой трансформации и обсуждая основные трудности, с которыми она сталкивается в процессе реализации, в конечном итоге доказывая, почему криптографические технологии могут стать его незаменимой базовой инфраструктурой.
1. Что такое агентская коммерция?
Агентная коммерция — это бизнес-модель, управляемая ИИ-агентами, которые могут выполнять различные задачи от имени пользователя, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти ИИ-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным.
В настоящее время агентная коммерция все еще является новой областью, и открытых бизнес- или коммерческих данных не так много. Согласно отчету Gartner за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в электронной коммерции внедрили агентный ИИ в свой бизнес или услуги, но интерес к этой технологии на рынке очень высок. Опрос по электронной коммерции 2025 года показывает, что 90% компаний электронной коммерции хотят узнать, как интегрировать агентный ИИ в свой бизнес.
1.1 Роль человека-пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевые этапы бизнес-решений были перенесены с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений"
Традиционный онлайн-шопинг похож на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители сами просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге оплачивают покупки, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов состоит в том, чтобы сделать этот процесс максимально плавным, снижая любые колебания пользователей за счет красивого интерфейса, точных рекомендаций и быстрого оформления платежей.
Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (агентная коммерция): вам не нужно просматривать интернет-магазины по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказы, достаточно сказать своему AI-ассистенту нечеткую команду, например, "Помоги мне купить кроссовки для бега". AI немедленно запускается, ищет бесчисленные магазины, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. На протяжении всего процесса вы, возможно, ни разу не коснетесь экрана и ни разу не введете пароль.
Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя меняется с "исполнителя" на "делегатора", а核心商业行为 переходит от "потока кликов" (Click stream) к "потоку намерений" (Intent stream). Потребление больше не является набором разрозненных выборов, а представляет собой целостное полномочие на достижение конечной цели (человеческий пользователь может напрямую сказать AI-ассистенту: я хочу заново оформить свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы).
Когда бизнес-решения переходят от "страницы оформления заказа" к "уровню намерений", существующая коммерческая система столкнется с лавинообразным ударом. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся традиционная логика электронной коммерции, основанная на анализе человеческого поведения на протяжении десятилетий, будет подорвана рациональными решениями ИИ-агентов:
• A/B тестирование: ИИ может сравнивать десятки вариантов за миллисекунды, и тестирование цвета иконки кнопки, которое занимает две недели, становится совершенно бессмысленным.
• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотров человека, утратили свою эффективность, и модель рекомендаций необходимо реконструировать на основе логики принятия решений ИИ.
• Восстановление корзины: В AI-решениях не будет "колебаний" или "отказов", связанных с человеческими переживаниями или другими субъективными или объективными причинами. Уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%)
Традиционный маркетинг зависит от "экономики внимания": красивые изображения, трогательная видеореклама, красная кнопка "ограниченная распродажа" — все эти стратегии, направленные на возбуждение импульсивного потребления человека, скрывают в себе хитрости продавцов, основанные на психологии человеческого поведения. В отличие от этого, ИИ не подвержен импульсам; он является абсолютно рациональным агентом принятия решений, который фокусируется только на том, ясны ли данные, возвращаемые API, и полны ли параметры. Он безжалостно сравнивает характеристики продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, в результате чего больше не будет "захвата ума пользователя".
Будущее маркетинга Agentic Commerce больше не заключается в создании привлекательной рекламы, а в создании "доверительной истории, читаемой машинами". "Согласование продукта с агентом" заменит "согласование продукта с рынком". Способность вашего продукта быть легко индексируемым, понимаемым и рекомендованным в основной экосистеме AI-агентов (таких как серверы MCP, протокол A2A) определит его рыночное существование.
Однако прежде чем интеллект быстро проведет выводы по поручению человека и "создаст намерение" стремительно продвигаясь к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", интеллект столкнется с жесткой стеной и остановится ------ традиционная платежная система.
2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной торговли
Искусственный интеллект может идеально выполнять сбор информации, анализ и принятие решений, но когда он доходит до последнего звена замкнутого цикла бизнеса, он сталкивается с непробиваемой стеной, стеной, которую мы строили десятилетиями и которая полностью создана для человека финансовой платежной системы.
Вся современная система платежей и управления рисками по своей сути является "антиавтоматизированной системой". Ее основная философия проектирования заключается в том, что автоматизация предполагает мошенничество.
Подумайте о каждом этапе нашего текущего платежного процесса:
• Графический код подтверждения (CAPTCHA): используется вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".
• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): предположим, у вас есть физическое устройство, способное принимать SMS, и вы можете вручную вводить код, это действие крайне затруднительно для программы.
• 3D безопасность: он заставит вас перейти на совершенно новую банковскую страницу, где потребуется ввести отдельный код для транзакции, что полностью прерывает любые автоматизированные процессы.
• Анализ поведения риск-контроля: Современные системы риск-контроля могут даже анализировать траекторию движения вашей мыши, скорость печати, отпечатки устройства и другие "человеческие характеристики", чтобы определить подлинность сделки.
