Введение

Пересечение двух разрушительных технологий - децентрализованных финансов (DeFi) и искусственного интеллекта (AI) - предвещает наступление эпохи преобразований в соответствующих сферах. В то время как искусственный интеллект использует возможности машинного обучения и шаблоны данных для имитации человеческого интеллекта, DeFi революционизирует традиционные финансы с помощью технологии блокчейн, устраняя посредников и позволяя проводить одноранговые транзакции.

В этой статье рассматривается неизбежное влияние искусственного интеллекта на DeFi, изучается его потенциал для изменения взаимодействия внутри платформ DeFi, смягчения присущих им ограничений и защиты сектора от уязвимостей. От тщательной проверки смарт-контрактов на предмет уязвимостей до повышения надежности оракулов и революции в кредитном скоринге - ИИ открывает целый спектр возможностей и проблем при интеграции в DeFi. Более того, с помощью подробных тематических исследований в этой статье показано, как новаторские проекты активно внедряют ИИ, предлагая заглянуть в будущее, где ИИ, дополняющий DeFi, способен перекроить финансовые ландшафты.

Что такое искусственный интеллект?

Источник: Simplilearn

Искусственный интеллект (ИИ) - это отрасль компьютерной науки, которая разрабатывает машины, способные выполнять задачи, ассоциирующиеся с человеческим интеллектом, путем обучения на основе данных и распознавания закономерностей, чтобы делать прогнозы или выполнять задачи автономно.

Популярные приложения ИИ окружают нас повсюду: самоуправляемые автомобили, чат-боты, виртуальные персональные помощники, роботы-ассистенты и системы распознавания изображений.

Общие методы, используемые при разработке систем искусственного интеллекта

Машинное обучение

Область искусственного интеллекта, в которой алгоритмы обучаются на данных, чтобы узнавать закономерности и делать выводы без явного программирования. Она включает в себя контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.

Глубокое обучение

Подраздел машинного обучения, который моделирует работу человеческого мозга с помощью нейронных сетей с большим количеством слоев (глубокие нейронные сети). Он широко применяется в иерархических представлениях данных и распознавании речи.

Обработка естественного языка (NLP)

НЛП позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Она включает в себя такие задачи, как распознавание речи, перевод языка и анализ настроения. НЛП применяется в чат-ботах, моделях понимания языка и виртуальных помощниках.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение обучает машины интерпретировать и принимать решения на основе визуальных данных. Она включает в себя такие задачи, как распознавание изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений. Компьютерное зрение используется в различных приложениях, включая анализ медицинских изображений, распознавание лиц и самоуправляемые автомобили.

Аппаратные средства искусственного интеллекта

Это специализированные устройства, которые облегчают и ускоряют выполнение задач искусственного интеллекта, такие как блок обработки графики, блок обработки тензоров и блок нейтральной обработки.

Обзор принципов работы искусственного интеллекта

Вот упрощенный анализ того, как разрабатывается искусственный интеллект.

Сбор данных: Системы искусственного интеллекта полагаются на огромные объемы данных, чтобы учиться и принимать обоснованные решения. Эти данные могут быть маркированными (для контролируемого обучения) или немаркированными (для неконтролируемого обучения).

Обучение: Во время обучения алгоритмы используют предоставленные данные для выявления закономерностей и взаимосвязей. Модель итеративно настраивает свои параметры, чтобы улучшить производительность.

Выводы: После обучения модель ИИ может делать прогнозы или принимать решения, когда ей предъявляются новые, невидимые данные. Этот процесс известен как умозаключение, и именно на этом этапе системы ИИ демонстрируют свои способности к обучению.

ИИ против автоматизации

ИИ часто путают с автоматизацией - популярной концепцией, которая уже используется в DeFi, т.е. в смарт-контрактах. Автоматическим системам не хватает когнитивных способностей. Они основаны на правилах и не способны обучаться, рассуждать или понимать данные, выходящие за рамки заданных инструкций. Например, смарт-контракт будет выполнять свою функцию только при выполнении заранее определенных условий. В то время как системы искусственного интеллекта могут имитировать человеческий интеллект, распознавать закономерности, обнаруживать ошибки, решать проблемы, предлагать решения и объяснения, основанные на фактах, и при этом генерировать результаты.

