赋予金融系统中的代理AI需要零知识证明和隐私保护技术

作者：安东尼·巴特勒（Anthony Butler），前G20中央银行高级顾问，Chainlink顾问，前IBM中东和非洲服务首席技术官

引言：AI Agent 的兴起

金融市场正迈入一个新时代，伴随着“AI Agent”的出现——一种自主、专门化的代理能够推理、行动并协作，以应对复杂的多步骤挑战。这些代理独立运作，但在相互协作时表现尤为出色，利用各自独特的能力高效实现共同目标，例如执行合规检查、创建信用备忘录，甚至模拟货币政策的影响。

根据我在AI系统方面的经验，最重大的突破往往不是来自单一系统，而是源于它们协作的能力。AI Agent 的兴起反映了 AI 发展的更大趋势：从孤立的工具转向协作的互联系统。

这些系统的独特之处在于它们整合了以下特性：

• 感知：代理收集并解释与其专业领域相关的数据，无论是通过与环境的直接交互、用户输入还是查询外部系统。
• 推理与规划：代理分析上下文信息，评估目标，制定策略和计划，结合自主决策与人类目标一致性。
• 工具使用与协作：代理与其他代理和外部系统交互，使用工具和共享资源有效执行任务。这些工具可以是为代理定制开发的，也可以是外部系统，如企业应用程序或互联网托管服务。
• 执行：代理根据决策采取行动，协调工作流程以实现有时需要专业参与者集体努力的结果。

这些能力使代理能够适应不断变化的条件、无缝协作并自主执行复杂任务，尤其是那些无法简化为线性工作流程的过程或用例。因此，它们为硬编码和基于规则的系统提供了替代方案，后者在面对意外情况时往往会失败或需要人工干预。而AI Agent则能够以非确定性的方式适应这些情况。

尽管在金融或公共部门等行业中，代理AI的自主性和适应性可以带来显著价值，但其自主性也带来了风险和挑战。例如：

• 代理如何与其他代理及系统中各利益相关者建立信任，尤其是在某些情况下它们取代了原本由人类执行的角色？
• 当代理做出决策时，如何确保其决策基于可靠的现实世界数据？

这些是我们必须解决的问题，以充分发挥代理AI的潜力。

代理架构

代理架构有多种新兴模式，但最简单且最广泛使用的是RAISE框架。如图所示，代理包括：

• 控制器：接收输入并协调活动的代码；
• 大型语言模型（LLM）：提供推理和规划能力；
• 工作内存：记录代理在特定任务上下文中已完成的工作；
• 工具集：代理可根据需要调用的工具；
• 示例集：进一步指导代理的示例。

代理以循环方式运行：接收目标或任务，制定计划，使用工具执行计划中的步骤，与示例比较，然后向用户提供结果以获取反馈。

多代理系统中的协作

虽然单一代理可以部署，但代理AI的真正价值在于其部署多个专业化代理在一个协作生态系统中，以应对复杂场景的能力。每个代理贡献其专业知识，共同解决单一AI方法无法高效解决的复杂问题。

在金融领域，代理AI可以创建互联系统，其中专业化代理协作处理复杂工作流程。以信用分析过程为例：

• 规划代理：确定评估机构借款人信用所需的任务。
• 数据收集代理：汇集财务报表、信用报告和其他文件。
• 分析代理：计算债务比率等关键指标并标记风险。
• 验证代理：审查结果并识别错误，迭代返回以完善。
• 备忘录准备代理：将结果整合成最终信用备忘录，供人工审查和批准。

这种多代理系统在机构内部高效运作，但其潜力远不止于此。未来，代理可以与代表借款人、监管机构或其他金融机构的第三方代理交互，以安全共享和验证数据。这种协作可大幅减少人工工作量并提高决策准确性。
然而，协作也带来了挑战。在没有集中监督的去中心化系统中，代理如何相互信任？如何安全交换敏感数据？解决这些挑战对于有效扩展代理AI至关重要。

扩展代理AI的挑战

要实现其潜力，代理AI必须克服四个关键挑战：

• 建立代理间信任：在去中心化环境中，代理必须验证其他代理的数据和决策的可靠性，且无需中央监督；同时，它们需要一种机制让其他代理信任其任务输出。
• 保护隐私：协作通常需要代理共享敏感数据。在信息交换与隐私保护之间找到平衡是一个持续的难题，尤其是在金融等受监管行业中扩展代理时。
• 确保互操作性：不同的系统、架构和监管框架使无缝协作变得复杂。标准化协议和技术对于弥合这些差距至关重要。
• 访问可靠的现实世界信息：代理需要准确的实时数据，但在动态或对抗性环境中确保其完整性是一个持续的挑战。

这些挑战凸显了隐私悖论：代理需要数据来有效运作，但访问或共享这些数据会增加泄露、滥用和违反监管的风险。解决这一悖论对代理AI的成功至关重要。

隐私悖论

代理AI依赖于上下文丰富的数据。数据质量越高，代理的决策就越明智和精确。但这种依赖性也带来了一些风险，例如：

• 数据泄露：代理之间共享的敏感信息可能暴露给未授权实体，尤其是一些代理位于组织边界之外时。
• 数据操纵：代理可能依赖被篡改或不可靠的数据，从而破坏系统信任。如果代理是跨司法管辖区或公司的多代理系统的一部分，或者与敏感外部系统交互，错误数据或行动可能导致重大现实后果。
• 监管复杂性：如欧洲的GDPR或沙特阿拉伯的PDPL等隐私法规增加了合规要求，复杂化了多代理协作。

