Оригинальное название: «Как ИИ влияет на Web3?» 》
Первоисточник: Научно-исследовательский институт veDAO.
В контексте ИИ единственная уверенность неопределенна. Людям нравятся определенные вещи, но неопределенность, вызванная ИИ, не является необратимой в условиях технологического развития. Оптимисты полагают, что появление ИИ принесет невообразимую помощь всему миру в плане снижения затрат и повышения эффективности. Пессимисты полагают, что ИИ окажет глубокое влияние на текущие правила игры в отрасли и, следовательно, вызовет большое количество безработных.
Но в любом случае, с момента появления ChatGPT и до настоящего времени, взгляды людей на ИИ постепенно менялись от удивления и беспокойства до принятия. Люди, кажется, понимают, что независимо от того, приветствуют ли его или отвергают, ИИ, несомненно, проникнет во все сферы жизни людей и принесет подрывную деятельность в различные отрасли благодаря своим собственным механизмам и потенциалу.
Теперь искусственный интеллект начинает проникать в Web3 и оказывать влияние на всю отрасль.
Ван Иши, бывший основатель OneKey, заявил в Твиттере: «Повествование о Web3 сместилось с криптовалюты на искусственный интеллект. Взгляды Вана Иши не уникальны. Многие представители индустрии Web3 считают, что искусственный интеллект оказывает огромное влияние на Web3, особенно в области NFT и GameFi. Появление концепции AIGC означает новую парадигму в создании контента. От PGC (Professionally Generated Content, профессионально созданный контент) до UGC (User Generated Content), а теперь и AIGC, работа по созданию контента передается программам.
Помимо влияния AIGC на контент Web3, влияние ИИ на Web3 оказывается более глубоким, чем мы предполагали.
ИИ «исправляет» Web3
«Исправление» Web3 со стороны ИИ связано с двумя аспектами: с одной стороны, появление технологии ИИ отвлекло внимание капитала от Web3.
До появления искусственного интеллекта Web3 однажды стал горячей темой в глазах венчурных капиталистов и учреждений, а различные отрасли также представили различные концепции Web3 (такие как цифровые коллекции и метавселенные) в качестве уловок. Но с появлением ИИ ситуация изменилась.
В глазах институтов AIGC, по крайней мере, выглядит более надежным, чем Web3. По крайней мере, это практическая вещь, а не концепция, которую нужно предусмотреть. Институциональный интерес меняется в сочетании с другими причинами, включая медвежьи рынки и регулирование. Согласно статистике Gyro Research Institute, в марте этого года в области Web3 было проведено 86 глобальных финансовых мероприятий на сумму 5,676 млрд юаней, что на 47,98% меньше, чем в прошлом году.
Финансирование уходит от Web3 в сторону искусственного интеллекта.
Другой аспект «исправления» заключается в том, что появление ИИ меняет механизмы и логику сферы Web3. Проект Web3 начал фокусироваться на добавлении элементов искусственного интеллекта в свою собственную экосистему. Некоторые проекты начали развиваться и для успеха требуют как минимум концепции искусственного интеллекта или хотя бы интерфейса GPT. Мы можем рассматривать это явление как «исправление» ИИ мира Web3 или как метод самореагирования мира Web3, основанный на сильном «вторжении» ИИ.
Так возникла концепция AI Web3. В процессе интеграции AI и Web3 на рынке появилось множество различных продуктов. Эти продукты можно условно разделить на две категории: одна основана на направлении самого проекта, добавляя элементы AI. Такие продукты часто предполагают интерфейсы с некоторыми инструментами ИИ на основе собственных продуктов, а при внешнем пиаре подчеркивают стимулирующую и продвигающую роль ИИ в продуктах. Такие как АЙГОГЕ.
Другая комбинация AI+Web3 создана с целью снижения затрат и повышения эффективности. Pionex фокусируется на торговых стратегиях AI+; Getch, Cortex и SingularityNET фокусируются на построении инфраструктуры AI+; Numerai фокусируется на AI+финансовом прогнозировании и т. д. .
