Autor oryginalny: DeSpread Research
Oryginalna kompilacja: Shenchao TechFlow
Zastrzeżenie: Treść tego raportu przedstawia osobiste poglądy autora i służy wyłącznie celom referencyjnym. Celem tego artykułu nie jest rekomendowanie zakupu lub sprzedaży tokenów ani korzystania z jakiegokolwiek protokołu. Żadna część raportu nie stanowi porady inwestycyjnej i nie należy jej uważać za poradę inwestycyjną.
1. Wprowadzenie
Wraz z rozwojem branży IT, wzrostem mocy obliczeniowej i powszechnym stosowaniem big data, znacząco poprawiła się także wydajność modeli sztucznej inteligencji (AI). W ostatnich latach możliwości sztucznej inteligencji osiągnęły lub nawet przekroczyły poziom ludzki w wielu dziedzinach i szybko znalazły zastosowanie w branżach takich jak medycyna, finanse i edukacja.
Typowym przypadkiem komercjalizacji sztucznej inteligencji jest ChatGPT, generatywny model sztucznej inteligencji wprowadzony przez OpenAI w listopadzie 2022 r., który potrafi rozumieć ludzki język naturalny i reagować na niego. ChatGPT przyciągnął 1 milion użytkowników zaledwie 5 dni po uruchomieniu i osiągnął 100 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie w ciągu 2 miesięcy, stając się najszybciej rozwijającą się aplikacją konsumencką w historii.
NVIDIA, która projektuje i produkuje procesory graficzne potrzebne dla głównych platform AI, również odniosła ogromne korzyści z tego trendu. W pierwszym kwartale 2024 roku zysk netto firmy NVIDIA wzrósł o 628% rok do roku, do 14,8 miliarda dolarów, cena jej akcji wzrosła około trzykrotnie w porównaniu z rokiem ubiegłym, a kapitalizacja rynkowa osiągnęła 3,2 biliona dolarów, co jest imponującym wynikiem.
Rozwój branży AI miał znaczący wpływ na rynek kryptowalut. W czerwcu 2022 roku, kiedy projekt artystyczny NFT przeżywał swój rozkwit, wypuszczono opracowany przez OpenAI model AI DALL-E 2, który był w stanie generować wysokiej jakości obrazy na podstawie tekstu, co doprowadziło do wzmianki o AI słów kluczowych w głównych zaszyfrowanych kanałach Telegramu w Korei Południowej. Liczba wzrosła 8-krotnie. Ponadto począwszy od drugiej połowy 2022 r. rośnie liczba prób bardziej bezpośredniego łączenia sztucznej inteligencji i blockchain, przy czym AI wspomina o kolejnym dwukrotnym wzroście.
Duże zainteresowanie społeczności kryptograficznej sztuczną inteligencją znajduje również odzwierciedlenie w trendach inwestycyjnych w projektach kryptograficznych związanych ze sztuczną inteligencją. Według danych portalu Coingecko ze statystykami aktywów wirtualnych, na dzień 20 sierpnia 2024 r., odkąd w drugiej połowie 2022 r. zaczęły pojawiać się projekty łączące sztuczną inteligencję i blockchain, łączna wartość rynkowa 277 projektów blockchain sklasyfikowanych jako obszary AI gwałtownie wzrosła. Wzrost sięgający 21 miliardów dolarów, około 25% wyższy niż w przypadku kategorii warstwy 2.
Jednak projekty blockchain w dziedzinie sztucznej inteligencji, na które obecnie zwraca się uwagę, wykorzystują głównie technologię blockchain do rozwiązywania ograniczeń ujawnianych w procesie rozwoju branży sztucznej inteligencji. Główne scenariusze zastosowań obejmują:
Rozproszona sieć GPU: projekty te wykorzystują technologię blockchain do stworzenia rozproszonej sieci GPU, w której każdy może wnieść moc obliczeniową GPU i otrzymać nagrody w postaci tokenów, zmniejszając w ten sposób barierę wejścia spowodowaną wysokim kosztem procesora graficznego wymaganym do szkolenia modeli AI (takich jak IO. NET, sieć Akash).
Zdecentralizowane szkolenie w zakresie sztucznej inteligencji i rozwój modeli: projekty te umożliwiają wielu uczestnikom wspólne uczestnictwo w szkoleniach w zakresie sztucznej inteligencji i opracowywaniu modeli oraz uzyskiwanie nagród w postaci tokenów za pośrednictwem technologii blockchain, mając na celu rozwiązanie problemu stronniczości sztucznej inteligencji spowodowanej przez scentralizowane środowisko programistyczne AI (na przykład Bittensor ).
