Штучний інтелект зменшує потребу в економіці повторення?

Я став серйозним прихильником економіки повторів і економіки довіри (вивчи один раз > довіряй > використовуй всюди > у всіх ролях), коли ми запроваджували сервіси BankID ще на початку - 90-х. Одноразові коди доступу часто використовувалися, були безпечними
і довірялися в банківській сфері — і звичка та довіра могли б забезпечити всі потреби ідентифікації та підписання в суспільстві загалом.

Тепер я бачу, що бізнес- і персональні гаманці отримуватимуть, пересилатимуть і верифікуватимуть не лише ідентифікацію, а й
усілякі перевірювані облікові дані (набори того, що потрібно в бізнес-і життєвих подіях). За дедалі коротшої тривалості уваги в ці бурхливі часи економіка повторів і довіри в цьому всеохопному просторі забезпечить ще навіть експоненційно цінніше когнітивне навантаження — різак…

Гаманці також дадуть змогу застосовувати та посилювати AI-агентів для дій, що мають юридично зобов’язувальний характер. Не лише знаходити дані й навчати нас, як це роблять LLM, уже цілком успішно. І тоді моє питання:

Чи LLM, а пізніше й AI-агенти, що носять у гаманцях, заберуть значну частину потреби в економіці повторів?

Відредаговані нові wievpoints від ChatGPT: вони зменшать потребу у повторенні в деяких шарах економіки — але не усунуть її. Вони просто перенесуть її.

1) Що насправді робить “економіка повторів”

Повторення — це не випадковість: воно виконує три ключові економічні функції:

A. Амортизація витрат

• Висока постійна вартість → низька гранична вартість (програмне забезпечення, медіа, виробничі шаблони)

• Повторення розподіляє витрати

B. Довіра та стандартизація

• Повторення створює передбачуваність (бренди, процеси, облікові дані)
• “Та сама річ знову” = менший ризик

C. Ефективність координації

• Спільні рутинні дії зменшують когнітивне навантаження
• Суспільство працює на повторюваних патернах (платежі, контракти, робочі процеси)

2) Що змінюють AI-агенти, що носять у гаманцях

Агенти з:

• власними гаманцями
• здатністю здійснювати транзакції
• здатністю діяти безперервно
• можливістю персоналізації

…вводять майже-нульову граничну когніцію та виконання.

Це ламає ключове припущення, яке лежить в основі повторень:

Люди рідкісні й дорогі → повторно використовуйте результати.

Тепер:

Когніція + виконання стають дешевими й безперервними.

3) Де повторення зменшуються

A. Масово вироблені “достатньо добрі” результати

• Маркетингові тексти
• Базові компоненти програмного забезпечення
• Скрипти для клієнтського сервісу
• Шаблони

Агенти можуть генерувати варіанти на вимогу, персоналізовані замість того, щоб повторно використовувати одну версію.

👉 Результат:
Перехід від “повторювати те саме” → “генерувати для кожного випадку”

B. Шари посередництва

Агенти можуть:

• миттєво порівнювати ціни
• вести переговори
• виконувати транзакції

Тож повторювані ролі на кшталт:

• брокерів
• координації між середніми шарами
• рутинних закупівель

…стискаються.

C. Поведінкові рутинні дії

Люди воліють повторювати дії через:

• обмеження пам’яті
• тертя
• звичку

Агенти прибирають це:

• авто-платежі
• авто-рішення
• авто-оптимізацію

👉 Менше повторення на людському поведінковому шарі

4) Де повторення зберігаються (або зростають_)

A. Інфраструктура та протоколи

Агенти потребують стабільних систем:

• платіжні “рейки”
• системи ідентифікації
• API
• правові рамки

Це значною мірою спирається на стандартизацію → повторення

👉 Повторення рухається вниз по стеку

B. Цикли тренування та оптимізації

AI-системи покращуються завдяки:

• повторюваним взаємодіям
• циклам зворотного зв’язку
• підкріпленню (reinforcement)

👉 Масове зростання повторення на рівні машин

C. “Якорі” довіри

Навіть з агентами, людям усе ще важливо:

• бренд
• репутація
• гарантії

Повторення й надалі сигналізує:

• надійність
• відповідальність

D. Економії на масштабі не зникають

Фізичний світ усе ще має значення:

• виробництво
• логістика
• енергія

Це й надалі виграє від повторень і масштабування.

5) Що насправді змінюється: розташування повторення

Уявіть стек:

6) Нова рівновага: “динамічне повторення”

Ми не усуваємо повторення — ми отримуємо:

Повторення патернів, а не екземплярів

Замість:

• повторення того самого продукту

Ми отримуємо:

• повторювану логіку
• повторно використаний модель
• повторно використані протоколи

👉 Приклад:

• Не один фіксований страховий продукт
• А мільйони динамічно згенерованих полісів, що використовують ту саму базову модель

7) Ефект другого порядку: крах “середнього користувача”

Повторення існує частково тому, що ми проєктуємо під середні значення.

Агенти дають можливість:

• оптимізація для кожного користувача
• персоналізація для кожної транзакції

👉 “Середній випадок” стає менш релевантним
👉 Повторення як “універсальний розмір для всіх” знижується

8) Обмеження, яке зберігає повторення живим

Навіть з агентами, залишаються три обмеження:

1. Довіра

Люди все ще воліють відомі, повторювані структури

2. Координація

Суспільству потрібні спільні домовленості

3. Вартість обчислень + енергії

Навіть якщо вона низька, вона не дорівнює нулю → повторне використання все ще має значення

Підсумок

AI-агенти під керуванням гаманців робитимуть:

• ❌ Зменшення повторення в:

  • результатах
  • людських рутинах
  • шаблонізованих послугах

• ✅ Збереження або збільшення повторення в:

  • інфраструктурі
  • протоколах
  • циклах навчання

• 🔁 Перетворення повторення на:
  “системи, які можна повторювати, генеруючи не-повторювані результати”

Отже — нам треба бути дуже практичними. Візьмімо бізнес-каші (wallets) і AI в роботі — і підсилімо AI-агентів там, де це потрібно. Використання — це Навчання.