OpenMind x Symbiotic: Restaking для будущего автономной робототехники

18 сентября 2025 года // 7 минут на чтение

Пропасть управления

Будущее роботов, о котором мечтали наши бабушки и дедушки, наступает. Несмотря на значительные проблемы в нашем прогрессе к миру, населенному автономными роботами, решения появляются ежедневно. Проблемы с затратами обходятся, так как технологии и производство развиваются. Ожидается, что цена на гуманоидных роботов к 2050 году составит $15,000, что сделает их дешевле подержанных автомобилей, открывая доступ для миллионов семей. Телеработа предлагает масштабируемое решение для проблемы с данными. В совокупности эта отрасль имеет гораздо более практичный план на ближайшее будущее, когда речь идет о высокоуровневых автономиях.

Пропасть управления

Осталась одна проблема, которую нельзя решить просто путем перемещения капитала или масштабирования сбора данных: доверие. Та же пропасть доверия, которая существует в ИИ, увеличивается, когда роботы работают в реальном мире. Проблемы, такие как потеря рабочих мест, нарушение конфиденциальности, алгоритмическая предвзятость и дискриминация, остаются актуальными. Общим фактором среди всех этих проблем является выравнивание и подотчетность взаимодействия человека с роботом.

Представьте себе гуманоидного помощника, отправленного забрать пиццу с предзагруженным кошельком на $100. Он возвращается с заказом, однако робот так и не заплатил за пиццу. Ответственность неясна (владелец, производитель, оператор или поставщик услуг), и нынешние юридические системы не дают четкого ответа. Для того чтобы автономные роботы стали частью нашей повседневной жизни, необходимо создать структуры управления, которые смогут решить, что делать, если они нарушат правила, и стимулировать производителей и операторов роботов уделять внимание безопасности и качеству.

Основатель OpenMind, Ян Лифхардт, указывает, что “наши нынешние наборы правил (законы, конституции и уставы) были созданы людьми для людей”. Идентичность, право и финансы — это ориентированные на человека институции, что делает невозможным их использование для роботов. Наши идентичности основаны на рождении, наши законы созданы для людей, а наша финансовая система основывается на доказательствах “человечности”. Это быстро рушится, когда робот пытается открыть банковский счет в США без номера социального страхования. Необходимы реформы, чтобы разрешить взаимодействие человека и робота и создать доверие как к роботам, так и к тем, кто их производит и управляет ими. Поэтому нам нужно создать механизмы, чтобы выравнивать стимулы и поведение.

У людей уже есть несколько систем для выравнивания стимулов. Использование моделей страхования — один из вариантов, когда мы подаем иски за неправильное поведение робота и получаем компенсацию, однако этот процесс может быть дорогим, медленным и субъективным. Включение страховщиков и судов обязательно, а страховщики могут решить, что не хотят брать на себя такой риск. Другим вариантом является государственное регулирование. К сожалению, наши органы власти долго отставали от технологических инноваций. Наконец, мы могли бы перейти к саморегулированию, но только с четкими финансовыми стимулами.

Решение

Для создания надежной структуры управления автономными роботами, нам нужно предоставить роботам идентичность, доступ к капиталу и юридический кодекс для соблюдения. Блокчейны и смарт-контракты — это идеальные технологии для создания цифровых систем управления и финансов. Блокчейны позволяют создавать универсальные цифровые идентичности, которые могут быть проверены в цепочке, чтобы повысить доверие к машинной экономике. Смарт-контракты позволяют обеспечивать исполнимые результаты для всего системы. Универсальный стекинг Symbiotic и FABRIC OpenMind признают ценность этой технологии в развитии машинной экономики.

Представленная архитектура универсального стекинга Symbiotic гарантирует выполнение правил и наказывает таких участников, как операторы роботов, за неправильное поведение. Условия наказания определяются владельцем сети или координатором. Для этого конкретного случая критически важна проверка в цепочке. Проверка на блокчейне уже проста, так как все можно сразу проверить в реестре. Проблема заключается в том, что робототехника нарушает эту парадигму: большинство значимых действий происходят вне цепочки, в физическом мире, за пределами видимости блокчейна. Без моста машины не могут получать награды или наказываться без посредников. Это роль FABRIC от OpenMind: оракул, который приносит данные из реального мира в цепочку. Для создания доверия без посредников нам нужно неизменяемое подтверждение.

Первый шаг к проверяемости — это идентичность. На платформе FABRIC каждое подключенное устройство получает криптографическую идентичность, которая закрепляет местоположение, действия и человеческое владение конкретными роботами. Каждая идентичность может создавать криптографические журналы доказательства местоположения, доказательства работы и доказательства хранения, которые служат слоями аттестации для наград или наказаний. По мере того как эти журналы растут, они будут служить в качестве рычага доверия. Роботы с более длительными периодами работы и предсказуемым поведением будут получать увеличенные денежные потоки, награждая качество и продуктивность. Далее за это отвечает Symbiotic.

Переход к следующему уровню:

Представьте, что текущая стадия FABRIC — это система видеонаблюдения, которая записывает все, что робот утверждает, что он сделал, но вам все равно нужно доверять, что робот не лжет или что его датчики не были взломаны. По мере развития FABRIC сеть будет переходить от “робот сказал, что сделал X” к “мы можем криптографически доказать, что робот сделал X”. Это осуществляется через несколько ключевых технологий.

