Сідні Хуан попереджає, що змова між ботами на базі штучного інтелекту може поширитися, перш ніж регулятори встигнуть відреагувати

Кінець «затримки» в політиці

Згідно з доповіддю Міжнародного валютного фонду (МВФ) від квітня 2026 року, світ стрімко виходить з ери «натисни, щоб заплатити» і вступає в епоху «виріши, щоб заплатити». Але коли люди виходять із циклу, виникає важливе питання: чи зможуть наші фінансові захисні бар’єри вистояти в економіці, що працює зі швидкістю машин?

У звіті МВФ зазначається, що агентний штучний інтелект (ШІ) радикально збільшить швидкість обігу грошей. Усунувши людське «тертя», капітал циркулюватиме у світовій економіці з безпрецедентною швидкістю. Сідні Хуан, генеральний директор Human API, припускає, що ми можемо побачити 10-кратне збільшення швидкості обігу грошей. Хоча це звучить як диво продуктивності, для центральних банків це — кошмар. Традиційна монетарна політика базується на «затримці». Коли центральний банк підвищує процентні ставки, потрібно місяці, щоб це рішення проникло через людські інституції. В економіці, що базується на взаємодії ШІ з ШІ, ця затримка зникає.

«10-кратне збільшення швидкості обігу грошей, зумовлене торгівлею між ШІ, вимагатиме від регуляторів впровадження інструментів, що працюють зі швидкістю машин», — попереджає Хуан. Без цих можливостей може статися стрибкоподібний зріст інфляції зі швидкістю машин або глобальний раптовий обвал ще до того, як регулятор-людина отримає сповіщення на панелі інструментів.
Щоб запобігти ланцюговим збоям, Хуан стверджує, що регулятори повинні перестати бути спостерігачами та стати частиною самого коду. «Це включає системи моніторингу в режимі реального часу, програмовані механізми дотримання вимог, вбудовані безпосередньо у фінансову інфраструктуру, та автоматичні запобіжники для запобігання каскадним збоям», — сказала вона. Ця концепція узгоджується із запропонованою МВФ «трирівневою структурою», яка передбачає, що рівень авторизації кожної транзакції повинен мати вбудовані, визначені людиною повноваження.

Хуан пропонує, що «регуляторам, можливо, також доведеться формулювати політику у форматах, придатних для машинного зчитування, які можна застосовувати на рівні транзакцій». Агентна комерція також вимагає автоматизованих механізмів відключення на рівні транзакцій, щоб коли агенти починають демонструвати сильно корельовану поведінку, автономні «запобіжники» спрацьовували, щоб зупинити ланцюгову реакцію.

У звіті МВФ підкреслюється, що «агентні системи можуть інтерпретувати цілі та моніторити діяльність у режимі реального часу». Це означає, що перевірки «знай свого клієнта» та протидії відмиванню грошей запрограмовані безпосередньо в ДНК агента ШІ.

Підтвердження походження рішень

Мабуть, одним із найскладніших викликів для регуляторів у цій новій ері є «невидимий» ринок. У світі, де агенти не використовують людську мову для координації, постає питання: як відрізнити бота, який просто оптимізує, від флоту ботів, що змовилися для фіксації цін?

Хуан зазначає, що це вимагає переходу від аналізу комунікації до аналізу поведінки.

«Регулюючим органам доведеться вивчати такі закономірності, як синхронізовані дії, спільні залежності даних та статистичні аномалії», — сказала вона. Рішення може полягати у «походженні рішень». Хуан передбачає майбутнє, в якому агенти будуть зобов’язані надавати перевірені докази того, що рішення приймалися незалежно відповідно до оголошеної політики. Доводячи, як було прийнято рішення, агенти зможуть продемонструвати, що вони не таємно координували свої дії з конкурентами.

Окрім регулювання, є питання того, як ці агенти насправді спілкуються між собою. Хуан вказує, що безпечні переговори між агентами вимагають універсальних стандартів щодо ідентичності, комунікації та забезпечення виконання.
«Агенти повинні мати можливість перевіряти ідентичність та авторизацію один одного, діяти в рамках спільних переговорних механізмів та надавати перевірені гарантії щодо своїх дій», — сказала Хуан. Цей перехід переносить довіру з окремих контрагентів на гарантії системи. Використовуючи нові стандарти, такі як протокол платежів агентів (AP2) та протокол модельного контексту (MCP), підприємства можуть гарантувати, що агент компанії А зможе безпечно вести переговори з агентом компанії Б без залучення власного посередника.

У міру того, як все більше функцій управління делегується цим цифровим проксі, виникає новий ризик для людей: атрофія. Якщо агент керує казначейством компанії протягом п’яти років без втручання людини, чи знатиме людський казначей, як впоратися з кризою, якщо система вийде з ладу?

Хуан попереджає, що в міру того, як управління дедалі більше делегується, існує серйозний ризик, що оператори-люди втратять здатність ефективно втручатися. «Підтримка оперативної готовності є такою ж важливою, як і створення механізмів резервного копіювання», — сказала вона.

Боротьба з атрофією людських навичок

Щоб пом'якшити цю проблему, вона стверджує, що системи повинні проводити регулярні навчання, під час яких люди беруть кермо в свої руки, та впроваджувати режими, в яких люди імітують дії агентів для порівняння логіки. Також необхідно забезпечити, щоб «аварійний вимикач» був відпрацьованим шляхом. «Мета, — сказала Хуан, — полягає в тому, щоб гарантувати, що людський нагляд залишається функціональним і практичним, а не теоретичним».

У міру того як світ рухається до прогнозованого ринку агентів вартістю 236 млрд доларів до 2034 року, змінюється визначення «учасника ринку». Регулювання стосується вже не лише людей, а й так званих «суперіндивідів», що працюють на базі тисяч автономних ботів.

Революція «decide-to-pay» пропонує світ безперешкодної ефективності, але вимагає повного перепроектування глобальної фінансової архітектури. Як каже Хуан, щоб керувати економікою, що рухається зі швидкістю машини, саме законодавство має стати таким же швидким. Якщо ми не зможемо вбудувати людський фактор на архітектурному рівні, ми ризикуємо побудувати економіку, яка рухається надто швидко, щоб її творці могли її контролювати.