Rynek sztucznej inteligencji w łańcuchu: Te zdecentralizowane projekty rynku sztucznej inteligencji wykorzystują technologię blockchain do przejrzystej oceny i wymiany wydajności i niezawodności modeli lub agentów AI w celu zaspokojenia potrzeb modeli lub agentów AI w różnych branżach i określonych funkcjach (na przykład SingularityNET, Autonolas ).
Oprócz powyższych przykładów pojawia się wiele nowych prób wykorzystania infrastruktury blockchain, takiej jak zdecentralizowane rynki danych i protokoły IP, do rozwiązywania bieżących wyzwań stojących przed branżą sztucznej inteligencji. Próby te dają efekty synergiczne poprzez zapewnienie bardziej stabilnej infrastruktury dla branży AI i rozszerzenie zakresu zastosowań technologii blockchain.
Jednocześnie istnieje nieograniczony potencjał rozwojowy w integracji sztucznej inteligencji z ekosystemem blockchain. Zwłaszcza w przypadku usług DeFi niewymagających pozwolenia, wprowadzenie sztucznej inteligencji może zmniejszyć zależność od zaufanych stron trzecich, umożliwiając w ten sposób wiele funkcji, które są trudne do osiągnięcia w przypadku istniejących inteligentnych kontraktów.
W tym artykule przeanalizujemy konkretne przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w obecnych protokołach DeFi, stojące wyzwania i przyszły kierunek sztucznej inteligencji w DeFi.
2. Inteligentne DeFi
Sztuczna inteligencja ma doskonałe możliwości analizy danych w czasie rzeczywistym i może wyciągać wnioski z dużych ilości danych. Ta funkcja odgrywa ważną rolę w krystalizacji danych dotyczących zwrotu i ryzyka dostarczanych przez protokoły DeFi, pomagając użytkownikom w przeprowadzaniu operacji na funduszach i zarządzaniu ryzykiem. W tym przypadku sztuczna inteligencja jest stosowana głównie w interfejsie użytkownika Dapp, umożliwiając istniejącym protokołom DeFi korzystanie ze sztucznej inteligencji bez większych zmian strukturalnych.
Yearn Finance jest typowym przykładem, jest agregatorem przychodów. Aby zapewnić użytkownikom bezpieczniejsze środowisko inwestycyjne, Yearn Finance współpracuje z platformą do budowy agentów AI GIZA w celu ustanowienia systemu strategicznej oceny ryzyka w czasie rzeczywistym dla swojego skarbca v3.
Jednak bardziej niepokoję się tym, że protokoły DeFi mogą mieć autonomię poprzez wykorzystanie zdolności sztucznej inteligencji do autonomicznego myślenia i działania w ekosystemie DeFi i sztucznej inteligencji.
Obecne protokoły DeFi zazwyczaj reagują pasywnie na transakcje użytkownika, co oznacza, że inteligentne kontrakty protokołu działają w ustalony sposób w oparciu o interakcje użytkownika. Jednak włączając sztuczną inteligencję do protokołów DeFi, protokoły mogą autonomicznie analizować warunki rynkowe, podejmować optymalne decyzje i proaktywnie generować transakcje. Dzięki temu protokoły DeFi mogą zapewniać nowe usługi finansowe, które wcześniej były trudne do osiągnięcia.
Przyjrzyjmy się konkretnie niektórym inteligentnym protokołom DeFi, które wykorzystują sztuczną inteligencję w swoich głównych mechanizmach operacyjnych.
2.1. Fyde Treasury: Fundusz tokenów AI
Fyde Treasury to protokół zapewniający usługę funduszy koszykowych o nazwie Liquid Vault, która obsługuje jednocześnie wiele tokenów i wykorzystuje sztuczną inteligencję do zarządzania portfelem. Użytkownicy mogą otrzymywać i wydawać token płynności $TRSY odpowiadający aktywom zdeponowanym w Liquid Vault.
2.1.1. Metody doboru aktywów i działania funduszy
Podstawową misją Liquid Vault jest zwiększenie udziału tokenów o niskiej zmienności podczas trendów spadkowych na rynku, aby zapewnić użytkownikom mniejszy współczynnik strat, co skutkuje portfelem, który w dłuższej perspektywie przewyższa inne klasy aktywów.
