С появлением и быстрым развитием агентного искусственного интеллекта (ИИ), который способен самостоятельно принимать решения и взаимодействовать с внешним миром, возникает новая задача — интеграция таких систем в существующую экономику. Современные агентные системы уже не ограничиваются лишь получением информации; они инициируют транзакции, развертывают вычислительные ресурсы и принимают на себя обязательства, тем самым выступая в роли экономических субъектов. Однако использовать только платежные блокчейн-системы для обеспечения их функциональности недостаточно. Гораздо важнее построить полноценную кредитную инфраструктуру, которая позволит агентам взаимодействовать в режиме доверия и обещаний, а не только предварительной оплаты. Текущие платежные модели на основе криптовалюты эффективны для мгновенных и предоплаченных транзакций, потому что обеспечивают прозрачность, автоматическое исполнение условий и не требуют доверия.
Однако реальный мир экономики построен на взаимном доверии, кредитных обязательствах и договорённостях, срок действия которых может длиться от нескольких дней до месяцев и даже лет. Большинство сделок ведутся на условиях отсроченного платежа, что требует от участников способности обещать и выполнять обязательства без немедленной передачи средств. Для агентного ИИ это означает, что система должна поддерживать не только трансферы стоимости, но и возможность заключения и исполнения долговых обязательств. Агентные ИИ, ограниченные только предоплаченными операциями, оказываются в экономическом планируемом вакууме. Они не могут участвовать в сделках с отложенной оплатой, не имеют возможности эффективно управлять денежным потоком, инвестировать в развитие и расширять своё воздействие в экономической экосистеме.
Фактически, им отсутствует возможность функционировать как полноценные бизнес-единицы. В традиционных экономиках кредит служит фундаментом для многих процессов: от потребительского кредитования до масштабных инвестиций в инфраструктуру. Свою роль кредит выполняет как инструмент расширения возможностей и снижения рисков. Для агентных ИИ необходимо создание новых способов, которые позволят им заимствовать и давать обещания, создавая при этом проверяемую историю экономического поведения. Это требует внедрения принципов постоянной идентификации, построения репутации на основе верифицируемых действий, и создания продвинутых моделей оценки рисков, учитывающих привычки и характеристики конкретного агента.
Современные технологии скорее создают основу для платежей, нежели для кредитных отношений. Децентрализованные финансовые (DeFi) протоколы, с одной стороны, специально разработаны для упрощения и ускорения денежных переводов, но с другой — не предусматривают элемент сложных кредитных взаимодействий. Высокие требования к залогам, механизмы ликвидации займов и краткосрочные сделки не соответствуют требованиям, которые предъявляет агентный ИИ для долгосрочного и условного взаимодействия. Чтобы эффективно встроиться в экономику, агентные системы нуждаются в протоколах, которые способны распознавать намерения и изначально учитывать качество и надёжность результатов в истории агента. Эти протоколы должны позволять подстраивать условия сделок, вводить поэтапные платежи, учитывать сроки и критерии исполнения.
Важным элементом станет возможность создавать доверие, которое накапливается и влияет на условия взаимодействия по мере доказательства успешных исполнений обязательств. Отдельные компоненты таких систем уже начинают выходить на рынок. Протоколы аттестации могут фиксировать и проверять сторонние оценки действий агентов, а программируемые кошельки обеспечивают гибкий контроль над активами для обеспечения выполнения обязательств. Модули стейкинга позволяют гарантам подкреплять финансовую поддержку и брать на себя риски. Технологии конфиденциальных доказательств, такие как zero-knowledge proofs, способны сохранять приватность и при этом обеспечивать прозрачную и корректную систему рейтингов.
Несмотря на это, всё перечисленное пока ещё не собрано в единую, законченно работающую систему, которая могла бы обеспечить кредитование агентных ИИ на практике. Практический пример работы такой кредитной инфраструктуры можно увидеть в сценарии, когда автономный агент управляет логистикой для производства. Агент находит поставщика критического узла, стоимость которого составляет значительную сумму, например 25 тысяч долларов, с условиями оплаты в 30 процентов авансом и оставшейся частью после выполнения заказа и проверки качества. Несмотря на то, что у агента нет необходимого в наличии полного объёма средств, он обладает хорошей платежной историей и поддерживает репутацию в децентрализованном реестре. Для заключения сделки привлекается подпротокол андеррайтинга, который анализирует риски и историю агента, определяет необходимость обеспечения и выделяет под гарантию необходимых ресурсов.
Специализированный смарт-контракт блокирует авансовый платёж, связывает залог гаранта с условиями договора и обеспечивает автоматическое исполнение обязательств. После подтверждения доставки и успешной проверки квалифицированным ораклом оставшаяся сумма перечисляется поставщику, гаранту выплачивается вознаграждение за принятый риск, а репутация агента обновляется с учётом благополучного выполнения сделки. Такой процесс представляет собой полный цикл кредита, реализованный автономными системами от анализа рисков и обеспечения гарантий до исполнения договора и честного ведения репутации. Это наглядно демонстрирует, как можно построить экономику взаимодействия между машинами с продуманной кредитной основой. В конечном счёте, будущая экономика машин и автономных агентов не будет принадлежать тем, кто быстро переводит токены.
Центральной станет способность к построению и поддержанию репутации, к принятию и исполнению долговых обязательств, к ведению ответственности за свои решения и действия. Платежи — лишь часть пути. Главной задачей является создание инфраструктуры, которая позволит доверять машинам так же, как мы доверяем людям и институтам, строить долгосрочные отношения и обеспечивать финансовую стабильность будущих автоматизированных систем. Задача создания такой кредитной инфраструктуры требует слияния современных финансовых технологий, блокчейна, искусственного интеллекта и продвинутых систем оценки рисков. Это объединение позволит агентным ИИ перейти на новый уровень взаимодействия с реальной экономикой, изменить бизнес-процессы и открыть новые горизонты для инноваций и роста.
Только интеграция кредитных возможностей в экономическую экосистему автономных агентов обеспечит их полноценную экономическую роль и долговременную устойчивость.