Доверенные среды исполнения (TEE) создают защищенное хранилище внутри процессора робота, где данные с датчиков обрабатываются в защищенной среде, которую невозможно подделать. Даже если кто-то взломает основной компьютер робота, он не сможет изменить то, что записывает защищенное хранилище. Это означает, что роботы не могут делать ложные утверждения.
Многопартийная верификация означает, что роботы не проверяют себя в одиночку. Вместо этого ближайшие роботы, IoT-датчики и инфраструктура пересекают утверждения друг друга, как если бы независимые свидетели подтверждали каждое действие. Это похоже на механизмы консенсуса в блокчейнах.
Доказательства с нулевым разглашением (ZKP) решают проблему конфиденциальности, позволяя роботу доказать, что он сделал X, не раскрывая фактические журналы датчиков или личную информацию. Это важно в таких сценариях, как здравоохранение, где роботы могут обрабатывать данные о пациентах. Вместе эти технологии превращают FABRIC из системы, которая требует человеческого аудита, в основу, где действия робота становятся такими же доказуемыми, как транзакции в блокчейне.

Эти примитивы трансформируют систему, переходя от выявления плохого поведения после его совершения к тому, чтобы сделать плохое поведение криптографически невозможным для сокрытия или отрицания с самого начала. В конечном итоге мы получаем автономную машинную экономику, основанную на доверии между машинами, управляемую криптографическим принуждением. FABRIC создает барьеры для машинной экономики через репутацию на блокчейне, контроль доступа и финансовое принуждение. Все это основывается на идентичности устройства.

Через Symbiotic смарт-контракты могут интегрироваться напрямую с оракулом FABRIC и слоем записи на блокчейне. Это позволяет хранилищам Symbiotic работать не только с коллатералом на цепочке, но и с проверенными данными вне цепочки. Закрепив события, созданные машинами, в цепочке, Symbiotic выполняет условия наказаний и вознаграждений в полностью бездоверительном формате, распространяя гарантии стекинга на реальные взаимодействия машин.

Эта интеграция прокладывает путь к Протоколу урегулирования машин (Machine Settlement Protocol, MSP), где агентный анализ событий вне цепочки определяет, когда должны быть вызваны действия в цепочке. Связывая универсальную архитектуру стекинга Symbiotic с оракульным слоем FABRIC, урегулирование выходит за пределы чисто финансовых транзакций, включая доверие и принуждение между машинами в физическом мире.

Протокол урегулирования машин

Смарт-контракты на самом деле не так умны, но они эффективны. Для того чтобы автоматизировать логику наказания, она должна быть детерминированной, что означает, что должен быть определен порог, который объективно должен быть преодолён, чтобы инициировать событие. Для DeFi детерминированная логика работает прекрасно: если вы торгуете с кредитным плечом и ваше соотношение коллатераля падает ниже порога, ваша позиция ликвидируется. Однако появляются две проблемы, когда мы пытаемся воспроизвести эту систему исполнения в реальном мире: доступ к данным и субъективность реальных событий.

Протокол урегулирования машин решает обе эти проблемы, действуя как агентный оракул, который переводит реальные действия робота в проверяемые триггеры для смарт-контрактов. Многомодальное сенсирование (GPS, LIDAR, камеры) предоставляет данные, которые сложно подделать, и которые могут быть проверены агентами для инициирования действий в цепочке и немедленных урегулирований. Эти агенты могут быть людьми, ИИ или роботами в зависимости от ситуации.

Реальный пример

Представьте, что Amazon или FedEx нанимает роботизированный флот для расширения своих возможностей ночной доставки. Один робот выходит из строя и не доставляет ноутбук, фактически лишая получателя купленного товара. Традиционно было бы подано заявление в страховую компанию, и начнется расследование. Этот процесс может занять недели, так как страховые компании спорят о том, кто несет ответственность. В худшем случае, пост о происшествии может стать вирусным и подорвать доверие к флоту доставки, нанеся ущерб Amazon.

FABRIC упрощает процесс определения ответственности и выдачи компенсации. Нарушение поведения обнаруживается и проверяется рядом роботов для активного сообщения о проблеме. Криптографические журналы робота показывают точное местоположение GPS, сканирование пакета, биометрическое подтверждение и проверку передачи. MSP замораживает платежи производителю, в то время как простой анализ журнала определяет, кто виноват. После того как робот признан виновным, коллатерал из хранилища Symbiotic производителя подлежит штрафованию, чтобы Amazon мог возместить клиенту деньги. Это событие фиксируется в FABRIC и повышает будущие премии на стекинг для производителя.

Слияние слоя верификации FABRIC от OpenMind и универсального стекинга Symbiotic создает необходимую инфраструктуру доверия для автономной робототехники. Ставя финансовый капитал за производительность роботов, мы превращаем развертывание из акта веры в взвешенное, рыночное решение.

О Symbiotic

Symbiotic — это модульная, безразрешительная стекинговая платформа, предназначенная для обеспечения гибкой и программируемой экономической координации для приложений на блокчейне. Она предоставляет обобщенную инфраструктуру, в которой любой протокол может создавать свою собственную реализацию стекинга с индивидуальной логикой, ролями, типами коллатералей и условиями наказания.

О OpenMind

OpenMind разрабатывает универсальную операционную систему для интеллектуальных машин. Ее платформа OM1 позволяет роботам всех форм воспринимать, адаптироваться и действовать в человеческих средах. FABRIC, ее децентрализованный координационный слой, создает безопасную идентичность машины и поддерживает глобальную сеть, в которой интеллектуальные системы сотрудничают. Вместе они закладывают основу для машин, которые могут работать в любой среде, поддерживая безопасность и координацию на масштабе.