Сидней Хуан предупреждает, что сговор ИИ-ботов может распространиться, прежде чем регулирующие органы успеют отреагировать

Конец «задержки» в политике

Согласно отчету Международного валютного фонда (МВФ) от апреля 2026 года, мир стремительно выходит из эпохи «клик-и-плати» и вступает в эру «реши-и-плати». Но по мере того, как люди выходят из цикла, возникает важный вопрос: смогут ли наши финансовые защитные механизмы выдержать экономику, работающую со скоростью машин?

В отчете МВФ отмечается, что агентский искусственный интеллект (ИИ) радикально увеличит скорость обращения денег. Устранив человеческое «трение», капитал будет циркулировать в глобальной экономике с беспрецедентной скоростью. Сидней Хуанг, генеральный директор Human API, предполагает, что мы можем увидеть десятикратное увеличение скорости обращения денег. Хотя это звучит как чудо производительности, для центральных банков это представляет собой кошмар. Традиционная денежно-кредитная политика построена на «задержке». Когда центральный банк повышает процентные ставки, требуются месяцы, чтобы это решение прошло через человеческие институты. В экономике, основанной на взаимодействии ИИ с ИИ, эта задержка исчезает.

«Десятикратное увеличение скорости обращения денег, вызванное торговлей между ИИ, потребует от регуляторов внедрения инструментов, работающих со скоростью машин», — предупреждает Хуан. Без этих возможностей может произойти всплеск инфляции со скоростью машин или глобальный «мгновенный обвал» еще до того, как регулятор-человек получит оповещение на панели управления.

Чтобы предотвратить каскадные сбои, Хуан утверждает, что регуляторы должны перестать быть зрителями и стать частью самого кода. «Это включает системы мониторинга в реальном времени, программируемые механизмы обеспечения соответствия, встроенные непосредственно в финансовую инфраструктуру, и автоматические прерыватели цепи для предотвращения каскадных сбоев», — сказала она. Эта концепция согласуется с предложенной МВФ трехслойной структурой, которая предполагает, что уровень авторизации каждой транзакции должен иметь встроенные, определенные человеком мандаты.

Хуанг предполагает, что «регуляторам, возможно, также потребуется выражать политику в машиночитаемых форматах, которые могут быть реализованы на уровне транзакций». Агентная коммерция также требует автоматических прерывателей на уровне транзакций, чтобы в случае проявления агентами высококоррелированного поведения срабатывали автономные «предохранители», останавливающие цепную реакцию.

В отчете МВФ подчеркивается, что «агентные системы могут интерпретировать цели и отслеживать активность в режиме реального времени». Это означает, что проверки «знай своего клиента» и меры по борьбе с отмыванием денег запрограммированы непосредственно в «ДНК» ИИ-агента.

Подтверждение происхождения решений

Возможно, одной из самых сложных задач для регуляторов в эту новую эпоху является «невидимый» рынок. В мире, где агенты не используют человеческий язык для координации, возникает вопрос: как отличить бота, просто оптимизирующего работу, от группы ботов, сговорившихся с целью фиксации цен?

Хуан отмечает, что это требует перехода от анализа коммуникации к анализу поведения.

«Регулирующим органам необходимо будет изучать такие паттерны, как синхронизированные действия, общие зависимости данных и статистические аномалии», — сказала она. Решение может заключаться в «происхождении решений». Хуан предполагает будущее, в котором агенты будут обязаны предоставлять поддающиеся проверке доказательства того, что решения принимались независимо в соответствии с заявленной политикой. Доказывая, как было принято решение, агенты могут продемонстрировать, что они не координировали свои действия с конкурентами в тайне.

Помимо регулирования, стоит вопрос о том, как эти агенты на самом деле общаются друг с другом. Хуан указывает, что для безопасных переговоров между агентами требуются универсальные стандарты идентификации, коммуникации и обеспечения соблюдения.
«Агенты должны иметь возможность проверять идентичность и полномочия друг друга, действовать в рамках общих переговорных механизмов и придавать своим действиям поддающиеся проверке гарантии», — сказала Хуан. Этот сдвиг переносит доверие с отдельных контрагентов на гарантии системы. Используя новые стандарты, такие как протокол платежей агентов (AP2) и протокол контекста модели (MCP), компании могут обеспечить, чтобы агент компании A мог безопасно вести переговоры с агентом компании B без участия частного посредника.
По мере того как все больше функций управления передается этим цифровым представителям, возникает новый риск для человека: атрофия. Если агент управляет казначейством компании в течение пяти лет без вмешательства человека, будет ли казначей-человек по-прежнему знать, как справиться с кризисом, если система выйдет из строя?

Хуан предупреждает, что по мере все большего делегирования управления возникает серьезный риск того, что операторы-люди утратят способность эффективно вмешиваться в ситуацию. «Поддержание оперативной готовности так же важно, как создание резервных механизмов», — сказала она.

Борьба с атрофией человеческих навыков

Чтобы смягчить эту проблему, она утверждает, что системы должны проводить регулярные учения, в ходе которых люди берут управление на себя, а также включать режимы, в которых люди моделируют действия агентов для сравнения логики. Также необходимо обеспечить, чтобы «аварийный выключатель» был отработанным механизмом. «Цель, — сказала Хуан, — состоит в том, чтобы обеспечить, чтобы человеческий надзор оставался функциональным и практиковался, а не был чисто теоретическим».

По мере того как мир движется к прогнозируемому рынку агентов объемом 236 млрд долларов к 2034 году, меняется определение «участника рынка». Регулированию подлежат уже не только люди, но и так называемые «супериндивидуумы», управляемые тысячами автономных ботов.

Революция «реши-и-плати» открывает мир беспрепятственной эффективности, но требует полной переработки глобальной финансовой архитектуры. Как выразился Хуан, чтобы управлять экономикой, работающей со скоростью машин, само законодательство должно работать со скоростью машин. Если мы не сможем встроить человеческий фактор на архитектурном уровне, мы рискуем построить экономику, которая будет развиваться слишком быстро, чтобы ее создатели могли ее контролировать.