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La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale può produrre risultati impressionanti, ma non può dimostrare in modo affidabile che tali risultati siano corretti. Il Fabric Protocol sta cercando di risolvere un problema di infrastruttura più profondo: come le macchine, i dati e le decisioni possano essere coordinati in un modo che sia verificabile, responsabile e economicamente allineato quando i robot autonomi iniziano a interagire con il mondo reale.
Nei sistemi di robotica tradizionali, il controllo è centralizzato. Un'azienda possiede il software, gestisce i robot e decide come avvengono aggiornamenti e decisioni. Questo modello funziona in ambienti controllati, ma diventa fragile quando i robot devono collaborare tra organizzazioni, località e fonti di dati. Il Fabric Protocol affronta questo problema come un'infrastruttura di mercato finanziario. Invece di fare affidamento su un'unica autorità, costruisce uno strato di coordinamento condiviso dove calcoli, dati e decisioni possono essere verificati e ordinati tramite un registro pubblico.
Da una prospettiva di struttura di mercato, il protocollo si comporta meno come un'applicazione blockchain tipica e più come un luogo di esecuzione per l'intelligenza delle macchine. I robot, gli agenti AI e gli sviluppatori inviano compiti, dati e richieste computazionali nella rete. Queste azioni devono essere ordinate, validate ed eseguite in un modo prevedibile. Pertanto, la rete opera con validatori che funzionano in modo simile ai motori di abbinamento o ai sistemi di compensazione nei mercati finanziari. Questi determinano l'ordinamento del calcolo e confermano che l'esecuzione segue le regole definite dal protocollo.
L'esecuzione all'interno della rete è costruita attorno al calcolo verificabile. Invece di fidarsi di una singola macchina per eseguire un compito correttamente, il calcolo può essere verificato dalla rete attraverso prove crittografiche o validazione distribuita. Nella pratica, questo significa che se un robot esegue un compito o genera dati, altri nodi nel sistema possono confermare l'integrità di quel processo. Questo approccio cerca di ridurre uno dei maggiori rischi nei sistemi autonomi, che è l'incapacità di verificare le decisioni dopo che sono state prese.