Fyde Treasury wybiera aktywa do włączenia do portfela Liquid Vault w trzech następujących krokach:
Oceń, czy płynność handlowa jest wystarczająca
Sprawdź przeszłość założycieli protokołu i audyt kodu protokołu, aby określić, czy występują problemy
Analizuj dane w łańcuchu za pomocą sztucznej inteligencji, aby ocenić, czy istnieją transakcje prania, koncentracja tokenów i naturalne trendy wzrostu itp.
Tokeny spełniające te kryteria zostaną uwzględnione w portfelu Liquid Vault. Ponadto Fyde Treasury wykorzystuje również sztuczną inteligencję w procesie zarządzania aktywami Liquid Vault, w tym:
Analiza i prognozowanie rynku: analizuj dane dotyczące transakcji w łańcuchu, trendy rynkowe, wiadomości itp., aby przewidzieć przyszłe trendy rynkowe
Obliczanie wagi i przywracanie równowagi: Oblicz optymalną wagę Tokena i równowagę w oparciu o przewidywane trendy rynkowe oraz najnowszą wydajność i zmienność Tokenów w portfelu
Zarządzanie ryzykiem i reagowanie: szybko identyfikuj ataki na zarządzanie, wyczerpywanie się puli płynności i nietypowe transakcje w określonych portfelach dla każdego tokena w portfelu w czasie rzeczywistym i szybko dostosowuj portfel lub izoluj powiązane tokeny
Zaawansowane strategie zarządzania aktywami: stale oceniaj wydajność portfela, analizuj skuteczność strategii i wydobywaj dane w celu modyfikowania i opracowywania nowych strategii. Następnie istniejące strategie są testowane w porównaniu z nowymi strategiami, mierzona jest ich skuteczność i stosowana do rzeczywistych strategii operacyjnych
Na dzień pisania tego tekstu, 23 sierpnia, w portfelu Liquid Vault znajduje się łącznie 29 tokenów, z których wszystkie są różnymi tokenami branżowymi opartymi na sieci Ethereum.
Panel kontrolny Liquid Vault, źródło: Fyde
Ponadto Fyde Treasury zapewnia funkcję, która pozwala użytkownikom deponującym tokeny zarządzania specyficzne dla protokołu w Liquid Vault, aby zachować swoje prawa głosu w zakresie zarządzania poprzez tokeny płynności. Tokeny zarządzające zdeponowane przez użytkowników w Liquid Vault są wysyłane do ich portfeli w postaci tokenów $gTRSY, a tokeny te mogą być używane na karcie zarządzania Fyde Treasury w celu przeprowadzania głosowań zarządczych dla odpowiedniego protokołu.
Jednakże na prawa głosu wpływa waga tokenów w portfelu, więc mogą się one zmieniać przy każdej korekcie portfela.
2.1.2. Działalność związana z wydobywaniem płynności
Fyde Treasury nagradza punkty Fyde dostawcami płynności, którzy zwiększają płynność na rynku $TRSY (Liquid Vault Liquidity Token) i obiecuje w przyszłości dystrybuować swój token zarządzający $FYDE w oparciu o te punkty.
W przeciwieństwie do innych działań związanych z wydobywaniem płynności, które zwykle wymagają od użytkowników bezpośredniego deponowania par handlowych na zdecentralizowanych giełdach w celu uzyskania tokenów lub punktów, Fyde Treasury akceptuje użytkowników wpłacania FYDE w ramach kontraktu wydobywania płynności w ramach protokołu i bezpośredniego zapewniania płynności na Uniswap v3. Uniswap v3 to zdecentralizowana giełda, która pozwala użytkownikom ustalać zakresy podaży podczas zapewniania płynności.
Zapewniając płynność dla Uniswap v3, system wykorzystuje środowisko symulacyjne oparte na sztucznej inteligencji do obliczenia i wykonania najlepszej ścieżki konwersji części zdeponowanej kwoty FYDE w ramach kontraktu wydobywczego płynności na USD ETH. Ponadto sztuczna inteligencja zarządza i optymalizuje zakres depozytów płynnościowych na Uniswap v3 w czasie rzeczywistym w oparciu o warunki rynkowe, dzięki czemu efektywność kapitałowa jest około 4 razy wyższa niż w przypadku zapewnienia tego samego kapitału na ogólnie zdecentralizowanych giełdach.