Все эти "меры безопасности" в эпоху агентной коммерции превратились в "оковы": различные вопросы, эквивалентные "Ты человек?", блокируют наших автономных агентов.
Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своим ИИ-агентам "программируемые полномочия" с четко определенными рамками, сроками и лимитами по сумме.
Агентный платеж относится к этому набору протоколов, он является конечным этапом расчетов в агентной коммерции. AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные ваучеры) для выполнения транзакций от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс оплаты, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности.
Я думаю, что вы уже можете понять, почему такие гиганты, как VISA и Mastercard, стремятся предложить соответствующие платежные решения, адаптированные к Agentic Commerce. Они все ставят на то, кто станет законодателем правил игры для следующего поколения "машинного" платежного протокола. Это ставка на управление инфраструктурой будущего коммерческого мира, а конечной целью этой трансформации является возвращение платежей к их сути — безощущаемому движению ценностей.
3. Каковы конкретные вызовы при создании финансовой инфраструктуры, поддерживающей гладкий опыт для Agentic Commerce? Как это сделать?
3.1 Основные вызовы: доверие, намерение и автоматизация (Trust, Intent and Automation)
Трудности построения системы Agentic Payment заключаются не только в простой технической реализации, но и в решении основополагающих проблем, связанных с парадигмальным сдвигом.
В области платежей, когда речь идет о конечных пользователях, мы обычно сосредотачиваемся на аутентификации, а не на авторизации. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной коммерции, вы явно даете авторизацию, с этим трудно спорить (поскольку вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому основа традиционных платежей строится вокруг "узнавания человека", а его главная задача: "Как я могу подтвердить, что оператор — это вы?" ------- то есть аутентификация.
Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой AI-интеллектом, в сфере платежей произойдут важные изменения: авторизация становится ключевым элементом платежного процесса, и вопрос авторизации сейчас кажется более сложным и интересным, поскольку инструкции пользователя по авторизации не так однозначны, как в традиционном сценарии электронной коммерции "нажмите кнопку для покупки". Люди могут выражать свои намерения по платежу различными способами. Еще один сложный момент заключается в том, кому мы на самом деле даем авторизацию, когда инициируется платежный запрос? Человеческому пользователю, интеллектуальному агенту или компании, разработавшей интеллектуального агента?
На данный момент мы можем подумать о проблемах авторизации в сценариях оплаты с использованием интеллектуальных агентов:
• Идентификационный призрак: кто должен быть этим "запросом на сделку" – конечный человеческий пользователь, AI-модель, разработчик приложений-агентов или сервер, на котором это работает? У нас нет набора проверяемых стандартов идентификации, предназначенных для "машин", что может привести к тому, что каждая стадия будет уязвимой для безопасности.
• Границы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго исполнять границы полномочий (сумма, время, торговец), а также как обеспечить, чтобы сами полномочия не были изменены или злоупотреблены, является новой проблемой.
• Ответственность: Когда агент ошибается или используется злонамеренно, чтобы причинить ущерб, вопрос о том, кто несет ответственность, является очень сложным. Неопределенность ответственности и полномочий является наибольшим препятствием для широкомасштабного применения.
Проблема верификации намерений на самом деле является производной от проблемы авторизации, и вероятностная природа LLM имеет естественное противоречие с требованиями определенности в финансах. Хотя уровень платежей не может исправить "иллюзии" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна уметь преодолевать разрыв между выводами ИИ и истинными намерениями пользователей.
• От команды к намерению: традиционная платежная система обрабатывает "платежные команды" (Заплатите 50 долларов Мерчанту X), предполагая, что эта команда абсолютно точна. В то время как агентская оплата должна обрабатывать "намерения транзакций" ("Помоги мне купить чашку овсяного латте среднего размера"). Платежная система должна иметь возможность сверять окончательную платежную команду с первоначальным намерением на естественном языке.
• Ограничения поведения ИИ: нам нужен не платежная система, способная понимать мысли ИИ, а система с мощными «ограничениями». Она может ограничивать поведение ИИ с помощью структурированных данных, строгих правил на уровне API и даже логики смарт-контрактов, чтобы гарантировать, что результаты выполнения находятся в «безопасной зоне», установленной пользователем. Например, правило, разрешающее тратить не более 10 долларов в Starbucks, может эффективно предотвратить высокие или ошибочные транзакции, вызванные «галлюцинациями» ИИ.
В предыдущем тексте уже упоминалось, что традиционные платежные системы изначально имеют "антиавтоматизированный" ген, и все меры безопасности, разработанные для традиционных GUI, становятся препятствиями для полной автоматизации в сценарии агентной торговли. Поэтому нам нужна совершенно новая платежная API и расчетная сеть, изначально разработанные для машин, которые могут включать следующие характеристики:
• Программируемый дружелюбный (Programmatic-First): Все взаимодействия должны осуществляться через структурированный API, а не имитировать нажатия человека в GUI.
• Без трения расчет (Frictionless Settlement): Сделки должны осуществляться с почти нулевой задержкой.