مؤخرا، كنت أقرأ الكثير من النقاشات حول تنفيذ الأتمتة على السلسلة، وفجأة أدركت مفارقة مثيرة للاهتمام: كلما كان النظام أكثر ذكاء، زادت احتمالية أن يتم تحويله بسبب بعض الإشارات الضعيفة.

ليس المشكلة في النظام نفسه، بل أن البيئة قد تغيرت. الآن كثافة تدفق البيانات على السلسلة مرتفعة جدا - تكرار المعاملات، وتحفيز الأحداث، وإشارات الإدخال واحدة تلو الأخرى، وكل تقلب يبدو غير ملحوظ يمكن أن يكون هو المحفز للتنفيذ.

السؤال هو: كيف يحدد النظام أي الإشارات يجب تقييمها وأيها مجرد ضوضاء خلفية؟

نماذج الذكاء الاصطناعي من السهل تضخيم التقلبات الصغيرة كاتجاهات متوجهة؛ يقرأ محرك التنظيف السلوك العشوائي كخطر؛ يسيء نظام الحوكمة فهم الآراء المتفرقة على أنها نوايا حقيقية؛ تعتبر أدوات المراقبة الضربات العرضية إشارات هجوم؛ تعتبر وحدات السلسلة العابرة أن زمن الاستجابة قصيرة المدى خطوة للخروج. هذه ليست حشرات، لكنها حتمية عندما ينفجر عدد العوامل ويدخل النظام على السلسلة "عصر الحساسية الفائقة".

في هذا السياق، يصبح إعداد أولوية الإشارة أمرا أساسيا. يحتاج النظام إلى فهم:

ما الذي يجب أن يتفاعل في ثوان، وما يمكن تأجيله؛ ما هو التغير البنيوي وما هو التقلب العشوائي؛ ما يعكس الاتجاهات الحقيقية، وما هو مجرد تذبذب قصير المدى؛ ما الذي يحتاج إلى إضافة مع مزيد من السياق وما لا يجب أن يثير أي إجراء على الإطلاق.

هذه هي المشكلة الأساسية التي يريد نظام الأتمتة حلها حقا - ليس لجعل النظام أكثر حساسية، بل لجعله يعرف كيف يصفح بشكل فعال.