Panel symulacji AI, źródło: Fyde Docs
W ten sposób Fyde Treasury buduje fundusz koszykowy. Fundusz wykorzystuje sztuczną inteligencję do zarządzania w czasie rzeczywistym aktywami zdeponowanymi przez użytkowników w protokole, ograniczając w ten sposób ludzki osąd i zapobiegając różnym ryzykom na rynku.
2.1.3. Wykonanie protokołu
Od premiery w styczniu 2024 r. wartość TVL spółki Fyde Treasury stale rośnie, osiągając i stabilizując się na poziomie około 2 mln dolarów. Jednakże, ponieważ od końca maja rynek nadal słabnie, token $TRSY zwrócił -35% w ciągu ostatnich trzech miesięcy.
Jednak porównując zwroty $TRSY z innymi głównymi tokenami w ekosystemie Ethereum, wahania cen $TRSY są stosunkowo stabilne z mniejszymi spadkami.
Chociaż Fyde Treasury istnieje niecały rok, jego modele AI już się uczą i ewoluują dzięki danym rynkowym. W miarę gromadzenia i optymalizacji uczenia się AI może ono działać lepiej w przyszłości, dlatego warto zwrócić uwagę na przyszły kierunek rozwoju i wyniki Fyde Treasury.
2.2. Mozaic Finance: Optymalizator przychodów AI
Mozaic Finance to protokół optymalizacji plonów, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji strategii plonowania, wdrażanych za pomocą określonych protokołów DeFi. Zapewnia użytkownikom różne strategie zarządzania zasobami ekosystemu DeFi, prezentowane w formie skarbca i wykorzystuje następujące dwa typy sztucznej inteligencji do optymalizacji strategii:
Conon: Analizuj dane w łańcuchu w czasie rzeczywistym, aby przewidzieć warunki rynkowe i zmiany RRSO w strategiach pozyskiwania przychodów
Archimedes: Oblicz optymalne strategie inwestycyjne i przeprowadź alokację funduszy w oparciu o dane prognozy Conona
W Mozaic Finance agent AI Conon pełni rolę „analityka”, a Archimedes pełni rolę „stratega”, wspólnie zarządzając aktywami zdeponowanymi przez użytkowników.
2.2.1. Typ skarbca
Hercules: Jest to skarbiec, który wykorzystuje monety stablecoin do pozyskiwania zysków, a deponenci otrzymują token MOZ-HER-LP jako token płynności.
Aktywa zdeponowane przez użytkowników w skarbcu służą do zapewnienia płynności i generowania przychodów za pośrednictwem protokołu pomostowego Stargate. Sztuczna inteligencja łączy i ponownie równoważy aktywa w skarbcach w pule płynności o wyższej stopie zwrotu w czasie rzeczywistym. Osobliwością Stargate jest to, że nawet w przypadku tego samego aktywa RRSO różnych sieci będzie się różnić ze względu na różnice w płynności.
Panel Stargate Farm, nazwa: Stargate
Tezeusz: Jest to skarbiec, który generuje dochód poprzez różne zmienne aktywa, a deponenci otrzymają token MOZ-THE-LP jako token płynności.
Aktywa użytkowników zostaną zdeponowane w puli GM protokołu GMX, zdecentralizowanej giełdzie kontraktów terminowych typu perpetual futures, która zapewnia inwestorom płynność i zachęty. Przy wdrażaniu płynności uwzględnia się zmienność i stopy procentowe aktywów znajdujących się w obrocie w każdej puli GM. W zależności od warunków rynkowych proporcja monet typu stablecoin może zostać zwiększona i zdeponowana w Stargate w celu wygenerowania dodatkowych odsetek.
Panel kontrolny puli GMX GM, źródło: GMX
Perseus: Jest to skarbiec aktywnie wykorzystujący mechanizm konsensusu PoL (Proof of Liquidity) do zdobywania nagród sieciowych poprzez zapewnienie płynności dla protokołu ekosystemu Berachain, który wkrótce zostanie uruchomiony w sieci głównej. Zespół Mozaic Finance opracowuje i przygotowuje się do uruchomienia strategii z wykorzystaniem sieci testowej Berachain, której szczegóły zostaną ogłoszone w późniejszym terminie.
Więcej informacji na temat Berachain i mechanizmu konsensusu PoL można znaleźć w artykule Berachain — Niedźwiedź łapiący dwa króliki: płynność i bezpieczeństwo.
