[Publicación] Aplicación de la tecnología de agentes AI en la industria del comercio electrónico, garantía de estabilidad y mejora de políticas

Aplicaciones de Web3 y AI en el comercio electrónico

Los agentes de AI combinan datos de clientes y la información de propiedad de Web3 para ofrecer recomendaciones personalizadas, y mediante el análisis de la demanda y la escasez de NFT·productos tokenizados, ejecutan ajustes de precios en tiempo real con precios dinámicos. Además, en mercados descentralizados, se pueden utilizar contratos inteligentes para realizar búsquedas automáticas·pujas·compras, y detectar transacciones falsificadas·fraudulentas basándose en registros en la cadena para aumentar la confianza. Los datos personales·empresariales pueden ser tokenizados y negociados, y la AI, mediante el aprendizaje de estos datos, puede construir modelos generativos y crear un ecosistema de ciclo de reventa. En entornos de metaverso·AR/VR, los chatbots de AI y asistentes virtuales pueden realizar respuestas en lenguaje natural, recomendaciones e incluso pagos, ofreciendo una experiencia de compra inmersiva.

Temas tecnológicos y sociales en el comercio electrónico basado en AI y Web3

Debido a la naturaleza de caja negra de los agentes de AI, la verificación de las decisiones es difícil, y errores en la interacción con contratos inteligentes pueden provocar pérdidas de activos directamente. Además, la falta de compatibilidad entre diferentes cadenas·estándares de datos genera problemas de interoperabilidad, y los riesgos de seguridad·privacidad como el robo de claves de billetera o la inyección de prompts también son prominentes.

En el entorno Web3, la verificación de fuentes de datos confiables es difícil, y la información de activos falsificados puede mezclarse en los datos de entrenamiento de AI. A nivel social, al convertirse la AI en sujeto de transacción, existen preocupaciones por la responsabilidad indefinida, la disminución de la confianza y cambios en la estructura laboral, además de que decisiones sesgadas de AI y el uso indebido de algoritmos pueden ampliar riesgos de manipulación del mercado o estafas.

Legalmente, la falta de capacidad jurídica de la AI genera ambigüedad en la validez y responsabilidad de los contratos, y las regulaciones sobre protección al consumidor y datos personales son insuficientes. Además, el sistema fiscal y de regulación financiera para transacciones de activos digitales aún no está completo, pudiendo existir vacíos regulatorios.

Propuestas para garantizar la estabilidad y mejorar los sistemas en la aplicación de AI y Web3 en el comercio electrónico

Los agentes de AI no tienen personalidad jurídica, por lo que toda propiedad y responsabilidad en el comercio electrónico corresponde al titular de la billetera; los agentes actúan solo como delegados, y sus permisos y roles deben registrarse claramente mediante DID. Para garantizar la interoperabilidad con entornos Web3, es necesario introducir interfaces estándar como MCP y modelos de metadatos universales, y establecer mecanismos de certificación y gestión de integridad de transacciones basados en DID·VC. Se deben fortalecer las medidas técnicas, como el diseño seguro de contratos inteligentes, pruebas de fuzzing, auditorías, principios de mínimo privilegio, validación de entradas y dispositivos de limitación de pérdidas, para prevenir errores operativos·fraudes·pérdida de activos. La gestión de control de billeteras también debe incluir claves de sesión, confirmaciones multi-firma y separación de roles. Los modelos de AI deben monitorear continuamente problemas como inyección de prompts, sesgos en datos y adicción, además de gestionar logs y versiones de forma sistemática.

En el nivel de gobernanza, se debe construir un sistema de gestión de AI basado en ISO/IEC 42001, e incorporar en las políticas en cadena mecanismos de número legal·delegación·bloqueo de tiempo·auditoría para garantizar transparencia. Además, es necesario etiquetar obligatoriamente para evitar que los agentes de AI sean confundidos con humanos, y mejorar la confianza mediante la divulgación de las fuentes y la veracidad de las recomendaciones y decisiones. Finalmente, el procesamiento de datos personales debe seguir el principio de mínima recopilación, utilizando métodos de verificación como pruebas de conocimiento cero para demostrar solo hechos necesarios, reduciendo así la invasión a la privacidad.

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