Останнім часом я багато читав про автоматичне виконання на блокчейні, і раптом усвідомив цікаву суперечність: чим розумнішою стає система, тим легше її збити з курсу деякими слабкими сигналами.

Не проблема сама система, а зміна навколишнього середовища. Зараз потік даних у ланцюгу надто високий — частота транзакцій, тригери подій, вхідні сигнали йдуть один за одним, і кожна, здавалося б, незначна коливання може стати поштовхом до виконання.

Проблема в тому: як система визначає, які сигнали варто враховувати, а які — лише фоновий шум?

Моделі AI легко сприймають малі коливання як тренд; механізми ліквідації позик сприймають випадкову поведінку як ризик; системи управління неправильно інтерпретують розрізнені думки як справжні наміри; інструменти моніторингу сприймають випадкові коливання як сигнали атаки; міжланцюгові модулі вважають короткочасну затримку ознакою розгону. Усе це не баги, а природна реакція у часи, коли кількість агентів стрімко зростає і екосистема у "суперчутливому режимі".

У такому контексті пріоритетність сигналів стає ключовою. Система має розуміти:

що потрібно реагувати миттєво, а що можна зачекати; що є структурною зміною, а що — випадковою коливанням; що відображає реальний тренд, а що — короткочасний колив; що потребує додаткового контексту, а що взагалі не має викликати дій.

Саме це — справжня сутність автоматизації — не зробити систему більш чутливою, а навчити її ефективно фільтрувати інформацію.