AI経済には経験則ではなくレールが必要です。 AIエージェント同士が経済的にやり取りし、支払い、料金を取り、調整し、最適化し始める中で、多くのシステムは依然として非公式なガイドラインに依存しています。例えば、ドキュメント内の支出制限、「合理的な行動」に関する前提、あるいは何かがおかしいと感じたときの人間の監督などです。 これらのアプローチはプロトタイプでは機能するかもしれませんが、エージェントが継続的に大規模に稼働するとすぐに機能しなくなります。

課題は、経験則が機械の実行には結びつかないことです。 エージェントは意図や文脈、例外を人間のように解釈しません。 ハードレールがなければ、システムは広範な権限、反応的な監視、故障発生後の手動介入に頼ることになります。 これにより、たった一つのミスや悪用、誤構成が即座に連鎖的に連鎖する脆弱な経済が生まれます。

AI経済は、行動をデフォルトで強制するインフラを必要とします。 カイトでは経済活動はレール上で進みます。検証可能なエージェントの識別、スコープ化された権限、プログラム可能な制約、そして指定された通りに正確に実行されるネイティブの居住地です。 エージェントが正しく振る舞うことを期待する代わりに、システムは彼らができることとできないことを保証しています。 大規模に見れば、安全な自律性はより良い判断から生まれるのではなく、結果を決定論🪁的にするレールから生まれます