主要要點
在這個博客系列中，我們總結了我們的研究團隊的研究結果，邀請您深入瞭解原始報告。
本文預覽了最近的幣安研究報告，該報告討論了人工智能（AI）和加密貨幣之間的交集。
目前，加密領域存在一些人工智能用例，但我們仍處於開發的早期階段，還有更多的潛力尚未釋放。
感謝幣安研究院，您可以利用行業級分析來了解塑造 Web3 的流程。通過分享這些見解，我們希望爲社區提供加密貨幣研究領域的最新知識。如需深入瞭解，完整報告可在幣安研究院網站上找到。
人工智能、區塊鏈和加密貨幣都是顛覆性技術的例子。它們都徹底改變了傳統系統，並開啓了我們尚未探索的新世界。
目前，人工智能已在多個領域與加密技術相結合，增強了現有流程並帶來了許多額外的好處。人工智能通常在改善整體用戶體驗方面起着輔助作用。然而，與任何新興技術一樣，人工智能既有好處，也有風險，需要注意。
今天，我們將通過研究人工智能 (AI) 的優勢、挑戰和各領域的主要用例來探索人工智能 (AI) 與數字資產的交匯點。
生態系統概覽
雖然人工智能最近因 OpenAI 的 ChatGPT 等大型語言模型 (LLM) 而廣受歡迎，但開發人員幾十年來一直在研究底層技術。儘管如此，我們仍處於早期階段，還需要做更多的工作才能實現廣泛採用並釋放人工智能的全部潛力。具體來說，人工智能與區塊鏈的交匯可以釋放出許多新的可能性。
人工智能在加密領域的應用正在迅速增長。如今，該技術已應用於加密領域的許多方面，並且通常在改善整體用戶體驗方面發揮着輔助作用。
生態系統概覽
來源：幣安研究院
廣義上講，加密貨幣中的人工智能生態系統可以分爲兩部分：智能賬本和人工智能驅動的服務。在這種情況下，智能賬本是使用人工智能自動執行任務並在區塊鏈上跟蹤它們的網絡。除此之外，還有人工智能驅動的服務——在後端使用人工智能爲用戶提供各種實用程序的產品。
人工智能的優勢與挑戰
現階段，人工智能在加密領域的主要優勢包括：
提高效率——人工智能可以幫助自動化任務和決策過程，提高效率和生產力。
更好的分析和洞察力——人工智能可以作爲額外的檢查來幫助大數據分析，以提高準確性。分析大量數據通常很耗時；人工智能也有助於簡化流程。
增強風險管理流程——從補充智能合約審計到自動化風險監控流程，人工智能可以幫助識別危險信號並加強風險管理。
當然，任何新技術在實施過程中都會帶來新的挑戰。當前人工智能生態系統在數字資產領域應用面臨的主要挑戰包括：
採用率有限——以人工智能爲重點的加密 DApp 獲得了一些關注，但僅限於一小部分精明的用戶。可以理解的是，這是一個相對年輕的領域，但推動更多實際用例對於提高採用率至關重要。
實用性與概念驗證——儘管該領域有許多項目正在積極開發並尋求整合人工智能，但許多項目仍處於概念驗證階段。可用的產品是推動該領域採用和增長的關鍵。
關注數據隱私——鑑於人工智能依賴大量數據，隱私至關重要，尤其是在數據的使用和保護方面。數據保護、使用和安全政策的重要性怎麼強調也不爲過。
技術挑戰——將人工智能與區塊鏈技術相結合在技術上具有挑戰性，需要項目團隊具備這兩個領域的專業知識。制定共同標準並在這些領域持續研究將有助於推動創新。
DeFi 用例
在去中心化金融 (DeFi) 領域，我們看到人工智能增強了智能合約審計流程，促進了交易自動化，並與預測分析相結合以實現更準確的預測，還有其他創新。讓我們更深入地探討前兩個。
智能合約審計
智能合約審計涉及檢查和分析智能合約代碼以識別潛在的安全或技術問題。審計是加密生態系統所有部門項目的標準保護措施。考慮到智能合約所保護的資金量，審計對於 DeFi 尤其重要。
人工智能可以增強智能合約審計流程。例如，人工智能工具在初步安全篩查期間識別潛在的危險信號。然後，專家可以審查這些潛在的漏洞，提供解決方案，並根據需要進行額外的測試。
本質上，人工智能可以在審計過程中充當額外的眼睛。
案例研究：ChatGPT
ChatGPT 旨在對自然語言輸入生成類似人類的響應，並有助於實現任務自動化。開發人員已經進行了實驗來了解其功能，特別是它是否可以用於改進智能合約代碼。
在一項這樣的實驗中，區塊鏈安全公司 CertiK 將 ChatGPT 的審計與人工審計員進行的審計進行了比較。他們發現 ChatGPT 正確地指出了幾個常見的安全問題，但在更復雜的問題上卻遇到了麻煩。
安全審計：ChatGPT 與 Human
