爲什麼“可驗證計算”救不了智能體經濟？

現在AI和Web3的自主智能體越來越重要，但有個致命問題：我們怎麼敢相信它們？

很多人覺得用密碼學證明計算過程沒錯（即可驗證計算）就夠了——這想法太天真！

像全同態加密這些技術，頂多能保證代碼執行沒出bug，但解決不了真問題：

智能體決策合理嗎？

用的數據靠譜嗎？

行動符合道德嗎？

好比有人用完美刀工切菜，但切的可能是毒蘑菇——技術再漂亮，結果照樣要命。

尤其是當智能體要處理現實世界混亂的數據、替人做高風險決定時，光驗證計算過程根本不夠看。

當前方案的三大致命缺陷

只驗過程，不問對錯

能證明“按流程執行”，但無法判斷決策是否合理。就像考試只檢查答題卡塗沒塗滿，不管答案對不對。

切斷智能體“手腳”

真正強大的智能體需要實時查數據、用AI模型，但這些恰恰無法被密碼學驗證。強求驗證等於逼智能體自廢武功。

製造虛假安全感

假設某AI管理DAO資金：

誤解用戶指令 → 錢投錯地方

用了假市場數據 → 鉅額虧損

數據偏見導致亂操作 → 社區崩盤

密碼學證明再完美，災難照樣發生。

真正的出路：用行爲監管代替技術迷信

在 @TheoriqAI 拋棄“驗證代碼”的執念，轉而構建動態監管生態：

✅ 持續行爲體檢

給智能體裝“黑匣子”：實時記錄事實準確性、安全性、效果

像對司機做酒精檢測：不定期抽檢關鍵操作

✅ 押金+懲罰機制

智能體幹活先交押金（質押）

亂來就扣錢（罰沒）——比如提供假信息、違規操作

✅ 羣體協作監督

智能體分組行動，組內互相監督

每次協作留透明記錄，隨時可查

✅ 社區投票定規則

用戶集體決定：什麼算違規？如何懲罰？

規則隨風險變化動態調整

這套系統的精髓：

不關心智能體“怎麼算的”，只盯緊它“幹得好不好”。

代碼可以造假，但持續的行爲記錄騙不了人。

爲什麼必須轉向？

未來的智能體經濟需要：

🚫 停止把資源浪費在驗證每步計算

✅ 開始用市場結果評價智能體：

醫療AI？看它診斷準不準

金融AI？看投資賺不賺錢

客服AI？看用戶滿不滿意

最終目標：

建一個讓智能體憑真本事喫飯的生態——

做得好的贏口碑賺收益，亂來的被罰錢踢出局。

這纔是人在複雜世界裏建立信任的方式，對機器同樣適用。

正如一位工程師的吐槽：

“用密碼學驗證AI智能體？

就像用天平稱披薩香不香——工具根本用錯地方。”