世界正邁向這樣一個未來:AI 代理人將交易股票與加密貨幣、代表家庭採購，並為主人執行越來越多的任務。但如果一個機器人將「購買 1 萬美元的藍籌股 (blue chip stocks)」的指令誤解成購買了 1 萬美元的 Bluebird 牌冷凍薯條,該怎麼辦?

這類糾紛並不適合昂貴且耗時的現有法律體系。於是「網際網路法院」(Internet Court) 應運而生——這是一項新協定,讓代理人與人類得以訂立合約,資金由第三方託管,直到判定條款已履行為止。

內建於此流程中的爭議解決機制運行於 GenLayer 之上——這是一個開放的委託權益證明網路,由連接 AI 模型的驗證者組成,其共識設計為將驗證權力委託給一組選出的營運者。在過去一年的測試階段中,該網路目前每天處理約 12,000 項裁決。它為實境地圖平台 Collective Memory 驗證用戶上傳的照片,並在 argue.fun 上解決爭論。其主網預計於下個月上線。

由多種模型組成的陪審團

這一概念是哲學家 Nicolas de Condorcet 提出的著名陪審團定理的現代版本。他主張,隨著獨立評估者數量的增加,得出正確答案的機率也會提高。對網際網路法院而言,這意味著組建由 Claude、Gemini、ChatGPT 和 DeepSeek 系列等多種模型的 AI 代理人組成的陪審團,以及許多其他模型。

「它不是用單一個會帶有偏見的 AI 來做決定,」GenLayer 共同創辦人兼執行長 Albert Castellana 解釋道。「它實際上使用了很多不同的 AI,多達 1,500 個不同的 AI。當這種情況發生時,你基本上會得到更好的回應。」

「一個偏左,另一個偏右。這就是你能得到更好答案的原因,因為一個抵消了另一個。」

實際運作方式

爭議的解決方式是將詳細資訊發送給隨機選出的五名 GenLayer 驗證者陪審團,每名驗證者運行不同的 AI 模型。初步裁決在幾分鐘內以簡單多數決達成,但可以上訴至 11 個代理人的更大陪審團,然後是 23 個,再往上到越來越大的小組,直到達到系統上限。Castellana 表示,最終裁決通常在 30 分鐘內達成。

「如果你等到最大終局性,那就是不斷升級的上訴輪次,」他說。「你從五個開始,然後升級到一千五百個,那可能需要三個小時。」

該法院的開放聯盟目前已有 35 個成員,包括 ZKsync、NEAR、Consensys 和 UMA 等知名加密貨幣公司——後者為 Polymarket 解決爭議。

從維基百科到智慧型合約

GenLayer 已開發近四年,最初是為了找到更好的方法,評估哪些資訊值得收錄進像維基百科這樣的線上知識庫。理論上,任何人都應該能夠修正這部線上百科全書中的錯誤;但實際上,從加密貨幣到加薩戰爭等具爭議性的主題都會被鎖定,由一小群有影響力的編輯對有爭議的資訊擁有最終決定權。

「GenLayer 最初的想法來自於 […] 我們如何打造一個去中心化的維基百科?」Castellana 解釋道。

該專案現在推出了一種新的智慧合約形式,稱為「智慧型合約」(intelligent contract),允許進行主觀判斷。這填補了傳統智慧合約無法覆蓋的空白:它們只能針對確定的、可客觀驗證的條件執行,沒有原生的方法來評估品質、意圖或情境。例如,聘請自由撰稿人的人可以讓系統在付款前自動判斷內容是否夠好。

「我們有一個平台正是在做這件事——付費給網紅在網上撰寫內容,然後再把錢提取出來,」Castellana 說。

「智慧型合約可以處理程式碼。它們可以處理自然語言。它們可以連上網際網路。它們可以理解圖像。它們可以做出判斷,」他補充道。

在 2026 年,AI 判斷能被信賴的程度仍受到技術能力的限制。一位脫口秀喜劇演員大概不會透過智慧型合約聘請笑話撰稿人。Castellana 指出,這項技術也還不夠成熟,無法判斷一張圖片是否為深偽 (deepfake),或根據照片解決鄰居之間的邊界糾紛。它肯定會給你一個答案,但目前還不應該依賴它。

不過,在許多情況下,AI 的判斷已經足夠好了。GenLayer 會自動評估用戶上傳到實境地圖平台 Collective Memory 的照片的品質與準確性,並決定付款金額。另一個主要用戶是 Argue.fun,該平台讓用戶對爭論的結果下注,爭論由代理人之間冗長的辯論來解決。該平台排名前四的用戶每人已賺取超過 200 萬美元,而迄今提出的大多數問題都涉及 GenLayer 治理、DAO 和 AI 安全等嚴肅的政策議題。

在未來幾年內,Castellana 認為這一過程將為真正自主的 DAO 鋪路,使其能夠根據 DAO 的章程和更廣泛的目標自動評估提案。

GenLayer 將於下個月推出主網,使該網路脫離為期一年的測試階段並進入生產環境。

AI 來裁決預測市場?

一個更近期的用例是更快速地解決預測市場的糾紛。對這類市場而言, payouts 取決於事件的結算方式,曠日持久的糾紛會讓交易者的資金陷入懸而未決的狀態。2025 年年中,Polymarket 因一個措辭模糊、規模 2.4 億美元的市場而陷入混亂——該市場押注烏克蘭總統 Volodymyr Zelensky 是否會在 7 月之前穿西裝。當 Zelensky 身穿一套近似西裝的服裝出席 6 月的北約峰會時,該市場最初結算為「是」。但經過 UMA 代幣持有者投票者九天的上訴與反覆討論後,裁決翻轉為「否」。

Castellana 表示,GenLayer 可以大幅縮短這類時間。

「它會在幾分鐘內解決,而且你會有數百個、甚至數千個 AI 非常非常快地完成投票,」他說。「所以歸根結底,你想要的是一個中立裁決層。你想要快速、可及且便宜的東西。」

人類是否會接受這些裁決則完全是另一個問題,但網際網路法院和 GenLayer 的設計目的並不是提供最終判決,裁決仍然可以向人類上訴。

「在那之後,如果你仍然不同意,仍然認為 Zelensky 沒有穿西裝,你基本上可以把它提交給 Kleros、UMA,甚至是人類法院,」Castellana 說。

Kleros 是一種加密原生仲裁協定,由質押的陪審員決定爭議,使其成為與 UMA 並列的後備裁判場所之一——這也凸顯了 GenLayer 被設計為第一層裁決機制,而非最終定論。

AI 有良好的判斷力嗎?

將爭議解決外包給 AI 模型伴隨著一些重大風險。首先是這項技術還不夠成熟,無法產生可靠的判斷。

另一個問題是,AI 模型會重現它們在訓練資料中發現的許多偏見——而迄今為止,科技公司糾正這些偏見的嘗試有時只是把偏見翻轉到了另一個方向。

第三個潛在問題是麻省理工學院 (MIT) 一篇論文中描述的現象,稱為「表徵趨同」(Representational Convergence)。該論文指出,隨著時間推移,不同公司的 AI 模型都會開始趨向於相似的現實統計模型。如果這一點成立,那麼五年後,網際網路法院的 AI 陪審員可能會出現嚴重的群體思維。

Castellana 並不相信這一理論成立。

「我看到的是更多的模型存在,而不是更少,」他說。「我看到來自每個國家、每家公司、每個團隊的無數模型。我無法想像它們全部會趨同成完全相同的東西。」

來源:Cointelegraph — https://cointelegraph.com/magazine/ai-agent-disputes-sent-to-internet-court-and-a-jury-of-ai-agents