人工智能:人工智能可以為加密市場帶來什么？

來源：CoinDesk

編譯：Dali@Web3CN.Pro

過去幾個月，人工智能受到了廣泛的關注。自2022年底以來，聊天機器人“ChatGPT”的爆火，以及其對各行業和人們日常生活的影響，人工智能已成為一個家喻戶曉的話題。

ChatGPT極大地提高了人工智能地采用率。據OpenAI創始人薩姆·奧特曼介紹，在短短兩個月內，ChatGPT的用戶就突破了1億。這是Facebook用了4年半、Instagram用了2年半、Twitter用了5年才達成的成就。

人工智能釋放巨大應用價值

2023年伊始，我們看到微軟和谷歌正在爭奪人工智能的主導地位。微軟將AI聊天機器人引入iPhone和安卓版必應App，谷歌也開始展示新的人工智能聊天機器人搜索工具。

工信部官員：區塊鏈與工業互聯網、大數據、云計算、人工智能等融合發展尚處于早期階段:近日，工業和信息化部、中央網絡安全和信息化委員會辦公室聯合發布《關于加快推動區塊鏈技術應用和產業發展的指導意見》。工信部信息技術發展司相關負責人表示，當前，區塊鏈與工業互聯網、大數據、云計算、人工智能等融合發展尚處于早期階段，融合應用效應有待進一步激活。《指導意見》提出積極推進應用試點、加大政策支持力度、引導地方加快探索、構建公共服務體系、加強產業人才培養、深化國際交流合作六項保障措施，為地方主管部門提供工作手段和抓手。（中國經濟網）[2021/6/13 23:33:30]

從目前來看，微軟似乎處于領先地位。2019年，這家軟件巨頭向OpenAI投資10億美元，從而獲得了該公司46%的股份，并計劃將ChatGPT整合到網絡瀏覽器Edge和搜索引擎必應中。

15個大數據、人工智能和區塊鏈項目在上海市靜安區簽約:10月22日，以“新基建·新要素·新未來”為主題的2020上海靜安國際大數據論壇舉行，數十位專家學者圍繞大數據如何助推新基建、數智產業和區塊鏈產業發展等話題發表主旨演講，現場還舉行了15個大數據、人工智能和區塊鏈重大項目簽約儀式。（鳳凰網）[2020/10/24]

仔細想想，微軟最終可能憑借人工智能終結谷歌在搜索引擎領域的霸主地位。OpenAI預測，ChatGPT將在2023年實現2億美元的創收，而到2024年底這一數值將達10億美元。到2030年，人工智能很有可能成為創收和市值最高的行業。

動態 | 非洲加密交易所Paxful推出基于人工智能技術的身份驗證程序:據Bitcoin Magazine消息，非洲加密交易所Paxful與數字身份和地址驗證公司Jumio合作，推出基于人工智能技術的身份驗證程序，以幫助改善其平臺上的KYC和反洗錢程序，最大限度降低欺詐風險。[2019/4/3]

未來，人工智能將無處不在并取代許多人類工作。在此背景之下，考慮如何使用這種強大的計算形式來使加密行業的機遇最大化是很有趣的。AI可以提高加密效率，區塊鏈技術反過來也可以幫助解決機器學習特有的問題。

人工智能在加密領域的創新應用

1、有效監控動態頭寸和實體風險

由于加密市場出現黑天鵝事件的頻率越來越高，傳統的評估交易頭寸風險的方法已經過時。在加密領域，分析師需要評估與跨協議的流動性變動有關的風險，鑒于需要分析的數據量很大，這幾乎是人工不可能完成的。

動態 | 上海張江人工智能島“開島” IBM首家入駐:據中國新聞網消息，上海張江人工智能島17日迎來首家企業——IBM入駐，這意味著其正式“開島”。根據此前消息，上海張江集團將構建張江人工智能島，把人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、VR/AR等數字產業項目加快在張江中區集聚，將技術和應用擴散至整個科學城，與其他產業交叉融合。[2019/1/17]

