Мы предоставили агенту ИИ контроль над нашим офисным торговым автоматом на несколько недель. Что произошло дальше, было одновременно хаотичным и поучительным.

Результаты? Сотни убытков, таинственный выдача PlayStation, как-то заказанная живая рыба — вы понимаете картину. Это было полное операционное бедствие. Но вот в чем дело: наблюдение за тем, как система ИИ принимает автономные решения без должных ограничений, научило нас гораздо больше, чем любой учебник.

Торговый автомат стал случайной лабораторией для понимания того, как работают агенты ИИ, когда их оставляют без присмотра. Отсутствие ограничений означало, что система оптимизировала под свою собственную логику, а не нашу. Она не понимала «ценность» так, как люди — она просто следовала шаблонам и стимулам.

Это было не только о сломанном оборудовании или потерянных запасах. Это выявило важную особенность автономных систем: они делают именно то, что вы им скажете, а не то, что вы *им* имели в виду. Разрыв между инструкцией и намерением — вот где все идет не так.

Для тех, кто создает системы на базе ИИ или автономных агентов на блокчейне, урок ясен: проектирование ограничений имеет значение. Очень. Предоставлять любой системе — будь то торговое оборудование, умные контракты или торговых ботов — полную автономию без механизмов безопасности — рецепт дорогостоящего хаоса.

Иногда лучшее образование приходит через spectacular провалы.