Миллионы платежей за минуты: как регуляторы собираются контролировать ИИ-агентов
Два года назад мы использовали ИИ, чтобы искать информацию, писать тексты и упрощать доступ к данным. Затем появились более продвинутые возможности — написание кода, создание сложных приложений и систем за минуты, автоматизация бизнес-процессов, генерация фото- и видеоконтента студийного качества. Теперь ИИ-системы уже совершают миллионы платежей.
Регуляторы не успевают за развитием ИИ. По мере того как ИИ-агенты получают больший контроль над деньгами, этот разрыв становится опасным.
В штаб-квартире Организации Объединенных Наций в Нью-Йорке на саммите Future of MoneyBeInCrypto провел панельную дискуссию с регуляторамина эту тему. В ней приняли участие Дотти Ромо, директор по управлению рисками и контролю в Налоговом управлении США (IRS), Дино Катальдо Деллакио из Пенсионного фонда сотрудников ООН и Джулиус Мойе из Mastercard.
ИсследованиеState of AI Agent Payments 2026от BeInCrypto показывает, как выглядят автоматические платежи на практике.
С 23 июля по 26 августа аналитики отследили 6,4 млн платежей x402 на сумму $119 947 в сетях Base и Solana. Большинство переводов были минимальными. 90,8% транзакций оказались меньше одного цента, но ИИ-агент зафиксировал почти 200 млн операций по расчетам с момента запуска.
Суммы остаются небольшими, поскольку агенты в основном оплачивают отдельные цифровые ресурсы — например, данные, доступ к API или вычислительные задачи. Такая частота сделок подчеркивает отличие машинной торговли от традиционной.
Регуляторам могут понадобиться алгоритмы, контролирующие другие алгоритмы
Как предупредила директор по рискам IRS, привычные методы контроля могут не справиться с такой скоростью.
«Они принимают миллионы решений за считаные минуты», — отметилаДотти Ромо из IRS.
«Они принимают миллионы решений за считаные минуты», — отметилаДотти Ромо из IRS.
Она пояснила, что сейчас регуляторы в основном работают на основе периодических отчетов, чтобы выявлять мошенничество, сбои в контроле и другие риски. Автоматизированные финансы могут сделать такой подход слишком медленным.
Значит ли это, что алгоритмы придется контролировать с помощью других алгоритмов? По словам Ромо, такой автоматизированный надзор действительно потребуется.
«Мы не сможем делать это достаточно быстро», — считает Ромо.
«Мы не сможем делать это достаточно быстро», — считает Ромо.
Она выступает за постоянный мониторинг на всех рынках, но при этом считает важным сохранять участие человека в ключевых решениях.
Мойе из Mastercard напомнил о крахе Knight Capital в 2012 году и провале Terra/Luna — оба случая показали опасность автоматических систем без достаточных защитных механизмов. В его модели сначала машины обнаруживают подозрительную активность и сами устраняют угрозу. Если ситуация сложная, решение переходит к человеку.
«ИИ и машины накладывают жгут, чтобы остановить кровь — а уже хирургию выполняют люди», — объяснилДжулиус Мойе, менеджер отдела Financial Crime Solutions в Mastercard.
«ИИ и машины накладывают жгут, чтобы остановить кровь — а уже хирургию выполняют люди», — объяснилДжулиус Мойе, менеджер отдела Financial Crime Solutions в Mastercard.
Автоматизация не снимает ответственности. Цепочка ответственности сводится к трем вопросам:
Кто написал код? Кто его внедрил? И кто за ним следит?
ИИ стремительно и заметно входит в финансы: машины уже совершают миллионы транзакций каждый месяц.
Регуляторам просто не под силу ликвидировать этот разрыв в скорости. Человеку не догнать такие темпы. Скоро для надзора за машинами понадобятся другие машины.
Звучит как антиутопия, но именно это уже обсуждают законодатели.
The postМиллионы платежей за минуты: как регуляторы собираются контролировать ИИ-агентовappeared first onBeInCrypto.