Hvem betaler når autonom finans går galt?

KI-styrte smartkontrakter trenger ansvarlighet for å kunne skaleres

En KI-agent flytter penger etter å ha tolket markedsdata. En smartkontrakt utfører transaksjonen nøyaktig som instruert. Teknologien fungerer, men kunden taper penger fordi instruksen var feil. Hvem betaler?

Svaret på dette spørsmålet kan bidra til å avgjøre om autonom finans blir pålitelig infrastruktur eller forblir et eksperiment som kundene nærmer seg med forsiktighet. Raskere gjennomføring skaper verdi, men for at institusjoner også skal ta teknologien i bruk, trengs det tydelig myndighet, effektive sikkerhetstiltak og en troverdig prosess for å håndtere tap.

En konseptuell studie av Kwok Tung Cheung og Sridhar Ramamoorti, publisert i AI and Ethics, undersøker ansvarlighet når agentbasert KI samhandler med smartkontrakter.¹ Hovedargumentet peker i en konstruktiv retning: Organisasjoner kan etablere ansvarlighet før utrulling, selv om det viser seg vanskelig å fastslå hvem som har skylden etter en feil.

Hvorfor agentbasert KI endrer risikoen ved smartkontrakter

En konvensjonell smartkontrakt utfører programmerte betingelser. En KI-agent tilfører et tolkningsledd: Den kan vurdere informasjon, velge verktøy og sette i gang transaksjoner for å nå et mål. I praksis kan modellen kjøre utenfor blokkjeden, samtidig som den kaller på kontrakter som utfører beslutningene dens.

Dette reiser to ulike spørsmål: Ble kontrakten utført korrekt? Og hadde agenten myndighet til å be om handlingen, og var det grunnlag for å gjøre det? En transaksjon kan være teknisk gyldig og likevel utgjøre en operasjonell svikt.

Artikkelen illustrerer dette med et hypotetisk scenario innen desentralisert utlån. En uventet samhandling med en orakeljeneste, som leverer eksterne prisdata, får et KI-basert overvåkingssystem til å utløse en uhensiktsmessig tvangslikvidering av sikkerheten. Tapet berører flere ledd: dataleveranse, modellatferd, protokollkonfigurasjon og gjennomføring.

For lesere som følger med på KI-agenter som flytter penger, er dette den neste styringsutfordringen. Transaksjonstillatelse fastslår hva programvaren kan gjøre. Ansvarlighet avgjør hvilke aktører som må stå til ansvar når denne tillatelsen fører til skade.

Hva foreslår studien om KI-ansvarlighet?

Forfatterne skiller mellom handlingstilskrivning, redegjørelsesplikt og ansvarlighet. Overordnet handler dette om hvem en handling kan tilskrives, om å forklare begrunnelsen for den og om å være underlagt en institusjonell prosess med konsekvenser.

De argumenterer for at ansvarlighet kan opprettholdes selv om det er usikkerhet knyttet til de to andre begrepene. En virksomhet kan påta seg definerte forpliktelser ved å ta i bruk et system uten å måtte bevise at en bestemt ansatt forutså alle mulige utfall. Forpliktelsene må fastsettes på en rettferdig måte, ikke fordeles vilkårlig etter at tap har oppstått.

Følgende vilkår oppsummerer studiens foreslåtte grunnlag for legitim ansvarlighet uten bevis for personlig skyld.

Dette skillet er viktig for privatkunder. Det at en låntaker godtar vilkårene, gir ikke vedkommende kontroll over modelldesignet eller valget av orakel. Forfatterne legger derfor betydelige forpliktelser tidligere i verdikjeden. Dette er et foreslått rammeverk, ikke en påstand om at ansvarsfordelingen allerede gjelder på tvers av jurisdiksjoner.

Menneskelig kontroll krever tid og myndighet

Artikkelen tar til orde for en tilnærming der mennesker leder arbeidet: De fastsetter mål, akseptabel atferd, rett til å gripe inn og ansvar for utrullingen. Det er ikke nok at en kontrollør følger med på aktiviteten dersom transaksjonene fullføres før vedkommende rekker å reagere.

Studiens eksempler på sikkerhetstiltak ved utlån omfatter en terskel på $250,000 for gjennomgang av tvangslikvideringer, en prisstrøm basert på gjennomsnittet over minst 15 minutter og en frist på minst 60 minutter for å bestride kvalifiserende tvangslikvideringer. Dette er foreslåtte utformingsparametere, ikke målte sikkerhetsstandarder.

Dette forbeholdet synliggjør en viktig kommersiell avveining. En utsatt tvangslikvidering kan beskytte en låntaker mot feilaktige data, men samtidig øke långiverens eksponering dersom sikkerheten faktisk faller kraftig i verdi. Ulike eiendeler og markeder krever ulike kontroller. Det ville være vanskelig å begrunne én felles venteperiode for alle.

En praktisk løsning vil derfor kombinere menneskelige beslutninger om retningslinjer med automatisert håndheving. Små handlinger som er tillatt, kan gjennomføres umiddelbart; uvanlige handlinger kan settes på pause; og nødsituasjoner kan utløse forhåndsdefinerte begrensninger.

• Definer hvilke eiendeler, destinasjoner og beløp en agent kan få tilgang til.
• Følg den samlede eksponeringen gjennom transaksjonsserier.
• Fastsett hvem som har myndighet til å gripe inn, og test om ordningen fungerer under press.