Появление продуктов Web3 с различными концепциями искусственного интеллекта отражает предпочтение рынка и капитала к этому типу продуктов. Например, валюта AIDOGE, выпущенная 18 апреля, выросла на 218,50% за 2 дня. (Fetch.ai) Токены FET, SingularityNET (AGIX), Ocean Protocol (Ocean) и других проектов выросли на 110%, 61,53% и 66,67% соответственно за 90 дней.
В то время как вторичный рынок концепции AI Web3 находится на подъеме, показатели первичного рынка радуют еще больше. С этого года концептуальные продукты AI Web3 также получали финансирование один за другим. 29 марта этого года Fetch.ai получила инвестиции в размере 40 миллионов долларов США от SWF Labs.
В настоящее время концепция AI+Web3, по-видимому, является основной тенденцией в будущем, поэтому исследовательский институт veDAO определил различные направления, по которым ИИ может внести изменения в Web3 для справки.
ИИ расширяет возможности Web3 по разным направлениям
Торговые стратегии на основе искусственного интеллекта
Общая идея стратегии добычи ликвидности на основе ChatGPT состоит в том, чтобы использовать модель ChatGPT для прогнозирования рыночных условий, чтобы решить, стоит ли участвовать в майнинге ликвидности, и выбрать лучшее время.
Роль ИИ в торговых стратегиях:
Сбор данных: используйте API для получения данных, необходимых для добычи ликвидности с биржи, таких как цена торговой пары, объем торгов, объем предоставления ликвидности, объем привлечения и т. д.
Предварительная обработка данных: уточнение, преобразование и стандартизация собранных данных для последующего анализа и моделирования.
Создайте модель ChatGPT. Используйте обученную модель ChatGPT для анализа исторических данных и прогнозирования текущих и будущих тенденций и прибыли добычи ликвидности.
Контроль рисков: на основе результатов прогнозирования ChatGPT сформулируйте стратегии контроля рисков, такие как установка условий стоп-лосса и тейк-профита, контроль объема транзакций и т. д., чтобы защитить интересы инвесторов.
Внедрение торговых стратегий. Разрабатывайте торговые стратегии на основе результатов прогнозирования модели ChatGPT, например, выбор торговых пар, определение времени торговли, установление торговых цен и т. д.
Выполнение транзакций: выполняйте транзакции в соответствии с торговой стратегией, а система искусственного интеллекта автоматически выполняет инвестирование средств в майнинг и получает ожидаемую прибыль.
Мониторинг и оптимизация: регулярно отслеживайте результаты торговли и моделируйте производительность, а также оптимизируйте и корректируйте стратегии для поддержания хорошей доходности инвестиций и эффектов контроля рисков.
Стратегия анализа настроений на основе искусственного интеллекта
Эта стратегия основана на возможностях обработки естественного языка ChatGPT и выполняет анализ настроений рынка путем анализа текстовых данных, таких как новостные репортажи, сообщения в социальных сетях и т. д. Когда настроение в большинстве текстов «Позитивное» или «Покупать», торговая стратегия может выбрать покупку, и наоборот.
Реализация этой стратегии требует сбора текстовых данных, связанных с рынком, а также очистки, анализа и моделирования этих данных. Для моделирования моделей анализа настроений можно использовать алгоритмы обучения с учителем для обучения с использованием аннотированных обучающих данных для прогнозирования эмоциональной тенденции текста. Формулировку торговых стратегий можно корректировать на основе результатов прогнозирования модели в сочетании с рыночными тенденциями и другими факторами.
Анализ торговой стратегии на основе искусственного интеллекта
Эта стратегия основана на способности ChatGPT понимать текстовые описания торговых стратегий для анализа и оценки торговых стратегий. Например, проанализируйте результаты тестирования, историческую доходность и т. д. торговой стратегии, чтобы оценить эффективность и надежность стратегии и соответствующим образом сформулировать торговые стратегии. Для анализа и оценки торговых стратегий можно использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования доходности и риска стратегии посредством обучения и оптимизации модели. Формулировку торговых стратегий можно корректировать на основе результатов прогнозирования модели в сочетании с такими факторами, как тенденции пробного производства.
