Tavola rotonda di ChainCatcher "Dalle criptovalute all'economia intelligente": Gli agenti di intelligenza artificiale stanno passando da un approccio basato sulla conversazione a uno orientato all'esecuzione, mentre la fiducia e la verificabilità stanno d

All'evento "Crypto 2026: In occasione del forum dal titolo "Dalle criptovalute all'economia intelligente", tenutosi a Hong Kong, alcuni ospiti, tra cui Laughing, responsabile per l'Asia-Pacifico di KiteAI, Anita, responsabile per l'Asia-Pacifico di Sentient, Nic Tang, direttore dei contenuti di Brevis, Jerry, responsabile di prodotto di Mentis, e Ah Huang Ricardo, responsabile dello sviluppo commerciale per l'Asia-Pacifico di Predict.fun, hanno partecipato a una tavola rotonda sul tema "IA × Criptovalute: le fondamenta dell'economia digitale di prossima generazione".

Per quanto riguarda la questione se la diffusione degli agenti di IA open source (come "Raising Lobsters") sia un fenomeno passeggero o una tendenza a lungo termine, Laughing ritiene che ciò segni un cambiamento di paradigma dell'IA, che passa da un approccio "conversazionale" a uno "esecutivo", segnalando l'inizio di una tendenza a lungo termine. Tuttavia, gli agenti non hanno un'identità fisica, il che rende difficile per i commercianti fidarsi del loro comportamento commerciale; inoltre, i problemi legati alla fuga di dati e all'incontrollabilità rimangono ostacoli da superare per consentire la scalabilità. Jerry ha sottolineato, sulla base della propria esperienza d'uso, che gli attuali agenti sono esposti a rischi per la sicurezza quali la confusione di memoria, i cicli infiniti che consumano token e la cancellazione accidentale di file. Sebbene gli agenti di nuova generazione presentino dei miglioramenti, presentano ancora dei difetti. Ah Huang Ricardo ha affermato che dietro al sentiment a breve termine si nasconde una domanda reale da parte degli utenti, ma gli operatori in grado di generare profitti in modo realmente ripetibile sono ancora molto rari e la strada da percorrere è ancora lunga.

Affrontando i principali punti critici quali fiducia, sicurezza e verificabilità, Nic Tang ha sottolineato che l'attuale processo di esecuzione degli agenti è simile a una scatola nera, in cui gli utenti non possono verificare se le loro decisioni vengano eseguite come promesso. La tecnologia delle prove a conoscenza zero è in grado di dimostrare matematicamente l'origine dei dati generati dall'agente e la conformità del suo comportamento, senza compromettere la privacy. Anita ha aggiunto che Sentient si impegna a costruire una rete aperta e collaborativa di agenti di intelligenza artificiale, promuovendo la profonda integrazione tra IA e blockchain nei livelli relativi all'identità, ai dati e agli incentivi, fornendo così un supporto fondamentale per l'economia digitale di prossima generazione.

Per quanto riguarda gli ambiti di applicazione che potrebbero essere i primi a diffondersi, gli ospiti ritengono in generale che il settore della programmazione sia relativamente maturo e che, nei mercati predittivi, gli agenti ottengano risultati migliori rispetto agli esseri umani in determinati ambiti grazie alla loro razionalità e all’assenza di emozioni. Nel breve termine, sono ottimisti riguardo all'API Marketplace e agli agenti di shopping multipiattaforma, mentre nel medio termine lo sono riguardo all'intelligenza artificiale per la creazione di contenuti (come gli influencer basati sull'IA). L'interazione tra agenti e il mercato degli agenti e delle competenze sono considerati importanti tendenze future.