Ansvarlighet er en del av den finansielle infrastrukturen

Den bredere kommersielle konsekvensen er at autonom finans må håndtere både transaksjonskostnader og kostnader ved svikt. Billigere oppgjør gir kanskje begrensede besparelser dersom kundene må bære kostnadene ved dyre tvister, forsøk på å få tilbake penger eller uventede tap.

Tenk deg en illustrerende agent som har tillatelse til å gjennomføre betalinger på under $100. Flere hundre betalinger som hver for seg følger reglene, kan likevel overskride kundens tiltenkte budsjett. Den relevante kontrollen er derfor det samlede forbruket i løpet av en oppgave eller periode, ikke bare størrelsen på hver transaksjon.

Kontrollene bør også ligge utenfor modellens skjønnsmessige myndighet. Det er noe annet å be en agent om å overholde et budsjett enn å kreve at uavhengig programvare avviser uautorisert pengebruk. Slik skilles agentens evne til å foreslå en handling fra systemets myndighet til å utføre den.

Etter hvert som betalinger mellom maskiner utvider utvalget av tjenester programvare kan kjøpe, blir dette skillet mer verdifullt. En agent som kjøper data og deretter handler basert på dem, skaper en kjede av sammenkoblede beslutninger. Operatørene må forstå hele arbeidsflyten.

Erstatningsansvar må være økonomisk sikret

En ytterligere konsekvens går utover fordelingen av roller i artikkelen: En ansvarlig aktør må ha ressurser til å oppfylle forpliktelsene sine. En navngitt operatør med utilstrekkelig kapital gir begrenset beskyttelse dersom flere kunder lider tap samtidig.

Avhengig av aktiviteten kan reserver, forsikring eller kontraktsfestede garantier danne grunnlag for en troverdig ordning for å dekke tap. Alle disse løsningene medfører kostnader og begrensninger. Unntak i forsikringsvilkårene kan for eksempel føre til at tap ikke dekkes nettopp når ukjent agentatferd forårsaker dem.

For investorer tilsier dette at de bør vurdere økonomien etter at sikringstiltak og forpliktelser til å dekke tap er tatt med. Veksten i en plattforms transaksjoner forteller bare en del av historien. Varige marginer avhenger av hva det koster å drive virksomheten på en sikker måte, og hvilke tap som fortsatt belaster balansen.

Coinbase knytter AI-agenter til finansiell gjennomføring

Coinbase gir investorer eksponering i det offentlige markedet mot selskaper som utvikler slike muligheter. I lanseringen av Agentic Wallets beskrives programmerbare grenser for økter, individuelle transaksjonsgrenser, isolering av private nøkler og kontroll av transaksjoner. Disse funksjonene viser hvordan tilgangen til finansielle tjenester kan avgrenses på infrastrukturnivå.

I kunngjøringen sin 22. september 2026 opplyste Coinbase at Coinbase for Agents hadde lagt til aksjer og x402-betalinger, slik at agentstyrt handel ble koblet sammen med betalinger for data- og modellytjenester. Coinbase beskrev konfigurerbar tilgang til aktiva, forbruksgrenser og godkjenning av hver enkelt handling.

I den samme kunngjøringen står det at brukerne styrer agentenes aktivitet og påtar seg transaksjonsrisikoen. Dette står i påfallende kontrast til studiens anbefaling om å fordele risiko knyttet til modeller og protokoller på aktører som har mulighet til å påvirke dem. Sikkerhetsmekanismer i produktet og kontraktsfestet ansvarlighet løser ulike deler av problemet.

Coinbases verktøy dokumenterer ikke at selskapet følger rammeverket i artikkelen. Investeringssammenhengen er bredere: Økt bruk av agenter kan føre til større etterspørsel etter tjenester for lommebøker, betalinger og gjennomføring av transaksjoner. Om denne etterspørselen gir vesentlige inntekter, avhenger av bruken, inntektsmodellen, konkurransen og driftskostnadene. Coinbase er også fortsatt eksponert mot kryptomarkedet som helhet.

Siste nytt og utvikling om Coinbase (COIN)

Dette bør investorer følge med på innen autonom finans

Studien argumenterer for en bestemt styringsmodell, men validerer ikke de foreslåtte sikkerhetstiltakene gjennom eksperimenter. Det er fortsatt vanskelig å håndheve regler overfor pseudonyme organisasjoner, og det hypotetiske scenarioet med avvikling kan ikke fastslå hvordan kontrollene fungerer under en pågående markedskrise.

Likevel gir studien en nyttig retning for å vurdere utviklingen. Investorer kan se etter tydelige grenser for myndighet, utprøvde mekanismer for å gripe inn, åpenhet om hvordan tap fordeles, og dokumentasjon på at kundene verdsetter denne beskyttelsen.

De sterkeste virksomhetene kan være dem som gjør autonomi pålitelig nok til at kundene vil kjøpe tjenestene gjentatte ganger. Tydelig ansvarsfordeling kan bidra til å gjøre raskere finansiell gjennomføring til en tjeneste som både institusjoner og enkeltpersoner er villige til å stole på.

Referanser:

¹ Cheung, K. T., & Ramamoorti, S. (2026). Ansvarlighet i smarte kontrakter og agentisk KI: Hvordan håndtere ansvarsunderskuddet og bevare meningsfull menneskelig kontroll? AI and Ethics, 6, artikkel 585. https://doi.org/10.1007/s43681-026-01434-3