أعتقد أن مصطلح "لا يحتاج إلى ثقة" قد تم الترويج له بشكل مفرط. لقد حلينا كيفية قيام الآلات بتنفيذ الاتفاقيات. لكننا لم نحلّ بعد بالكامل كيفية قيام الآلات بتحديد معنى الاتفاق عندما يكون الناتج غامضًا. جعلت الحلقة الثانية من Agent Tank هذا التمييز أكثر وضوحًا بالنسبة لي. خذ معاملة بسيطة بين عامل وآخر. العامل A يُكلّف العامل B بإكمال مهمة تحت عدة شروط. يُقدّم B شيئًا. يقول A إنه لا يستوفي المتطلبات. ماذا يحدث الآن؟ يمكن للعقد الذكي التحقق من التوقيعات والأرصدة والشروط المحددة مسبقًا. لكن إذا كان الخلاف يتعلق بما إذا كان العمل يحقق فعليًا نية الاتفاق، فالمشكلة لم تعد تنفيذًا. بل هي تحكيم. وكل نظام يتعامل مع التحكيم لديه سطح ثقة. يمكن الضغط على مشغل مركزي. يمكن أن يكون مصدر بيانات واحد خاطئًا أو مُشوَّهًا. يمكن لنموذج واحد أن يفهم الأدلة بشكل خاطئ ولكن بثقة. يمكن لآلية التصويت أن تحول الخلاف ببساطة إلى مسابقة نفوذ. لا ينتج أي من هذه الآليات تقريرًا محايدًا تلقائيًا. لتحقيق قابلية التوسع في اقتصاد العوامل، أعتقد أن العنصر الأساسي المفقود هو عملية حل موثوقة للنتائج التي لا يمكن تقليلها إلى قواعد حتمية. وهذا مهم لأن العوامل ستُفاوض في النهاية على عقود تكون مخرجاتها سياقية: جودة البحث، إكمال المهمة، الامتثال للمتطلبات، شروط التسليم، الأحداث الخارجية، والعديد من الأمور الأخرى التي يصعب ترميزها كمنطق بسيط صحيح/خاطئ. هنا تصبح طبقة التحكيم من @GenLayer مثيرة للاهتمام بالنسبة لي. القيمة ليست أنها تعرف الحقيقة بسحر. القيمة هي إنشاء بنية تحتية للتفكير المستقل لتقييم النتائج المتنازع عليها والوصول إلى حكم يمكن للبروتوكول استخدامه. هذه مشكلة جوهرية مختلفة عن بناء عامل أفضل. العوامل الأفضل تزيد مما تستطيع الآلات فعله. أما التحكيم فيحدد ما إذا كان يمكن للآلات إجراء معاملات موثوقة مع بعضها البعض عندما تختلف. وهذا التمييز قد يصبح أحد أهم عناصر البنية التحتية في اقتصاد العوامل. يُعدّ حدث "Agent Tank hackathon" مكانًا مثيرًا لرؤية ما يفعله المطورون بهذا العنصر الأساسي: https://t.co/zTOJ9OnqRy استنتاجي من الحلقة الثانية: في اللحظة التي تبدأ فيها العوامل في إجراء معاملات ذاتية، يصبح السؤال "من يقرر؟" بنفس أهمية "من ينفذ؟"