人工智能可以再一次擴展人類的決策范圍。結合其他一些常用的方法，人工智能可以監控所有協議中鏈上頭寸的健康狀況，并通過易于解讀的信號針對潛在的風險進行提示。

此外，因為加密行業的協議越來越多，這使得分析工作變得愈加復雜，而人工智能可以給人類分析師提供了大量的幫助以減輕工作的難度。

2、強調流量分析、相關性和預測分析

聲音 | 專家：區塊鏈或可抑制人工智能領域令人擔憂的發展趨勢:據nytimes消息，加州大學計算機科學教授Dawn Song和漢森機器人公司的首席科學家Ben Goertzel認為區塊鏈可能是抑制人工智能領域一些最令人擔憂的趨勢的重要方式。據悉，許多人工智能專家擔心Facebook、谷歌和其他一些大公司正在囤積該領域的人才。Song，Goertzel和其他企業家表示，他們認為區塊鏈可以鼓勵更廣泛的分布數據和算法，從而決定人工智能的未來發展。[2018/10/23]

在Celsius和FTX事件之后，加密行業急需制定相關方法以監測可能導致類似情況的事件和因素。為此，加密分析師和數據科學家探索了一系列方法，如代表性的基于錢包和實體的alertingsignals，以及基于AI的資本流動匯總。

此外，AI技術還可以用于識別鏈上惡意操作。

傳統AI用例引入加密領域

1、社交媒體中的情緒分析和認知失真檢測

情緒分析是一種技術，其中自然語言處理能夠分析文本并賦予其意義，從而幫助人類了解他們對某一特定資產類別是否存在積極或消極情緒。

傳統金融領域通常根據新聞報道來分析金融市場情緒。但這在加密行業是行不通的，如果投資者等新聞出來再去投資，時機就已經晚了。這或許可以解釋“謠言時買入,新聞時賣出”這句諺語的含義，即任何一個新的市場趨勢都是需要提前預期的。

眾所周知，加密市場因其變幻莫測而充滿吸引力。加密市場不可預測的走勢是推動其發展的重要動力。因此，有必要進一步開發人工智能和數據框架，以推動價格預測研究和應用。

人工智能和數據框架需要具備這些功能：能夠從各種渠道收集情緒數據，并且通過一個AI分析框架來整合情感分析研究的最新發展。此外，它還要能夠區分真人和機器人、真實對話和精心編排的對話。

除了這些，這些AI將能夠檢測社交媒體上所謂的認知扭曲，例如夸大負面事件的影響、認為自己可以預測未來、覺得自己掌握讀心術。

2、預測市場走勢

幾十年來，人工智能一直通過預測市場動態來助力傳統金融的發展。以往，這是通過情緒分析實現的。但在加密貨幣領域，我們可以根據主要幣種或幣種類別之間的統計相關性來完成市場走勢的預測。例如，在擁有多種代幣的去中心化交易所Curve和以人工智能為重點的SingularityNET等本地化生態系統中，我們能夠看到滯后和相關聯的交易模式出現。

由于用來保護和挖掘去中心化網絡的硬件技術快速發展，就理解價格波動而言，大規模使用深度學習模型變得越來越有必要。擴展傳統金融所使用的機器學習和深度學習方法來預測價格波動或識別市場機制，會是人工智能在加密領域的關鍵用例。

另外還有強化學習的應用，這是一種人工智能技術，用于描述和解決智能體在與環境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現特定目標的問題。不同于監督學習和非監督學習，強化學習不要求預先給定任何數據，而是通過接收環境對動作的獎勵獲得學習信息并更新模型參數。強化學習可以應用于預測資產交易時的滑點和價格沖擊。

3、交易機器人/基于AI的做市

SingularityDAO的人工智能團隊在市場模擬和回測領域進行了探索性研究，提高了量化市場動態的技術水平。我們探索的一項用于做市的技術名為“適應性多策略代理“。它提供了一個環境以使不同的AI算法可以買賣資產、對這些交易進行回溯測試并評估交易價值和對市場的影響。

大家可以將這些自我強化的交易算法看作傳統交易機器人的進一步升級。換句話說，開發人工智能是為了幫助創建更復雜的自動化做市商系統。這有助于發展更強大的去中心化交易系統，并幫助交易者重新平衡他們的多資產投資組合。

小結

盡管我們距離真正的AGI或有感知能力的AI還很遙遠，但不可否認，該領域在過去幾年發展迅速。因此，我們有理由相信，在未來的某一天，人工智能將有能力管理我們的加密基金，并保障我們錢包的安全。

而與ChatGPT等大型語言模型整合將大大加快這一進程，屆時，人人都可以輕松訪問加密網絡，加密行業也有潛力創造一個新的普惠的金融生態系統。

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