Chi paga quando la finanza autonoma va storta?

I contratti intelligenti basati sull’IA hanno bisogno di responsabilità per diffondersi

Un agente di IA trasferisce denaro dopo aver interpretato i dati di mercato. Un contratto intelligente esegue la transazione esattamente come richiesto. La tecnologia funziona, ma il cliente perde denaro perché l’istruzione era sbagliata. Chi paga?

La risposta potrebbe contribuire a determinare se la finanza autonoma diventerà un’infrastruttura affidabile o resterà un esperimento da affrontare con cautela. Un’esecuzione più rapida crea valore, ma l’adozione da parte delle istituzioni richiede anche autorità chiare, misure di salvaguardia efficaci e procedure credibili per gestire le perdite.

Uno studio teorico di Kwok Tung Cheung e Sridhar Ramamoorti, pubblicato su AI and Ethics, esamina la responsabilità quando l’IA agentica interagisce con i contratti intelligenti.¹ La tesi centrale indica una direzione costruttiva: le organizzazioni possono definire le responsabilità prima della messa in funzione, anche quando, dopo un malfunzionamento, è difficile individuare le responsabilità individuali.

Perché l’IA agentica cambia i rischi dei contratti intelligenti

Un contratto intelligente tradizionale esegue condizioni programmate. Un agente di IA aggiunge capacità interpretative: può valutare informazioni, scegliere strumenti e avviare transazioni per raggiungere un obiettivo. In pratica, il modello può operare al di fuori della blockchain e, al tempo stesso, richiamare contratti che eseguono le sue decisioni.

Questo solleva due questioni distinte. Il contratto è stato eseguito correttamente? E l’agente era autorizzato e aveva motivi validi per richiedere quell’azione? Una transazione tecnicamente valida può comunque costituire un malfunzionamento operativo.

Il documento illustra il problema con un ipotetico scenario di prestito decentralizzato. Un’interazione imprevista con un oracolo, ossia un servizio che fornisce dati esterni sui prezzi, induce un sistema di monitoraggio basato sull’IA a liquidare in modo inappropriato una garanzia. La perdita che ne deriva coinvolge diversi ambiti: la fornitura dei dati, il comportamento del modello, la configurazione del protocollo e l’esecuzione.

Per chi segue gli agenti di IA che trasferiscono denaro, questa è la prossima sfida in materia di governance. L’autorizzazione a effettuare transazioni stabilisce cosa può fare il software. La responsabilità determina quali soggetti sono tenuti a rispondere quando tale autorizzazione provoca un danno.

Cosa propone lo studio sulla responsabilità nell’IA

Gli autori distinguono tra attribuibilità, obbligo di rendere conto e responsabilità. In termini generali, si tratta rispettivamente di stabilire a chi è riconducibile un’azione, di spiegarne le ragioni e di essere sottoposti a una procedura istituzionale che comporta conseguenze.

Secondo gli autori, la responsabilità può sussistere anche quando vi sono incertezze sugli altri due aspetti. Un’impresa può assumersi obblighi definiti per la messa in funzione di un sistema senza dover dimostrare che un determinato dipendente avesse previsto ogni possibile esito. Tali obblighi devono essere stabiliti in modo equo, anziché assegnati arbitrariamente dopo il verificarsi delle perdite.

Le condizioni seguenti riassumono i criteri proposti nel documento per una responsabilità legittima anche in assenza di prove di una colpa individuale.

La distinzione è importante per gli utenti al dettaglio. Accettare le condizioni non dà al debitore il controllo sulla progettazione del modello o sulla scelta dell’oracolo. Di conseguenza, gli autori attribuiscono obblighi sostanziali ai soggetti a monte. Si tratta di un quadro proposto, non dell’affermazione che la ripartizione delle responsabilità descritta sia già applicabile in tutte le giurisdizioni.

Il controllo umano richiede tempo e autorità

Il documento sostiene un approccio con l’essere umano in posizione guida: le persone definiscono gli obiettivi, i comportamenti accettabili, i diritti di intervento e le responsabilità legate alla messa in funzione. Non basta che qualcuno sorvegli le attività se le transazioni si concludono prima che possa intervenire.

Tra le misure di salvaguardia illustrate per i prestiti figurano una soglia di 250.000 dollari per la revisione delle liquidazioni, un feed dei prezzi calcolato su una media di almeno 15 minuti e una finestra di contestazione di almeno 60 minuti per le liquidazioni che soddisfano i requisiti. Sono parametri di progettazione suggeriti, non indicatori di sicurezza misurati.

Questa precisazione mette in luce un importante compromesso commerciale. Ritardare una liquidazione potrebbe proteggere il debitore da dati errati, ma aumenterebbe l’esposizione del creditore se il valore della garanzia crollasse davvero. Asset e mercati diversi richiedono misure di controllo diverse. Sarebbe difficile giustificare un periodo di attesa valido per tutti.

Un’attuazione pratica combinerebbe quindi decisioni umane sulle regole con un’applicazione automatizzata. Le azioni di modesta entità e autorizzate potrebbero procedere subito; quelle insolite potrebbero essere sospese; le emergenze potrebbero attivare restrizioni prestabilite.

• Definire a quali asset, destinazioni e importi può accedere un agente.
• Monitorare l’esposizione cumulativa nel corso di sequenze di transazioni.
• Assegnare l’autorità di intervento e verificare che sia efficace anche sotto pressione.

