DeFAI пояснює: як штучний інтелект може трансформувати децентралізовані фінанси

Штучний інтелект починає змінювати ландшафт блокчейну. DeFAI — скорочення від Децентралізовані фінанси Штучний інтелект — являє собою новий перетин штучного інтелекту та децентралізованих систем. Він поєднує машинне навчання з інфраструктурою блокчейну для дослідження нових форм адаптивного фінансування на основі даних.

Це вже не просто автоматизовані протоколи – це перші прототипи систем, призначених для навчання на основі даних і допомоги у прийнятті фінансових рішень з обмеженим втручанням людини.

Ключові висновки

• DeFAI поєднує штучний інтелект і децентралізоване фінансування для створення адаптивних екосистем, керованих даними.

• Агенти штучного інтелекту можуть аналізувати ринки, допомагати керувати ризиками та пропонувати оптимізовані стратегії майже в реальному часі.

• Цей підхід обіцяє більшу ефективність і інтелектуальну автоматизацію, але створює нові виклики щодо безпеки, прозорості та управління.

• Більшість систем DeFAI є експериментальними, а живі впровадження все ще рідкісні.

• У міру розвитку галузі DeFAI може змінити принципи функціонування децентралізованої економіки.

Що саме таке DeFAI

Традиційні протоколи DeFi спираються на статичний розумні контракти, які реалізують заздалегідь визначені правила.

Тим часом експериментальні системи DeFAI націлені на використання моделей штучного інтелекту, які інтерпретують ринкові умови та діють залежно від контексту – наприклад, коригують позиції ліквідності, перебалансовують портфелі або покращують коефіцієнти забезпечення на основі реальних даних, а не фіксованих порогів.

За своєю суттю DeFAI хоче дати DeFi щось нове: усвідомлення контексту.

Це фінанси, які не просто виконують інструкції – вони вправи чому ці інструкції мають сенс.
Тим не менш, сьогоднішні системи залишаються в основному на етапі прототипу; повністю автономні протоколи DeFi машинного навчання ще не набули широкого поширення.

Як штучний інтелект підтримує DeFAI

В архітектурі DeFAI штучний інтелект служить аналітичним ядром. Він збирає дані, виявляє закономірності та може ініціювати або рекомендувати транзакції за допомогою смарт-контрактів – зазвичай під обмеженнями, визначеними людиною.

Агент ШІ може:

• Збирайте дані в мережі та поза мережею (потоки токенів, настрої, ліквідність, оракули).

• Проаналізуйте поведінку ринку, щоб оцінити волатильність або ризик.

• На основі цих спостережень запропонуйте або ініціюйте дії для відновлення рівноваги.

Оскільки блокчейн-обчислення обмежені, більшість обробки ШІ відбувається поза ланцюгом, як правило, через мережу оракули Або агентські рамки такі як Завантажити.aiФункції Autonolas або Chainlink, які повертають рішення до ланцюга для виконання.

Ця гібридна конструкція забезпечує гнучкість штучного інтелекту, зберігаючи децентралізацію, хоча й створює нові питання безпеки та довіри.

Наразі ці заходи діють у суворих межах безпеки людський нагляд; повна автономія залишається метою дослідження.

Перші приклади DeFAI в дії

Кілька проектів досліджують елементи цього бачення:

• Завантажити.ai – розробляє агентів AI, які домовляються та координують дії в децентралізованих мережах.

• Автонолі (Олас) – будує багатоагентні системи для координації в ланцюжку.

• Числа – використовує краудсорсингові моделі штучного інтелекту для прогнозування ринку (поєднуючи штучний інтелект і криптовалюти).

• SingularityNET – об’єднує розробників ШІ через децентралізовану інфраструктуру.

• Рукавичка – використовує машинне навчання для управління й оптимізації ризиків DeFi.

Не всі вони працюють виключно в DeFi, але разом вони ілюструють, як децентралізована інфраструктура штучного інтелекту може покращити сценарії фінансового використання.

Чому DeFAI має значення

У разі успіху DeFAI може зробити децентралізовані фінанси розумнішими, ефективнішими та адаптивнішими.

Серед потенційних переваг:

• Ефективність: Штучний інтелект може зменшити людські затримки на нестабільних ринках.

• Наявність: Автоматизовані інтерфейси могли б спростити участь нетехнічних користувачів.

• Безпека: Прогнозні моделі можуть швидше позначати незвичайну активність гаманця або потенційні експлойти.