Управление портфелем на основе искусственного интеллекта
Инструменты управления портфелем активов на основе ChatGPT могут использовать технологию обработки естественного языка, чтобы помочь пользователям лучше управлять портфелями активов, оптимизировать распределение активов и контроль рисков, а также предоставлять более точные прогнозы и рекомендации в программах принятия инвестиционных решений. Это можно сделать:
Автоматический анализ активов и выбор валюты: используйте обработку естественного языка ChatGPT для анализа и оценки фундаментальных показателей, рыночных условий и макроэкономических факторов различных активов, чтобы автоматически выбирать подходящие инвестиционные цели и снижать риск принятия неправильных решений.
Оптимизация портфеля активов: используйте ChatGPT для прогнозирования рыночных тенденций и рисков, предоставления пользователям предложений по оптимизации портфеля активов, а также для диверсификации рисков и максимизации доходов.
Автоматическое выполнение транзакций: на основе модели принятия торговых решений ChatGPT он автоматически выполняет транзакции покупки и продажи для корректировки и оптимизации активов в реальном времени, одновременно снижая риск вмешательства человека.
Инструмент имитации торговли на основе искусственного интеллекта (демо-счет AI)
Инструмент имитации торговли криптовалютой на основе искусственного интеллекта представляет собой виртуальную торговую платформу, которая имитирует реальную рыночную среду криптовалюты на основе алгоритмов искусственного интеллекта и предоставляет пользователям виртуальные средства для проведения симулированных транзакций. Пользователи могут изучать торговлю криптовалютой, формулировать торговые стратегии и проводить симулированную торговлю на платформе, не принимая на себя риски реальной торговли, что позволяет большему количеству пользователей испытать функцию искусственного интеллекта, а также достичь более высокого уровня самоинвестирования.
Возможные направления для DEX+AI:
Помощь в принятии решений: анализ и анализ данных о транзакциях для обеспечения более точного и всестороннего анализа рынка и прогнозов, помогая трейдерам принимать более обоснованные инвестиционные решения.
Оптимизация управления портфелем активов: технология искусственного интеллекта может предоставить пользователям более персонализированные и эффективные услуги по управлению портфелем активов путем анализа инвестиционных предпочтений пользователей, толерантности к риску, данных исторических транзакций и другой информации.
Улучшение пользовательского опыта: технология искусственного интеллекта может предоставить пользователям более интеллектуальное, быстрое и внимательное обслуживание транзакций посредством интеллектуального обслуживания клиентов, интеллектуальных рекомендаций, интеллектуальных вопросов и ответов и т. д., а также повысить удовлетворенность и лояльность пользователей.
Сбор инвестиционной информации: Эл может помочь предоставить информацию об общественном мнении, настроениях и рисках.
Прогнозирование цен: ИИ может использовать такие технологии, как большие данные и машинное обучение, для анализа рыночных данных, чтобы прогнозировать тенденции цен на криптовалюту и помогать пользователям принимать более обоснованные инвестиционные решения.
Торговые решения. Искусственный интеллект может использовать автоматизированные торговые системы для выполнения торговых решений, например торговли на основе заранее заданных правил и стратегий, тем самым снижая влияние человеческого фактора на торговлю.
Безопасность ИИ:
Анализ мошенничества: технология искусственного интеллекта может отслеживать и анализировать сетевой трафик, выявлять и предотвращать сетевые атаки и мошенничество с помощью искусственного интеллекта, а также повышать безопасность и надежность Dex.
Аудит контрактов: технология искусственного интеллекта может помочь оптимизировать написание и развертывание смарт-контрактов, повысить качество и надежность их кода, а также помочь отслеживать и предотвращать вредоносное поведение, а также снижать риски и уязвимости Dex;
Кредитный анализ. Используя такие технологии, как большие данные и машинное обучение, искусственный интеллект может анализировать кредитную историю клиентов, финансовое состояние, социальные сети, поведенческие данные и другую многомерную информацию для оценки уровня кредитного риска клиента. Искусственный интеллект может использовать большие данные и алгоритмы машинного обучения для анализа кредитной истории, финансового состояния и других соответствующих данных клиента для оценки уровня риска клиента. Прогнозировать риск дефолта клиента.