W przeciwieństwie do Fyde Treasury, który buduje fundusze koszyka Tokenów, Mozaic Finance to protokół wykorzystujący sztuczną inteligencję do optymalizacji strategii i procesów dostarczania płynności oraz zarządzania ryzykiem podczas deponowania zasobów użytkownika w protokołach DeFi.
Skarbce Herkulesa i Tezeusza będą dobrze sobie radzić do stycznia 2024 r., a oczekiwana RRSO wyniesie odpowiednio około 11% i 50%. Jednakże oba skarbce są obecnie zawieszone z powodu kradzieży środków ze skarbca Mozaic Finance.
Oczekiwane roczne zyski ze skarbców Herkulesa i Tezeusza według stanu na styczeń 2024 r., źródło: @Mozaic_Fi
2.2.2. Kradzież funduszy i Mozaic 2.0
W dniu 15 marca 2024 r. w Mozaic Finance doszło do kradzieży środków. W tym czasie zespół przechodził na nowe rozwiązanie bezpieczeństwa opracowane przez Hypernative w celu poprawy ryzyka i bezpieczeństwa w łańcuchu. Przed zakończeniem aktualizacji zabezpieczeń wewnętrzny programista odkrył, że środki ze skarbca mogą zostać skradzione przy użyciu kluczy prywatnych głównych członków zespołu. Włamali się do komputera członka, aby uzyskać klucz prywatny, a następnie za jego pomocą ukradli aktywa skarbca o wartości około 2 milionów dolarów, które następnie przekazali na scentralizowaną giełdę w celu likwidacji.
Dotknięty tym incydentem zespół Mozaic Finance zawiesił działalność skarbców Herkulesa i Tezeusza, a wartość opłat za zarządzanie i pobieranie opłat protokolarnych Token $MOZ spadła o około 80%. Po incydencie zespół Mozaic Finance natychmiast i przejrzyście ogłosił postęp incydentu i współpracował z firmami ochroniarskimi w celu śledzenia przepływu skradzionych aktywów. Jednocześnie zwrócili się do giełdy, na której twórcy przechowywali skradzione aktywa, o zamrożenie i zwrot środków w celu przywrócenia normalnego działania protokołu.
Na szczęście obecnie trwa zwrot wszystkich skradzionych środków. W oczekiwaniu na zwrot skradzionych środków ze scentralizowanej giełdy zespół przygotowuje się do uruchomienia Mozaic 2.0. Nowa wersja zawiera następujące ulepszenia:
Zwiększ bezpieczeństwo: uzyskaj audyty kodu i ulepszenia zabezpieczeń od specjalistów ds. bezpieczeństwa, takich jak Trust Security, Testmachine i Hypernative.
Ulepszanie modelu AI: kompleksowa aktualizacja istniejącego modelu Archimedesa oraz przewidywanie i wyciąganie wniosków z wydarzeń związanych z czarnym łabędziem, które jeszcze nie miały miejsca, w oparciu o wiedzę ekspercką. Ponadto wykrywaj decyzje odstające i ustawiaj flagi do przeglądu ręcznego i ulepszenia modelu.
Popraw doświadczenie użytkownika: Ulepsz interfejs użytkownika/UX Dapp i zwiększ dostęp użytkowników do Dapp w różnych środowiskach sieciowych poprzez abstrakcję konta i integrację usług pomostowych.
Dlatego też, chociaż Mozaic Finance doświadczyło poważnego kryzysu związanego z kradzieżą funduszy, aktywnie przygotowuje się do uruchomienia Mozaic 2.0, którego celem jest zapewnienie użytkownikom bezpieczniejszych i wydajniejszych usług zarządzania aktywami.
3. Wyzwanie: Dylemat decentralizacji i skalowalności AI
Jak dotąd na podstawie przypadków Fyde Treasury i Mozaic Finance dowiedzieliśmy się, w jaki sposób inteligentne protokoły DeFi wykorzystują sztuczną inteligencję jako podstawowy element aplikacji DeFi. Korzyści, jakie inteligentne protokoły DeFi mogą zapewnić poprzez sztuczną inteligencję, obejmują:
Budowa nowego modelu protokołu DeFi poprzez autonomię
Popraw efektywność kapitału poprzez analizę i optymalizację operacji kapitałowych
Analiza w czasie rzeczywistym i reakcja na ryzyko, takie jak nietypowe transakcje
Obecnie integracja blockchainu i sztucznej inteligencji koncentruje się głównie na stworzeniu infrastruktury blockchain w celu przezwyciężenia ograniczeń sztucznej inteligencji. Biorąc jednak pod uwagę wspomniane powyżej zalety, należy spodziewać się kolejnych prób wprowadzenia AI do protokołów DeFi. Oczywiście istnieją wyzwania, którymi należy się zająć w procesie integracji tych dwóch dziedzin.