• Оптимізація: Стратегії прибутковості та ліквідності можуть динамічно розвиватися зі зміною ринкових даних.

Однак ці переваги є потенціалне гарантується. Штучний інтелект також може запроваджувати нові поверхні атак, залежності даних і поведінку чорної скриньки, що ускладнює довіру.

Менеджмент, етика та практичні обмеження

Оскільки штучний інтелект стає більш автономним, управління стає критичним. Хто несе відповідальність, якщо AI агент погано керує ліквідністю чи використовує результат упереджених моделей?

Щоб зберегти довіру, деякі проекти тестують управління на основі DAO, реєстри моделей, що підлягають перевірці, і елементи керування, що виконуються людиною в циклі, які вимагають схвалення перед виконанням дій штучного інтелекту.

Однак ця структура є експериментальною і далеко не стандартизованою.

Основні проблеми включають:

• Упередженість: ШІ може успадкувати або посилити зміщення від навчальних даних.

• Безпека: Компоненти поза ланцюгом збільшують поверхню атаки.

• Складність: Гібридні архітектури ускладнюють аудити та оцінку ризиків.

• Вартість: Висновки на основі штучного інтелекту залишаються обчислювально дорогими та газимісткими.

Прозорість і зрозумілість будуть дуже важливі. Платформи з відкритим кодом, криптографічний доказ цілісності моделі та алгоритмічні аудити з’являються як можливі гарантії.

Зростаюча екосистема

Інтерес до досліджень блокчейнів на основі штучного інтелекту зростає.
Такі екосистеми, як BNB Chain, Polygon і Ethereum Foundation, фінансують дослідження штучного інтелекту, тоді як венчурні фонди для Штучний інтелект + мережа 3 у 2024 році зросла кількість стартапів

Раннє впровадження, швидше за все, спостерігатиметься в агрегаторах дохідності, механізмах ризику та страхуванні DeFi, де аналітика в реальному часі вже відіграє ключову роль.

Інфраструктура даних не менш важлива: моделі ШІ вимагають високоякісних потоків даних, які можна перевірити.

Такі протоколи, як The Graph, Ocean Protocol і Arweave, допомагають побудувати цю основу – «магістралі» даних, які роблять DeFAI можливим, не покладаючись на централізовані джерела даних.

Рецепти та реальні випадки використання

Поки регулятори борються як з ШІ, так і з криптовалютами, DeFAI стоїть прямо на їх перетині.
Рамки як Акт ЄС про штучний інтелект незабаром може знадобитися зрозумілі моделі, журнали аудиту та розкриття інформації про ризики – сфери, де прозорість блокчейну може допомогти забезпечити відповідність.

Окрім торгівлі та кредитування, концепції DeFAI можуть включати:

• страхування (ШІ коригує пули ризиків у реальному часі).

• Управління DAO (агенти, що моделюють пропозиції або ризики впливу).

• Кредитна оцінка (поведінка в ланцюжку як сигнал збереження конфіденційності).

Ці залишаються концептуальнийдоки штучний інтелект не запрацює надійно, а правила не стануть чіткими.

Яким може бути майбутнє

(Умоглядний план дій – ймовірний сценарій, а не прогноз.)

• Короткострокові (1-3 роки): розумніший моніторинг ризиків, прогнозна аналітика ліквідності, аудит за допомогою ШІ.

• Середньострокові (3-5 років): сумісні агенти штучного інтелекту, що координують діяльність у різних ланцюгах.

• Довгострокові (5-10 років): частково автономні фінансові екосистеми, що самокоригуються, керовані прозорими механізмами AI та DAO.

У довгостроковій перспективі користувачі можуть делегувати управління портфелем помічникам зі штучним інтелектом, які торгують, кредитують і керують ризиками в рамках визначених бар’єрів, поєднуючи алгоритмічну точність із децентралізованою довірою.

Заключна думка

DeFAI – це не просто модне слово; сигналізує про можливий наступний етап для блокчейну та фінансів.
Технологія є ранньою, складною та сповненою запитань без відповідей, але її обіцянки реальні.

Системи, які розвиваються шляхом навчання, а не через жорстку автоматизацію, можуть представляти собою одну з найбільш значущих змін після самого DeFi.

Але перетворення цього бачення в масштабовані надійні системи вимагатиме років співпраці, тестування та продуманого управління. Без цього DeFAI ризикує стати ще одним циклом реклами.