Обнаружение мошенничества. Искусственный интеллект может использовать технологию обработки естественного языка и распознавания изображений для анализа записей транзакций клиентов и других поведенческих данных для выявления потенциального мошенничества.
Мониторинг транзакций: искусственный интеллект может отслеживать торговую активность, используя методы анализа данных в реальном времени, чтобы выявлять потенциально ненормальное торговое поведение.
Управление рисками. Система управления рисками, основанная на ChatGPT, представляет собой систему, которая использует технологию обработки естественного языка для анализа и оценки рисков финансового рынка. Благодаря анализу финансовых данных и новостей рынка в режиме реального времени можно создавать прогнозы и предупреждения о рыночных рисках, чтобы помочь инвесторам лучше управлять рисками.
Повышение скорости и эффективности транзакций. Оптимизация процессов транзакций (например, оптимальной маршрутизации) с помощью технологии искусственного интеллекта может уменьшить перегрузку транзакций, снизить транзакционные издержки и ускорить время завершения транзакций.
Решите несколько основных проблем текущей DEX:
Недостаточная ликвидность: объем торгов на DEX меньше, чем на CEX, что приводит к недостаточной ликвидности, а на цену транзакции легко влияют колебания рынка. Использование технологии искусственного интеллекта может улучшить интеллект торговых роботов, тем самым повышая эффективность и прибыльность торговли, а также увеличивая объем торгов и ликвидность.
Проблемы безопасности. Из-за децентрализованного характера DEX в процессе транзакций существуют риски безопасности, такие как кража активов, уязвимости контрактов и т. д. Использование технологии искусственного интеллекта может улучшить возможности контроля рисков, реализовать интеллектуальный контроль рисков и мониторинг безопасности, а также предотвратить возникновение рискованных событий.
Плохой пользовательский интерфейс: по сравнению с CEX пользовательский интерфейс DEX проще, а пользовательский опыт оставляет желать лучшего. Использование технологии искусственного интеллекта может улучшить возможности персонализированного обслуживания пользователей, внедрить интеллектуальные системы взаимоотношений с клиентами и системы рекомендаций, а также улучшить пользовательский опыт.
Высокие транзакционные издержки: по сравнению с низкими комиссиями за обработку CEX, DEX в настоящее время имеет относительно высокие транзакционные издержки из-за комиссий майнеров и других причин. Использование технологии искусственного интеллекта позволяет оптимизировать торговую стратегию торговых роботов, снизить транзакционные издержки и риски, а также повысить прибыльность.
Подведите итог:
В целом, появление ИИ — это ни в коем случае не просто новая технология, а новая концепция и новая область. Оно приведет к серии итераций и даже подрыву базовой логики работы всего общества. То же самое справедливо и для мира Web3. Отношения между ИИ и Web3 не будут ограничиваться слиянием концепций или простым добавлением инструментов ИИ в определенный проект. Вместо этого он напрямую затрагивает базовую логику Web3, так что всему поведению в Web3 придается смысл существования ИИ, что делает Web3 более эффективным и умным.
Так же, как и философская связь между орудиями производства и производственными отношениями. Их нельзя рассматривать независимо друг от друга. Какие существуют орудия производства, какая производительность и какая производительность обеспечивает необходимые условия для возникновения и популяризации соответствующих производственных отношений. Если Web3 с блокчейном в качестве базового уровня представляет собой более новые производственные отношения, то ИИ, несомненно, является самым передовым производственным инструментом этой эпохи. Поэтому у нас есть основания полагать, что появление, популяризация и интеграция технологии искусственного интеллекта в качестве производственного инструмента неизбежно сыграют решающую роль в популяризации и продвижении концепции Web3.
Исходная ссылка