Понимание DeFi и его компонентов

Децентрализованные финансы, широко известные как DeFi, относятся к финансовым услугам, построенным на технологии блокчейн. Он объединяет услуги, предлагаемые традиционными финансовыми учреждениями, такие как сбережения, займы, кредитование, и более сложные виды деятельности, такие как управление активами и создание инвестиционных продуктов.

Отличительной особенностью DeFi является выполнение транзакций через одноранговые сети, чему способствуют самоисполняющиеся коды, известные как смарт-контракты.

В отличие от обычных банков, пространство DeFi работает без посредников и центральных органов власти. Транзакции в экосистеме DeFi происходят круглосуточно, практически в режиме реального времени, а криптоактивы могут безопасно храниться на компьютерах, аппаратных кошельках или других платформах, что обеспечивает пользователям гибкость доступа.

DeFi стремится к всеобщей доступности, особенно для тех, у кого есть подключение к Интернету, тем самым бросая вызов ограничениям, распространенным в традиционных финансовых учреждениях, таким как громоздкая документация, задержки в расчетах и географические барьеры.

Однако платформы DeFi восприимчивы к уязвимостям смарт-контрактов и хакерским инцидентам. Существует необходимость в дальнейших усовершенствованиях используемой технологии, чтобы завоевать доверие пользователей и повысить уровень ее использования.

Ключевые компоненты DeFi

Децентрализованные биржи (DEX)

Думайте о DEX как о децентрализованных банках, работающих на блокчейне. Это платформы, которые облегчают торговлю криптовалютами между пользователями. Пользователи хранят свои закрытые ключи, а ликвидность часто предоставляется участниками в виде пулов ликвидности и автоматизированных маркет-мейкеров (AMM).

Фермы доходности и пулы ликвидности

Пользователи могут зарабатывать, предоставляя ликвидность децентрализованным биржам, или ставить свои активы на кон, чтобы получить дополнительные токены или вознаграждения.

Кредитование и заимствование

Пользователи могут давать в долг и заимствовать криптовалюты, не обращаясь к традиционным финансовым посредникам и не прибегая к обескураживающей бюрократии. DeFi также предоставляет флэш-кредиты - необеспеченные займы, которые берутся и погашаются в рамках одной сделки, что часто используется для быстрых арбитражных возможностей.

Оракулы

В DeFi оракулы предоставляют внешние данные, например. Ценовые каналы для блокчейна, позволяющие смарт-контрактам реагировать на события реального мира.

По сути, искусственный интеллект может быть применен к этим и другим компонентам DeFi, влияя на то, как мы с ними взаимодействуем. Подробнее об этом говорится в следующем разделе.

Влияние искусственного интеллекта на DeFi

Искусственный интеллект - это инструмент, способный изменить то, как мы взаимодействуем с DeFi. ИИ может применяться для разработки новых продуктов DeFi, аудита смарт-контрактов, проверки информации, предоставляемой оракулами, и определения кредитных баллов для кредитования. Несмотря на потенциальные проблемы, с которыми сталкивается использование ИИ в DeFi, преимущества перевешивают ограничения. В настоящее время несколько проектов DeFi внедряют искусственный интеллект в свои услуги либо как продукт, либо как основополагающую часть своей технологии.

Аудит и автоматизация смарт-контрактов

Источник: ResearchGate - Смарт-контракты на базе искусственного интеллекта могут быть развернуты в блокчейн-сети в режиме "вне цепи".

Смарт-контракты работают на основе детерминированного кода и не обладают способностью обучаться, адаптироваться или принимать решения, выходящие за рамки их запрограммированной логики.

ИИ может проверять смарт-контракты на наличие ошибок, которые могут поставить под угрозу их работу, гарантируя, что код безопасен и устойчив к эксплойтам.

Алгоритмы NLP (обработки естественного языка) могут использоваться для анализа аудиторских отчетов, документации и комментариев, связанных со смарт-контрактом.

