Vitalik Buterin is trying to fix crypto’s biggest blind spot: ‘The goal is to…’

ambcryptoPublicado a 2026-02-23Actualizado a 2026-02-23

Resumen

Vitalik Buterin, co-founder of Ethereum, is shifting the focus of crypto conversations from price and performance to a more fundamental issue: the gap between user intent and a system's actual behavior. He argues that true security is about minimizing this divergence, as even simple actions involve complex human assumptions that are difficult to encode. Buterin extends this concern to the broader internet and AI, noting that the core challenge is not the ability to generate content or execute code, but the need for quality, judgment, and context. He envisions Ethereum evolving into a neutral coordination layer where AI agents can transact, prove actions, and build verifiable trust on-chain. This framework aims to create systems that don't just execute commands blindly but safely interpret human intent, making trustless and private interactions possible in an increasingly automated world.

Most conversations in crypto focus on price, performance, and security. The common belief is that once the technology becomes secure enough, everything else will fall into place.

But recently, Ethereum co-founder Vitalik Buterin has been bringing the discussion back to a more basic question.

Are these systems actually working in the user’s best interest?

Security is about intent

In his latest X post, Buterin noted that security is about reducing the gap between what users want and what the system actually does.

As he puts it,

“The goal is to minimize the divergence between the user’s intent, and the actual behavior of the system.”

Source: X

That sounds obvious, but it also moves the conversation in an important way. Security today is about understanding that human intent is often impossible to fully encode.

Even a simple action like sending an Ether [ETH] involves hidden assumptions. Is the address correct? Is it really controlled by the right person? If there’s a fork, which version of ETH is the “real” one?

Much of what we rely on falls under common sense. That’s not so easily done by machines, is it? However, there are limits too.

Buterin made sure to note that,

“‘Perfect security’ is impossible… because ‘the user’s intent’ is fundamentally an extremely complex object.”

The internet has the same problem

Buterin sees a similar issue in today’s creator economy. AI can generate unlimited content. Publishing is easy. Execution is easy. The bottleneck is judgment.

“The problem is quality. And so your goal is not incentivizing content, it’s surfacing good content.”

This is the same problem he identified in crypto security. The internet publishes everything; crypto executes everything. Neither inherently understands context.

This is why platforms like Substack stand out to him. Their value comes from elevating the right content through curation, judgment, and alignment.

Increasingly, the challenge is building systems that understand what is worth working on.

This question of intent…

…becomes far more serious in the age of AI. It acts, decides, and interacts on its own.

Buterin recently mentioned that the real issue is not how powerful AI becomes, but who controls it and how its behavior is verified. The goal is to shape its direction.

Warning against systems that concentrate power or operate beyond human oversight, he wrote,

“I want an AI future where we foster human freedom and empowerment…”

Source: X

This is where Ethereum fits in, as infrastructure around it. A neutral layer where AI systems can make payments, prove actions, and build reputation transparently.

Think of this. AI agents could pay for services, interact with other agents, or post security deposits on-chain. These actions create accountability, the behavior of which, becomes traceable. Trust, in turn, becomes verifiable.

As Buterin explained, the goal is to make “trustless and/or private interaction with AIs possible.”

AMBCrypto previously reported that Buterin has proposed personal AI agents to address DAO voting fatigue.

Instead of users manually voting on every proposal, private AI models trained on their preferences could vote on their behalf.

He noted that “the usual solution, delegation, is disempowering,” especially when participation drops and power concentrates with large holders.

As AI expands what machines can do, who ensures they act the way users actually would?

When systems optimize the wrong things

Here’s a different example of the same vein.

Prediction markets were supposed to solve a very specific problem. They were designed to aggregate collective intelligence and help make better decisions. But Buterin now worries they are drifting away from that purpose.

Instead of helping people manage real-world risk, many prediction markets are dominated by short-term bets on crypto prices, sports, and viral events. These markets generate activity, but not necessarily insight.

As he put it,

“(teams often) capitulate to these things because they bring in large revenue during a bear market where people are desperate.”

The system is working… but towards the wrong goal.

This is the same problem in crypto and the internet. Systems focus on what they can easily measure and not on what actually matters, like accuracy or real usefulness.

Buterin is of the belief that prediction markets could help. He suggests using them to track real-world costs like housing, food, or healthcare. AI tools could then help people automatically protect themselves against those rising costs.

“You have price indices on all major categories of goods and services… and prediction markets on each category…”

In that model, prediction markets become a tool for protection. The difference, again, comes down to intent.

From executing code to protecting intent

All of Buterin’s recent ideas describe a blueprint for how the future internet itself may work.

His core principle is that no single signal should be trusted completely. Not a signature, an AI agent, or even a user’s click. Systems should rely on multiple overlapping checks to approximate what a person actually meant to do.

This is how humans already build trust.

Crypto, in its early days, focused on “trustless” execution. But Buterin seems to recognize that code can execute perfectly and still produce the wrong outcome if intent is misunderstood.

The next phase is trust-minimized interpretation. Systems that don’t blindly execute commands, but interpret them safely. In that world, Ethereum could ideally be a coordination layer.

In an internet run increasingly by machines, the scarcest resource will be the certainty that systems do what humans actually mean.

Final Summary

Vitalik Buterin says crypto’s biggest risk is the growing gap between what users intend and what systems actually execute.
Ethereum could evolve into a coordination layer where AI agents vote, transact, and act.

Preguntas relacionadas

QWhat is the core issue that Vitalik Buterin is trying to address in crypto systems according to the article?

AHe is addressing the growing gap between what users intend to do and what the system actually executes, moving the focus beyond just price, performance, and security.

QHow does Buterin define the goal of security in his X post?

AHe defines it as 'to minimize the divergence between the user's intent, and the actual behavior of the system.'

QWhat role does Buterin propose for Ethereum in the future of AI, as mentioned in the article?

AHe proposes Ethereum as a neutral coordination layer where AI agents can make payments, prove actions, build reputation transparently, and enable trustless and/or private interactions.

QWhat problem does Buterin identify with current prediction markets, and what alternative does he suggest?

AHe identifies that they have drifted from their purpose of aggregating collective intelligence and are dominated by short-term bets. He suggests using them to track real-world costs like housing and food, so AI tools can help people automatically protect themselves against rising costs.

QWhat does the article state is the 'scarcest resource' in an internet increasingly run by machines?

AThe scarcest resource is the certainty that systems do what humans actually mean.

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74 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

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Cómo comprar S

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