Sztuczna inteligencja wymaga środowiska, które może szybko przetwarzać duże ilości danych, ale obecna infrastruktura blockchain nie jest w stanie obsłużyć takiej szybkości przetwarzania danych. Na przykład szacuje się, że model ChatGPT-3 wymaga przetwarzania bilionów danych na sekundę, aby odpowiedzieć na pytanie, czyli około 10 milionów razy szybciej niż maksymalny TPS (transakcji na sekundę) firmy Solana wynoszący 65 000.
Ponadto nawet jeśli infrastruktura blockchain rozwinie się do punktu, w którym będzie mogła wspierać przetwarzanie sztucznej inteligencji, przejrzystość publicznych łańcuchów bloków może w dalszym ciągu udostępniać społeczeństwu dane szkoleniowe i wagi decyzyjne modeli sztucznej inteligencji. Oznacza to, że transakcje generowane przez sztuczną inteligencję mogą stać się przewidywalne, narażając je na ryzyko różnorodnych ataków zewnętrznych.
W rezultacie protokoły DeFi, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję, w tym Fyde Treasury i Mozaic Finance, obecnie decydują się na uruchamianie sztucznej inteligencji na scentralizowanych serwerach i interakcję z łańcuchem bloków w oparciu o jej wyniki.
Jednak takie podejście powoduje, że użytkownicy muszą zaufać uczciwości zespołu odpowiedzialnego za zarządzanie sztuczną inteligencją podczas deponowania zasobów w protokole. Sytuacja ta podważa podstawową zasadę DeFi, która eliminuje potrzebę korzystania z zaufanych stron trzecich za pośrednictwem inteligentnych kontraktów w celu zapewnienia pozbawionego zaufania środowiska handlowego.
Podczas stosowania sztucznej inteligencji w blockchain kwestie decentralizacji i skalowalności są postrzegane jako wyzwania, które aplikacje DeFi muszą rozwiązać, wykorzystując sztuczną inteligencję. Rozwiązaniem staje się technologia zkML (uczenie maszynowe o zerowej wiedzy).
3.1. zkML (uczenie maszynowe o zerowej wiedzy)
zkML to technologia łącząca dowód wiedzy zerowej (ZKP) z uczeniem maszynowym (ML). Dowód z wiedzą zerową to metoda szyfrowania, która pozwala zweryfikować autentyczność danych bez ujawniania samych danych, zapewniając w ten sposób ochronę prywatności i weryfikację integralności danych. zkML wykorzystuje te cechy dowodu wiedzy zerowej i jest stosowany w dziedzinie uczenia maszynowego, umożliwiając weryfikację poprawności wyników modelu bez ujawniania danych wejściowych, parametrów i wewnętrznych mechanizmów modelu AI.
Ponadto sztuczną inteligencję można bezpiecznie zintegrować z protokołami DeFi, projektując inteligentne kontrakty protokołu DeFi w celu weryfikacji dowodów o zerowej wiedzy i generowania transakcji w łańcuchu tylko wtedy, gdy model sztucznej inteligencji działa uczciwie zgodnie z oczekiwaniami i bez zakłóceń zewnętrznych.
Na przykład wspomniana wcześniej firma Mozaic Finance planuje w przyszłości wprowadzić do swojego protokołu technologię „zerowej wiedzy”. Technologia zwiększy możliwość weryfikowania uczciwych decyzji Archimedesa i zarządzania skarbcem w czasie rzeczywistym – napisano w dokumencie.
Jednakże technologia oparta na wiedzy zerowej jest wciąż nowa i wymaga wielu dyskusji i rozwoju, aby osiągnąć praktyczne zastosowania. W szczególności w przypadku złożonych modeli sztucznej inteligencji generowanie dowodów o wiedzy zerowej, choć jest bardziej wydajne niż wykonywanie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio w łańcuchu bloków, nadal wymaga większej mocy obliczeniowej i przestrzeni dyskowej, niż może zapewnić obecna infrastruktura łańcucha bloków. Dlatego też, aby uczynić zkML naprawdę praktycznym, należy osiągnąć dalszy postęp technologiczny i optymalizacje w zakresie dowodów o wiedzy zerowej i infrastruktury blockchain.
