Ενσωμάτωσή AI και Κρυπτονομισμάτων

Τεχνητή νοημοσύνη στον κόσμο των κρυπτονομισμάτων σημαίνει διδασκαλία μηχανών να διαβάζουν blockchains, αγορές και ανθρώπινες συνομιλίες και στη συνέχεια να δρουν χωρίς να περιμένουν μια ανθρώπινη απόφαση, και αυτή η συγχώνευση αλλάζει ήδη τον τρόπο που αναλύουμε δεδομένα και διευθύνουμε συστήματα. Στον πυρήνα της, η AI φέρνει δύο σαφείς δυνάμεις στο κρυπτονόμισμα: γρήγορη, μεγάλης κλίμακας ανάλυση και σταθερή, αυτόνομη δράση. Τα μοντέλα AI μπορούν να σαρώσουν εκατομμύρια συναλλαγές για να εντοπίσουν μοτίβα και ανωμαλίες που ένας μόνο αναλυτής θα έχανε, και μπορούν να λειτουργούν όλο το 24ωρο για να σημειώνουν πιθανή απάτη, wash trading ή άλλους κινδύνους. Μπορούν επίσης να διαβάζουν κοινωνικές αναρτήσεις και ειδήσεις για να εκτιμούν την αγορά και να τροφοδοτούν αυτή την εικόνα στις στρατηγικές trading. Από την πλευρά της αυτοματοποίησης, η AI τροφοδοτεί traders που εκτελούν κανόνες με ταχύτητα κεραυνού και προσαρμόζουν τη συμπεριφορά τους από νέα δεδομένα. Διευκολύνει επίσης αυτόνομες on-chain οντότητες που βοηθούν στη διαχείριση κοινοτικών ταμείων, απαντούν σε ερωτήσεις χρηστών σε αποκεντρωμένους χώρους ή συντονίζουν περίπλοκες αλληλεπιδράσεις σε εικονικούς κόσμους. Μία δεύτερη σημαντική συνέπεια είναι ο εκδημοκρατισμός των δεδομένων και των εργαλείων AI: αποκεντρωμένες αγορές δεδομένων επιτρέπουν σε άτομα και οργανώσεις να πουλούν ή να μοιράζονται σύνολα δεδομένων με επαληθεύσιμους όρους, ενώ αποκεντρωμένες αγορές AI επιτρέπουν στους προγραμματιστές να δημοσιεύουν και να κερδίζουν χρήματα από αλγορίθμους χωρίς φρουρούς. Οι δείκτες blockchain και τα επίπεδα ερωτημάτων καθιστούν τα πολύπλοκα on-chain δεδομένα αναζητήσιμα και χρησιμοποιήσιμα για μοντέλα, βελτιώνοντας έτσι τις αναλύσεις και τη λήψη αποφάσεων για προγραμματιστές και χρήστες. Διαδραστικές dApps δια-βιομηχανίας μπορούν να συνδυάσουν μηχανική μάθηση με έξυπνα συμβόλαια για τη βελτιστοποίηση αλυσίδων εφοδιασμού, ροών εργασίας υγειονομικής περίθαλψης, δικτύων ενέργειας και πολλά άλλα, ενώ διατηρούν ίχνη ελέγχου. Ωστόσο, αυτή η ένωση φέρνει επίσης αποχρώσεις και κινδύνους. Η εκπαίδευση ισχυρών μοντέλων χρειάζεται ποιοτικά δεδομένα και υπολογιστική δύναμη, επομένως τα κίνητρα και οι tokenized ανταμοιβές πρέπει να σχεδιαστούν για να αποτρέπουν τα μονοπώλια δεδομένων και να ενθαρρύνουν τη διατήρηση απορρήτου. Οι ορακοί και οι off-chain γέφυρες εισάγουν προκλήσεις εμπιστοσύνης και ακεραιότητας κατά την τροφοδοσία εξωτερικών πληροφοριών σε έξυπνα συμβόλαια. Τα μοντέλα μπορεί να κληρονομήσουν προκαταλήψεις από τις εισροές τους και να παράγουν αδιάφανες αποφάσεις, οπότε οι έλεγχοι και η εξηγησιμότητα θα είναι σημαντικές. Η ασφάλεια παραμένει κρίσιμη, καθώς η πρόσβαση σε κλειδιά και tokens εξακολουθεί να είναι ο τελικός επιθετικός στόχος, και τα hardware wallets, οι ρυθμίσεις πολλαπλών υπογραφών και οι ψυχρές αποθηκεύσεις παραμένουν βασικές άμυνες. Το μέλλον πιθανότατα θα δει βαθύτερη αλληλεπίδραση: εξυπνότερους πράκτορες που διαπραγματεύονται αξία αυτόνομα, αγορές που εμπορεύονται εξόδους μοντέλων και πιο πλούσιες εικονικές εμπειρίες που οδηγούνται από την AI, και παράλληλα με αυτή την εξέλιξη θα χρειαστούμε ισχυρότερη διακυβέρνηση, σαφέστερα πρότυπα και πρακτικά εργαλεία για να διασφαλίσουμε την ασφάλεια των περιουσιακών στοιχείων και των δεδομένων.