AI i kryptowaluty – idealne dopasowanie czy niedopasowanie?

Będąc entuzjastą technologii i zapalonym programistą w obu obszarach, zawsze interesowałem się możliwościami najnowocześniejszych technologii w dokonywaniu transformacji poszczególnych branż. W ostatnich latach jedną z technologii, która wywołuje poruszenie w świecie kryptowalut, jest sztuczna inteligencja (AI). Choć połączenie AI i kryptowalut otworzyło mnóstwo możliwości, ma też ono swoje ograniczenia. Zależy to od tego, jak podchodzi się do sztucznej inteligencji w kryptowalutach: czy jako do kryptowalut wspomaganych przez AI, czy też jako do AI wspomaganej przez kryptowaluty. W tym blogu przyjrzymy się roli sztucznej inteligencji w obszarze kryptowalut, jej perspektywom rozwoju i ograniczeniom, potencjalnym przypadkom użycia oraz możliwościom inwestycyjnym.

Czym jest AI?

Sztuczna inteligencja – dziedzina informatyki, która skupia się na tworzeniu inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań bez interwencji człowieka – przeżywa gwałtowny rozwój. Dzięki przełomom w uczeniu maszynowym, przetwarzaniu języka naturalnego i analizie danych sztuczna inteligencja znalazła szereg zastosowań w różnych obszarach, w tym również w finansach. Ostatnio świat podbiły duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT (formalnie znany pod nazwą GPT3.5). Rynek kryptowalut, ze swoimi zawiłymi algorytmami, procesem decyzyjnym opartym na danych i zmienną naturą, wydaje się idealnym polem do popisu dla AI.

W jaki sposób AI jest wykorzystywana w kryptowalutach?

Jedną z podstawowych funkcji, jaką AI spełnia w przestrzeni kryptowalutowej, jest analiza danych. Rynki kryptowalut generują ogromne ilości danych, w tym danych dotyczących cen przeszłych operacji, wolumenów transakcji, nastrojów w mediach społecznościowych oraz danych on-chain. Ich ręczna analiza byłaby niepraktyczna, a nawet niemożliwa do wykonania przez jedną osobę. W tym miejscu do akcji wkracza AI. Algorytmy AI mogą analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikować wzorce i dokonywać prognoz na podstawie danych historycznych, wskaźników technicznych oraz nastrojów rynkowych. AI może pomóc uczestnikom rynku, w tym również inwestorom, w podejmowaniu świadomych decyzji, zarządzaniu ryzykiem i optymalizacji ich strategii handlowych. W ramach tego zastosowania przykładem może być The Graph (GRT), który indeksuje dane blockchain poprzez podgrafy.

Innym potencjalnym przypadkiem użycia AI w kryptowalutach jest wykrywanie oszustw i zapewnienie bezpieczeństwa. Anonimowy i zdecentralizowany charakter kryptowalut może przyciągać oszustów i wyłudzaczy. AI można zastosować do wykrywania podejrzanych operacji, śledzenia transakcji i identyfikowania potencjalnych nieuczciwych zachowań. Na przykład algorytmy AI mogą analizować wzorce transakcji, wyszukiwać nietypowe działania wskazujące na pranie pieniędzy lub inne nielegalne działania i o nich alarmować. Może to przyczynić się do zwiększenia bezpieczeństwa i integralności ekosystemu kryptowalut oraz do ochrony inwestorów i użytkowników przed oszustwami. To rozwiązanie jest szczególnie interesujące w przypadku aplikacji zdecentralizowanych, takich jak Web3 i DeFi. Na przykład platforma blockchain SingularityNET (AGIX) pozwala każdemu budować, udostępniać i monetyzować usługi AI dla dowolnej aplikacji, w tym aplikacji Web3.

Ograniczenia AI

Największym ograniczeniem są istotne różnice w wymaganej infrastrukturze. W znacznym zakresie AI wymaga scentralizowanej infrastruktury, ponieważ każda operacja musi być przeprowadzona jak najszybciej. Zastosowanie AI wymaga miliardów, a nawet bilionów obliczeń na sekundę. Właśnie dlatego nie może istnieć kryptonatywna AI, przynajmniej nie na obecnym poziomie rozwoju kryptowalut. Kryptowaluty, jak wiemy, są zdecentralizowane i w znacznej mierze zoptymalizowane pod względem bezpieczeństwa i publicznego dostępu. Oznacza to zazwyczaj znacznie wolniejsze działanie niż w przypadku scentralizowanej infrastruktury. Oprócz tego rodzaju ograniczeń zastosowanie AI w przestrzeni kryptowalutowej wiąże się również z ryzykiem, które często jest pomijane. AI jest daleka od doskonałości, co oznacza, że może niewłaściwie interpretować dane, podejmować błędne decyzje w oparciu o te dane i pomijać przypadki oszustw czy nadużyć. Widzimy, że duże modele o złożonej strukturze, takie jak chatGPT, często mylą się, „mają halucynacje” i wymyślają źródła, które nie istnieją. Stanowi to ogromne ryzyko dla użytkowników, zwłaszcza przy wykorzystaniu w otoczeniu finansowym, takim jak kryptowaluty.

Moim zdaniem znaczenie rozwiązań AI w kryptowalutach jest mocno przeceniane. W ciągu ostatnich miesięcy kilka projektów opartych na AI wystrzeliło w górę w wyniku gwałtownego wzrostu wywołanego przez ChatGPT. Wśród obszarów potencjalnego wykorzystania AI, którym się obecnie przyglądam, są na przykład: rozproszone obszary własności modeli AI, obliczenia wielostronne w celu decentralizacji implementacji modeli AI oraz modele zachęt przy tokenizacji w celu wykorzystania mocy obliczeniowej użytkowników do aktywizacji AI.