4. Weryfikacja ekonomiczna i tożsamościowa w oparciu o agentów AI
Oczekuję, że w miarę dalszego rozwoju technologii blockchain i sztucznej inteligencji będą one stopniowo przezwyciężać wyzwania niezbędne do osiągnięcia ich integracji. Bazując na tym postępie, uważam, że w najbliższej przyszłości większość protokołów DeFi zintegruje sztuczną inteligencję ze swoimi mechanizmami operacyjnymi.
Ponadto wraz z pojawieniem się i dojrzałością platform do wdrażania agentów AI i platform handlowych, takich jak SingularityNET i Autonolas, sztuczną inteligencję można zintegrować nie tylko na poziomie protokołu, ale także stworzyć środowisko dla indywidualnych użytkowników, umożliwiające łatwe korzystanie z agentów AI. Innymi słowy, każdy uczestnik ekosystemu blockchain będzie mógł budować i wykorzystywać inteligentne protokoły DeFi zoptymalizowane dla osób fizycznych.
Na przykład agenci sztucznej inteligencji firmy Autonolas obstawiają zakłady na Omen, platformie rynku prognostycznego Gnosis Network, analizując dane w łańcuchu i poza nim, a ich liczba i aktywność stale rośnie. W ciągu roku od lipca 2023 r. agenci ci wygenerowali ponad milion transakcji.
Oczekuje się, że w przyszłości liczba spersonalizowanych agentów AI, którzy będą w stanie efektywnie zarządzać kapitałem przez całą dobę, będzie coraz większa i będą aktywnie uczestniczyć w ekosystemie blockchain. Będzie to sprzyjać wykorzystaniu niewykorzystanej płynności i bardziej efektywnym operacjom kapitałowym, znacznie poprawiając w ten sposób ogólną płynność ekosystemu. Docelowo transakcje pomiędzy agentami AI mogą stać się główną działalnością ekosystemu, tworząc nowy ekosystem gospodarczy oparty na agentach.
Ponadto w miarę jak spersonalizowane modele agentów AI stają się coraz bardziej inteligentne, agenci ci mogą rozszerzyć swój zakres działań na obszary zaprojektowane specjalnie dla „ludzi”. Obejmuje to zarządzanie aktywami w łańcuchu dostosowanym do osobistych preferencji, przechwytywanie okazji do zrzutów i uczestniczenie w nich oraz udział w działaniach związanych z zarządzaniem.
Dlatego też w miarę jak agenci sztucznej inteligencji symulują ludzkie zachowanie coraz dokładniej, w przyszłości coraz trudniej będzie odróżnić „prawdziwych” użytkowników od agentów sztucznej inteligencji. W tym celu oczekuje się, że wzrośnie znaczenie weryfikacji tożsamości jako mechanizmu potwierdzającego tożsamość i wyjątkowość użytkownika, szczególnie w protokołach ceniących wartość ludzką i sprawczość.
4.1. Dowód tożsamości
Dowód tożsamości to mechanizm pozwalający na weryfikację tożsamości i wyjątkowości osoby fizycznej poprzez połączenie unikalnych cech ludzkich z kontem osobistym w Internecie. Metody obecnie omawiane i rozwijane można podzielić na dwie główne kategorie:
Metoda oparta na uwierzytelnianiu fizycznym: używaj urządzeń sprzętowych do zbierania unikalnych informacji biometrycznych, takich jak rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie odcisków palców i rozpoznawanie tęczówki.
Metoda oparta na analizie behawioralnej: Określ autentyczność i niepowtarzalność konta, analizując wykres sieci społecznościowej użytkownika, reputację i wzorce aktywności sieciowej. Podejście to opiera się na aktywności sieciowej konkretnego konta użytkownika i jego interakcjach z innymi kontami.
Metody weryfikacji tożsamości oparte na analizie behawioralnej mogą lepiej chronić prywatność użytkowników i można je wdrożyć bez użycia specjalnych urządzeń sprzętowych. Aby jednak poprawić dokładność i wiarygodność dowodu, metoda ta wymaga dużej ilości danych sieciowych. Wraz ze wzrostem złożoności agentów AI ich możliwości rozpoznawania mogą spadać, dlatego oczekuje się, że w przyszłości metody weryfikacji tożsamości oparte na uwierzytelnianiu fizycznym będą szerzej stosowane.