資料來源：CertiK
這些發現表明，雖然像 ChatGPT 這樣的人工智能模型可以幫助指出常見問題，但它們不能獨立存在，最好起到補充作用。安全專家的手動審覈對於全面準確的分析仍然至關重要。
智能貿易自動化
監控 DeFi 交易頭寸可能既困難又耗時，尤其是在市場波動期間。雖然交易機器人並不是什麼新鮮事，但它們可以通過人工智能得到顯著改進。隨着人工智能的發展和與 DeFi 的整合，附加功能和更復雜的工具正在成爲可能。
總體而言，智能自動化工具能夠通過簡化複雜流程並使其對 DeFi 用戶更加直觀來改善用戶體驗。通過這樣做，這些工具有可能推動 DeFi 應用程序的採用。
NFT 用例
在 NFT 領域，AI 實現了生成藝術創作，實現了智能和交互式 NFT，並提供了簡化數據分析流程的工具等創新。我們將在這裏探討前兩個。
生成藝術
生成藝術是使用自主系統創作的創意作品。一些 NFT 項目已經將人工智能用於此類目的。創作者可以輸入參數、規則或約束（例如圖案、顏色、形狀等），然後人工智能將根據此框架生成藝術品。
通過使用人工智能，生成藝術使創作者能夠製作出具有無限可擴展性但仍然保持一致風格的獨一無二的作品。
案例研究：Bicasso
Binance 的 Bicasso 是一個 AI NFT 生成器，用戶只需在系統中輸入文本或圖像，即可創建由 AI 生成的獨特圖像。它使用 AI 算法根據輸入的模式和特徵來創建圖像。
用戶可以通過添加細節（例如配色方案、構圖或他們希望在藝術品中看到的元素）來更加具體。當對結果感到滿意時，他們可以在 BNB 鏈上將自己的作品鑄造爲 NFT。
通過分析大量數據點，Bicasso 等 AI 圖像生成器可以創建具有與數據集中相似風格或元素的原創獨特圖像。這種技術有可能大規模創建逼真的遊戲和電影圖像，並可用於生成設計原型。
使用 Binance Bicasso 生成 AI 圖像
來源：幣安
一些最著名的生成藝術 NFT 項目非常成功，併產生了以六位數售價的珍貴收藏品。
智能型功能
藉助人工智能，之前靜態的 NFT 正在轉變爲可以與您交流的智能 NFT（iNFT）。從本質上講，iNFT 利用人工智能的生成能力使底層 NFT 變得生動。
iNFT 融合了 AI 和 NFT 技術，提供具有智能特徵和推理能力的交互式代幣。通過使用 AI，它們可以分析數據，根據實時交互來學習和發展自己的個性。從概念上講，AI 使 iNFT 能夠吸收新的元數據來塑造其未來的交互和個性。
這可能會對 Web3 遊戲和更廣泛的元宇宙的未來產生深遠的影響，遊戲中的角色互動性將顯著增強，對話也將變得更加逼真。
展望未來
人工智能和區塊鏈等突破性技術的結合開闢了無限可能和潛在用例。它已經讓我們重新思考我們與技術互動的方式，以新穎的方式解決舊問題。
然而，必須注意的是，雖然概念用例可能看起來很有趣，但人工智能加密項目尚未實現大規模採用。這表明，此類項目可能“可有可無”，但並非絕對必要——至少基於該領域目前的創新水平。
儘管如此，新興技術需要時間來發展並達到更明確的狀態。展望未來，人工智能技術和加密貨幣的持續發展可能會帶來更多用例，這對生態系統中的不同利益相關者都有幫助。我們將不得不拭目以待，看看人工智能和加密貨幣的交匯將爲 Web3 用戶帶來什麼。
幣安研究院
幣安研究團隊致力於提供客觀、獨立、全面的加密領域分析。他們發表關於 Web3 主題的深刻見解，包括但不限於加密生態系統、區塊鏈應用程序和最新的市場發展。
本文是完整報告的快照，該報告全面分析了 DeFi 和 NFT 領域、去中心化自治組織 (DAO) 等更多用例和實際示例。它還討論了人工智能在加密貨幣領域的潛力，並附有該領域傑出思想領袖的觀點。內容如此豐富，您一定不想錯過這些獨家見解。
要閱讀報告的完整版本，請單擊此處。您可以在幣安研究網站的“洞察與分析”頁面上找到其他深入的 Web3 報告。不要錯過利用加密貨幣研究領域的最新見解武裝自己的機會！
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幣安研究院簡介
幣安研究院 2.0
幣安研究院：加密貨幣主要趨勢 – 2023 年 5 月
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