Перед развертыванием смарт-контракта алгоритм распознавания образов может выявить шаблоны, связанные с распространенными ошибками кодирования, такими как переполнение буфера и проблемы с повторным вхождением. Выполнение смарт-контрактов может быть оптимизировано, что приведет к более эффективным транзакциям в децентрализованных приложениях (DApps).

Обнаружение аномалий в оракулах

Оракулы - это сторонние сервисы, которые позволяют смарт-контрактам получать доступ к данным вне цепи, способным повлиять на их исполнение на цепи. По сути, оракул отвечает за запрос, проверку и аутентификацию внешних данных перед передачей их в блокчейн.

Учитывая, что результаты работы смарт-контрактов зависят от точности данных, предоставляемых Oracle, обеспечение их надежности имеет первостепенное значение. Неточные данные могут привести к необратимому исполнению смарт-контракта, что приведет к безвозвратной потере средств пользователя из-за автоматической и неизменяемой природы транзакций в блокчейне.

Чтобы повысить целостность данных, обрабатываемых оракулами, можно использовать различные методы искусственного интеллекта, такие как генеративные состязательные сети (GAN), леса изоляции, локальные факторы выброса и т.д. Эти методы позволяют выявить нерегулярные закономерности или выбросы в наборе данных.

Гипотетически, модель ИИ поможет обнаружить аномальное поведение в данных, агрегированных оракулами из разных источников. Затем сеть Oracle может тщательно изучить эти аномалии и предпринять корректирующие действия, прежде чем передать данные в блокчейн.

Кредитный скоринг

Для оценки кредитоспособности пользователей в протоколах кредитования DeFi. Кредитный скоринг на основе искусственного интеллекта может использовать алгоритмы машинного обучения для анализа истории транзакций и других необходимых данных.

Обнаружение мошенничества

Децентрализованная система подвержена большему риску мошенничества из-за относительной анонимности пользователей. Например, фальшивый объем биржевых торгов или подозрительная передача ликвидности могут быть направлены на выявление с помощью методов анализа данных.

Новые предложения продуктов

Появление ИИ откроет новый рынок проектов, применяющих ИИ в своих продуктовых предложениях. Например, торговые инструменты на основе искусственного интеллекта для продажи или аренды от компаний yPredict, Fetch.ai. По мере развития технологии будут изучаться все более творческие варианты использования ИИ.

Предиктивная аналитика для автоматизированной торговли

Данные - неотъемлемая часть DeFi, и хотя существует множество источников данных, их обработка для принятия выгодных решений может оказаться непростой задачей.

Предиктивная аналитика, использующая поиск данных, статистику и машинное обучение для принятия более обоснованных решений, может анализировать прошлые тенденции рынка, чтобы предсказать, что произойдет в будущем. Они могут быть объединены с торговыми ботами с искусственным интеллектом, которые оптимизируют стратегии, совершают сделки и управляют портфелями более эффективно - снижая потери и повышая ликвидность.

Предиктивная аналитика также может быть использована для динамического управления портфелями DeFi. Алгоритмы могут постоянно анализировать рыночные условия и корректировать состав портфеля в режиме реального времени, обеспечивая его соответствие прогнозируемым рыночным тенденциям.

Примеры проектов DeFi с использованием технологии искусственного интеллекта

В этом разделе рассказывается о проектах, в которых искусственный интеллект был интегрирован в их функциональность.

Cortex

Источник: Cortex

Cortex - это публичный блокчейн с открытым исходным кодом, предназначенный для включения возможностей машинного обучения в смарт-контракты и децентрализованные приложения (DApps). Решив проблему выполнения ИИ на цепочке, разработчики смогут комбинировать язык Solidity с готовыми моделями ИИ на уровне хранения Cortex для создания DApps и смарт-контрактов с улучшенным ИИ.

Инъективный

Источник: Injective

Injective - это блокчейн на базе Cosmos, который сочетает в себе элементы искусственного интеллекта (AI) и децентрализованных финансов (DeFi). DApps, построенные на Injective, могут использовать алгоритмы искусственного интеллекта, повышая эффективность рынка и оптимизируя процессы принятия решений, особенно на децентрализованных биржах. Компания Injective утверждает, что является пионером в предоставлении "автоисполняемых смарт-контрактов".