Reprezentatywnym protokołem wykorzystującym uwierzytelnianie fizyczne w celu potwierdzenia tożsamości jest Worldcoin. Współzałożycielem projektu jest Sam Altman, założyciel OpenAI i twórca ChatGPT. Celem Worldcoin jest przypisanie unikalnego identyfikatora cyfrowego każdej osobie na świecie poprzez identyfikację i dystrybucję tokenów $WLD wśród osób posiadających identyfikator. Posunięcie to polega na zbadaniu i zbadaniu możliwości osiągnięcia uniwersalnego dochodu podstawowego w celu zwalczania przyszłego bezrobocia spowodowanego rozwojem sztucznej inteligencji.
4.1.1. Światowa moneta
Worldcoin to projekt potwierdzający tożsamość oparty na fizycznym uwierzytelnianiu przy użyciu specjalnego sprzętu zwanego Orb do rozpoznawania ludzkich tęczówek. Po zakończeniu rozpoznawania tęczówki sieć Worldcoin wydaje identyfikator światowy dla tej tęczówki i generuje klucz prywatny na urządzeniu osobistym użytkownika, którego można użyć do uzyskania dostępu do identyfikatora światowego.
Kula Worldcoin, źródło: Biała księga Worldcoin
Obecnie sieć Worldcoin przechowuje jedynie skróty zeskanowanych danych tęczówki, co uniemożliwia rekonstrukcję lub rozpoznanie tęczówek użytkowników. Gdy wymagane jest uwierzytelnienie World ID, urządzenie użytkownika generuje dowód z wiedzą zerową i wysyła go do sieci, chroniąc w ten sposób prywatność danych dotyczących działań użytkownika w łańcuchu. Ponieważ jednak system rozpoznaje tęczówkę tylko przy wydawaniu światowego identyfikatora, nadal istnieją pewne wyzwania, takie jak przeniesienie światowego identyfikatora poprzez handel urządzeniem posiadającym klucz prywatny i uzyskanie klucza prywatnego przez agenta AI. Aby zaradzić tym problemom, Worldcoin rozważa wprowadzenie systemu weryfikacji biometrycznej podczas korzystania z World ID i opracowanie algorytmów wykrywania sztucznej inteligencji w oparciu o analizę behawioralną.
5. Wniosek
W tym artykule badamy nowe protokoły usług, które pojawiają się w miarę integracji sztucznej inteligencji z ekosystemami blockchain, wyzwania stojące przed tymi protokołami oraz przyszłość ekosystemów blockchain opartych na agentach AI.
W przyszłości technologie AI i blockchain będą nadal się rozwijać i integrować ze sobą, aby wzajemnie uzupełniać swoje niedociągnięcia. Oczekuje się, że dzięki tej konwergencji zapewni obywatelom wygodniejsze środowisko łatwego dostępu do sztucznej inteligencji i technologii blockchain oraz korzystania z nich.
Szczególnie w przyszłym ekosystemie gospodarczym typu on-chain, którego rdzeniem będą agenci AI, ludzie będą mogli łatwo korzystać z usług finansowych i świadczyć je bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy finansowej. Pomoże to znacząco zwiększyć płynność ekosystemu on-chain i zwiększyć inkluzywność branży finansowej.
Ponadto sztuczna inteligencja i blockchain nie tylko wpływają na siebie nawzajem, ale mają także potencjał, aby stać się infrastrukturą dla różnych branż. Dlatego rozwój tych dwóch technologii będzie miał głęboki wpływ na całe społeczeństwo ludzkie, a nie tylko na pojedynczą branżę.
Jednak regulacje związane ze sztuczną inteligencją, takie jak ochrona prywatności danych i kwestie odpowiedzialności za sztuczną inteligencję, oraz regulacje związane z blockchainem, takie jak atrybuty bezpieczeństwa Tokenów, będą miały znaczący wpływ na przyszły kierunek rozwoju i strukturę branżową tych technologii. Dlatego w przyszłości musimy zwracać baczną uwagę na nadchodzące regulacje dotyczące branży AI i blockchain.
Mamy ostatecznie nadzieję, że rozwój tych technologii może stworzyć lepsze środowisko dla ludzkości i pomóc rozwiązać wiele problemów społecznych.