传统的隐私控制，如集中式数据存储、严格的访问策略或基于网络的安全控制，不适合去中心化的自主系统。解决这一悖论需要隐私保护架构，以实现安全、基于信任的协作，同时不泄露敏感信息。

零知识证明：信任的基础

零知识证明（ZKP）为隐私悖论提供了一种密码学解决方案，允许一方（代理）证明某声明的有效性，而不透露任何额外信息。 虽然ZKP在DeFi和Web3领域已广泛应用，但它们在去中心化的多代理系统中建立信任也可能发挥关键作用。

ZKP对代理AI的主要优势：

• 代理间信任：代理可以安全验证彼此的输出，确保可靠协作而不暴露不必要的细节。例如，当代理在组织边界内完成任务并将输出传递给另一代理时，它还提供零知识证明，证明其任务已按照组织标准和要求完成。
• 无需披露的凭证验证：代理可以证明符合要求（如监管合规）而无需暴露敏感数据，同时也能证明其拥有所有者的适当授权。
• 最小化攻击面：ZKP限制数据暴露，减少漏洞并增强安全性。
• 可靠的决策：代理可以验证外部数据的真实性，确保决策基于可信信息。例如，代理可利用去中心化预言机网络或Chainlink数据源提供重要现实世界上下文，以指导其决策和行动。

通过利用ZKP，代理AI可以在初始信任较低的环境中实现安全、高效和私密的协作。

代理AI在金融领域的应用

代理AI通过自动化复杂流程、增强风险管理和改进决策，有望重塑金融行业。其部署自主协作的专业化代理的能力，为各种应用场景带来了新的效率和能力。

确保合规性

在监管领域，监管机构和被监管实体都面临监督庞大复杂金融生态系统的艰巨任务。代理AI可以通过持续监控交易数据中的异常，确保符合反洗钱（AML）和反恐融资（CTF）法规，从而简化这一工作。这些代理可以自主验证合规性（同时实时跟踪法规变化），将高风险交易标记供人工审查，同时保持严格的隐私协议。通过利用ZKP，它们确保敏感客户数据保密，解决行业中最紧迫的挑战之一：平衡透明度与隐私。

执行信用分析

如前所述，信用分析这一传统上劳动密集型的过程也将受益。金融机构通常需要汇集和审查大量数据集以评估信用worthiness。代理AI可以将这一过程分解为专业化任务：一个代理收集财务数据，另一个计算债务收入比等关键风险指标，第三个将结果整合成全面的信用备忘录。这些代理无缝协作，确保更快、更准确的评估——在高风险机构贷款中尤为关键。

指导货币政策

中央银行负责实施货币政策，也可以利用代理AI的力量。代理监控关键经济指标（如通货膨胀、GDP增长和就业率），综合分析以指导政策决策。通过模拟利率变化或公开市场操作的影响，这些系统使中央银行能够更自信和精确地调整干预措施，减轻对各行业意外后果的影响。

管理代币化资产

代币化资产（如数字债券或代币化房地产）正成为现代金融的组成部分，代理AI提供了有效管理这些资产的基础设施。代理可以跟踪资产表现，验证抵押品价值，并将这些资产整合到贷款和投资组合中。对于探索代币化绿色债券以支持ESG目标的中央银行，代理可以确保合规性，监控市场条件，并为政策制定者提供实时分析。

协调支付

在支付系统和跨境交易中，代理AI提供了无与伦比的速度和安全性。代理可以利用预言机网络在几秒钟内处理货币转换、合规检查和结算流程，确保跨司法管辖区的无缝转账。例如，在央行数字货币（CBDC）框架中，代理可以帮助协调国际支付，遵守当地法规，同时最大限度减少延迟——使跨境支付像国内交易一样顺畅。

增强安全性

欺诈检测和网络安全也受益于代理AI的推理和自主执行能力。专业化代理监控交易模式，检测异常并自主应对潜在漏洞。例如，识别钓鱼攻击的代理可以隔离受损账户并实时警告人工操作员，防止广泛破坏。

通过将代理AI整合到金融运营中，机构和监管机构都可以实现前所未有的效率、弹性和信任。从确保流动性到防范欺诈，这些系统正在改变金融格局，为更具适应性和稳健的全球经济铺平道路。

结论：未来的愿景

随着代理AI的进步，其与零知识证明（ZKP）的整合可能在建立这些系统成功所需的信任中发挥重要作用。ZKP使代理能够验证关键信息——无论是验证合规性、评估交易还是认证数据——而无需暴露敏感细节。这一能力直接解决了长期以来限制自主多代理生态系统的隐私、安全和透明度等根本挑战。

ZKP在代理AI中的应用为各行业，尤其是金融行业，释放了变革性潜力。ZKP的独特之处在于其在信任稀缺的系统中培养信任的能力。这种信任使代理能够在去中心化环境中自信运作，跨机构和监管孤岛协作，而不损害数据完整性。企业因此能够更快创新、优化流程并安全扩展到新市场。

ZKP与代理AI的融合为行业拥抱信任优先的方法提供了令人兴奋的机会。通过在代理系统中嵌入ZKP，组织可以直接解决隐私悖论，并通过采用代理架构为基础创造更大价值。