Дюна AI

Компания Dune Analytics, специализирующаяся на аналитике блокчейна, разработала Dune AI, чтобы упростить получение запросов на криптовалютные данные. Используя механизм обработки естественного языка, аналогичный ChatGPT4 от OpenAI, Dune AI предоставит пользователям доступ к данным, связанным с криптовалютами, с помощью функций чата без необходимости изучать команды SQL.

yPredict

Источник: yPredict

Децентрализованный рынок и торговая платформа на базе Polygon, предоставляющая трейдерам и инвесторам доступ к десяткам сигналов, прорывов, распознавания паттернов и социальных/новостных настроений, основанных на искусственном интеллекте. Расширив сферу своей деятельности за пределы торговли, компания разработала два инструмента для создания контента - Калькулятор обратных ссылок и Помощник по написанию текстов.

Каждая модель, представленная инженерами ИИ, будет проверена членами DAO, прежде чем она будет предложена на платформе для подписки. yPredict использует многоуровневую бизнес-модель, в которой инструменты и услуги предлагаются на разных уровнях, каждый из которых имеет свою цену и набор функций. Такой подход обеспечивает всеохватность, удовлетворяя как высококлассных трейдеров, так и тех, кто только начинает свою деятельность.

RociFi

Источник: RociFi

RociFi - это кредитный скоринг, протокол кредитования с низким уровнем залога и эффективным капиталом, использующий данные о цепочке, машинное обучение и децентрализованные идентификационные данные, включая учетные записи в социальных сетях, участие в децентрализованных автономных организациях (DAO) и владение несгораемыми токенами (NFTs).

Fetch.ai

Источник: Fetch.ai

Fetch.ai специализируется на приложениях, связанных с децентрализованными финансами, транспортом, управлением энергопотреблением и различными бизнес-задачами. Эта платформа позволяет разработчикам интегрировать искусственный интеллект в свои приложения для более эффективной и интеллектуальной автоматизации.

Потенциальные проблемы

Развертывание на цепочке

Развертывание сложных моделей искусственного интеллекта непосредственно в цепочке может быть ресурсоемким, что приведет к проблемам масштабируемости и повышению платы за газ. Многие операции ИИ требуют значительных вычислительных мощностей, которые могут не соответствовать ограничениям и затратам, связанным с выполнением в цепочке. Кроме того, хранение больших моделей ИИ и наборов данных на цепочке может быть сопряжено с проблемами из-за ограничений хранения данных в сетях блокчейн.

Риски безопасности

Инструменты искусственного интеллекта часто создаются централизованными организациями, если они не имеют открытого исходного кода, и такие инструменты могут стать точкой атаки, если их функции безопасности будут скомпрометированы.

Централизация

Проекты DeFi, которые решили положиться на централизованные сервисы искусственного интеллекта, подвергаются риску, если в этих сервисах случаются перебои или меняются политики.

Недостаток данных

Успех ИИ во многом зависит от того, насколько эффективно и точно он будет обучен на огромных массивах данных. Децентрализованные финансы, которые все еще находятся на ранних стадиях своего развития, могут потребовать больше данных для эффективного функционирования моделей ИИ. Искаженные данные могут привести к созданию предвзятых алгоритмов, дающих неточные кредитные баллы, плохие кредиты и т.д.

Заключение

Слияние ИИ и DeFi - это преобразующий союз инновационных технологий, меняющий финансовый ландшафт. ИИ приносит интеллектуальные инструменты для оптимизации работы DeFi, начиная от защиты смарт-контрактов и заканчивая прогнозированием рыночных тенденций. Хотя такие проблемы, как нехватка данных и централизованная зависимость, существуют, такие новаторские проекты, как Cortex и yPredict, демонстрируют огромный потенциал. По мере развития ИИ и роста экосистем DeFi, этот симбиотический союз обещает демократизировать финансы, открыть инновационные продукты и привести к будущему, в котором децентрализованный интеллект будет способствовать финансовой свободе.