La responsabilità è parte integrante dell’infrastruttura finanziaria

La più ampia implicazione commerciale è che la finanza autonoma deve gestire sia i costi delle transazioni sia quelli degli errori. Una liquidazione più economica può offrire risparmi limitati se i clienti devono farsi carico di costose controversie, tentativi di recupero o perdite impreviste.

Si consideri, a titolo esemplificativo, un agente autorizzato a effettuare pagamenti inferiori a 100 $. Anche centinaia di pagamenti singolarmente conformi potrebbero superare il budget previsto dal cliente. Il controllo pertinente riguarda quindi la spesa cumulativa nell’ambito di un’attività o di un periodo, non soltanto l’importo delle singole transazioni.

I controlli dovrebbero inoltre essere esterni al potere discrezionale del modello. Chiedere a un agente di rispettare un budget non equivale a imporre a un software indipendente di rifiutare le spese non autorizzate. In questo modo si distingue la capacità dell’agente di proporre un’azione dall’autorità del sistema di eseguirla.

Con l’espansione dei pagamenti tra macchine, che amplia la gamma di servizi acquistabili dal software, questa distinzione diventa ancora più preziosa. Un agente che acquista dati e poi li usa per fare trading crea una catena di decisioni interconnesse. Gli operatori devono comprendere l’intero flusso di lavoro.

La compensazione deve essere sostenuta da risorse adeguate

Un’ulteriore implicazione va oltre l’assegnazione dei ruoli proposta nello studio: un soggetto responsabile deve disporre delle risorse necessarie per adempiere ai propri obblighi. Un operatore identificato ma privo di capitale sufficiente offre una protezione limitata quando più clienti subiscono perdite contemporaneamente.

Riserve, assicurazioni o garanzie contrattuali potrebbero sostenere un sistema di recupero credibile, a seconda dell’attività. Ognuna di queste soluzioni comporta costi e limiti. Le esclusioni assicurative, per esempio, potrebbero lasciare scoperto proprio il tipo di perdita causato da comportamenti inediti dell’agente.

Per gli investitori, questo suggerisce di valutare i risultati economici tenendo conto delle misure di protezione e degli obblighi di recupero. La crescita delle transazioni di una piattaforma racconta solo una parte della storia. Margini sostenibili dipendono dai costi necessari per operare in sicurezza e dalle perdite che restano a carico del suo bilancio.

Coinbase collega gli agenti di IA all’esecuzione finanziaria

Coinbase offre un’esposizione sui mercati pubblici alle società che sviluppano queste capacità. Il lancio dei portafogli agentici descrive limiti di sessione programmabili, limiti per le singole transazioni, isolamento delle chiavi private e controllo delle transazioni. Queste funzionalità mostrano come l’accesso ai servizi finanziari possa essere circoscritto a livello infrastrutturale.

Nel suo annuncio del 22 settembre 2026, Coinbase for Agents ha aggiunto azioni e pagamenti x402, collegando il trading gestito dagli agenti ai pagamenti per i dati e i servizi dei modelli. Coinbase ha descritto la possibilità di configurare l’accesso agli asset, i limiti di spesa e le approvazioni per ogni azione.

Lo stesso annuncio afferma che gli utenti dirigono l’attività degli agenti e si assumono il rischio delle transazioni. Ne emerge un contrasto significativo con la preferenza dello studio per l’assegnazione dei rischi legati ai modelli e ai protocolli ai soggetti in grado di influenzarli. Le misure di protezione integrate nei prodotti e la responsabilità contrattuale affrontano aspetti diversi del problema.

Gli strumenti di Coinbase non dimostrano che la società applichi il quadro proposto nello studio. Il legame con gli investimenti è più ampio: l’adozione degli agenti potrebbe accrescere la domanda di servizi di portafoglio, pagamento ed esecuzione. La possibilità che tale domanda generi ricavi significativi dipende dall’utilizzo, dalla monetizzazione, dalla concorrenza e dai costi operativi. Coinbase resta inoltre esposta all’andamento generale del mercato delle criptovalute.

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Cosa dovrebbero osservare gli investitori nella finanza autonoma

Lo studio propone un’argomentazione a favore della governance, senza convalidare sperimentalmente le misure di protezione suggerite. Far valere le proprie ragioni nei confronti di organizzazioni pseudonime resta difficile, e lo scenario ipotetico di liquidazione non può dimostrare come funzionino i controlli durante una crisi di mercato reale.

Ciononostante, offre una direzione utile per valutare i progressi. Gli investitori possono cercare confini di autorità espliciti, meccanismi di intervento collaudati, un’allocazione trasparente delle perdite e prove che i clienti apprezzino queste tutele.

Le imprese più solide potrebbero essere quelle capaci di rendere l’autonomia abbastanza affidabile da indurre i clienti ad acquistare ripetutamente i loro servizi. Una chiara attribuzione delle responsabilità potrebbe contribuire a trasformare un’esecuzione finanziaria più rapida in un servizio di cui istituzioni e privati siano disposti a fidarsi.

Riferimenti:

¹ Cheung, K. T., & Ramamoorti, S. (2026). Responsabilità nei contratti intelligenti e nell’IA agentica: come colmare il divario di responsabilità e mantenere un controllo umano significativo? AI and Ethics, 6, articolo 585. https://doi.org/10.1007/s43681-026-01434-3