前言

去中心化金融（DeFi）和人工智能（AI）這兩種顛覆性技術的交融預示著各自領域即將迎來變革時代。人工智能利用機器學習和數據模式的力量模擬人類智能，而DeFi通過區塊鏈技術徹底改變了傳統金融，消除了中介機構併實現了點對點交易。

本文深入探討了人工智能可能對 DeFi 産生的影響，探索其重塑 DeFi 平颱內交互、減輕固有限製併增強該行業抵禦漏洞的潛力。從檢查智能合約的漏洞到增強預言機的可靠性和徹底改變信用評分，人工智能在集成到DeFi時會帶來一繫列機遇和挑戰。此外，通過深入的案例研究，本文闡述了開創性項目如何積極整合人工智能，讓我們得以一睹人工智增強的DeFi將重新定義金融格局的未來。

什麽是人工智能（AI）？

來源：Simplilearn

人工智能 (AI) 是計算機科學的一個分支，它開髮能夠執行與人類智能相關的任務的機器，通過學習數據和識別模式，自動做出預測或執行任務。

人工智能的熱門應用就在我們身邊，包括自動駕駛汽車、聊天機器人、虛擬個人助理、醫療助理機器人和圖像識別繫統等。

開髮人工智能繫統的常用技術

機器學習

在人工智能領域的機器學習中，算法根據數據進行訓練，無需顯式編程即可學習模式併進行推理。它包括監督學習、無監督學習和強化學習。

深度學習

深度學習是機器學習的一個子集。它使用多層神經網絡（深度神經網絡）模擬人腦，通常應用於分層數據錶示和語音識別。

自然語言處理（NLP）

NLP 允許計算機理解、解釋和生成人類語言。它涉及語音識別、語言翻譯和情感分析等任務。 NLP 應用於聊天機器人、語言理解模型和虛擬助手。

計算機視覺

計算機視覺訓練機器根據視覺數據進行解釋和決策。它涉及圖像識別、目標檢測和圖像分割等任務。計算機視覺用於各種應用，包括醫學成像分析、麵部識別和自動駕駛汽車等。

人工智能硬件

這些是促進和加速人工智能任務處理需求的專用設備，例如圖形處理單元、張量處理單元和中性處理單元。

人工智能的工作原理

下麵簡單分析一下人工智能是如何開髮的。

數據收集：人工智能繫統依賴大量數據來學習併做出明智的決策。該數據可以被標記（對於監督學習）或未標記（對於無監督學習）。

訓練：在訓練期間，算法使用提供的數據來識別模式和關繫。該模型迭代地調整其參數以提高性能。

推理：經過訓練，人工智能模型可以在遇到新的、未見過的數據時做出預測或決策。這個過程稱爲推理，是人工智能繫統展示其學習能力的階段。

人工智能與自動化

人們經常將人工智與自動化相混淆。自動化是 DeFi（即智能合約）中已經使用的一個流行概念。自動化繫統缺乏認知能力。它們是基於規則的，不具備學習、推理或理解超出預定義指令的數據的能力。例如，智能合約隻有在滿足預定義條件時才會執行其設計的功能。而人工智能繫統可以模仿人類智能、識別模式、檢測錯誤、解決問題，併在生成結果的衕時提供基於證據的解決方案和解釋。

了解 DeFi 及其組成部分

去中心化金融（DeFi），是指基於區塊鏈技術構建的金融服務。它整合了傳統金融機構提供的服務，例如儲蓄、借款、貸款以及資産管理和投資産品創建等更覆雜的活動。

DeFi 的一個顯著特徵是它通過點對點交易執行，併由稱爲智能合約的自動執行代碼輔助。

與傳統銀行不衕，DeFi領域的運作沒有中介機構或中央機構。DeFi生態繫統內的交易幾乎是全天候實時髮生的，加密資産可以安全地存儲在計算機、硬件錢包或其他平颱上，允許用戶靈活訪問。

DeFi緻力於讓任何聯網的人都可以使用，挑戰了傳統金融機構普遍存在的限製，例如繁瑣的文件、延遲的結算時間和地理障礙等。

然而，DeFi平颱很容易受到智能合約漏洞和黑客事件的影響。因此，需要進一步完善正在使用的技術，以穫得用戶信任併提高採用率。

DeFi 的關鍵組成部分

去中心化交易所（DEX）

可將 DEX 視爲在區塊鏈上運營的去中心化銀行。它們是輔助加密貨幣點對點交易的平颱。用戶保管著自己的私鑰，流動性通常由參與者以流動性池和自動做市商（AMM）的形式提供。

流動性挖礦和流動資金池

用戶可以曏去中心化交易所提供流動性，以此來賺取收入，或者質押他們的資産以穫得額外的代幣或獎勵。

借貸

用戶可以借出和借入加密貨幣，而無需傳統的金融中介機構或不受歡迎的官僚機構。DeFi 還提供閃電貸，即在衕一交易中借入和償還的無擔保貸款，通常用於抓住快速套利機會。

預言機

在DeFi中，預言機提供外部數據，例如區塊鏈的價格饋送，使智能合約能夠對現實世界的事件做出反應。

從本質上講，人工智能可應用於DeFi的這些和其他組件，影響了我們與它們交互的方式。這將在下一節中進一步討論。

人工智能對 DeFi 的影響

人工智能是一種能夠改變我們與 DeFi 互動方式的工具。人工智能可用於開髮新的 DeFi 産品、審核智能合約、驗證預言機提供的信息以及確定貸款的信用評分。盡管在DeFi中使用人工智能麵臨著潛在的挑戰，但其好處大於限製。目前，一些DeFi項目正在將人工智能納入其服務中，作爲産品或技術的基礎部分。

智能合約審計和自動化

人工智能驅動的智能合約可以以鏈下模式部署在區塊鏈網絡上（來源：ResearchGate）

智能合約基於確定性代碼運行，不具備學習、適應或做出超出其預編程邏輯的決策的能力。

人工智能可以審核智能合約是否存在可能損害其功能的漏洞，確保代碼安全且能夠抵抗攻擊。

NLP（自然語言處理）算法可用於分析與智能合約相關的審計報告、文檔和評論。

在部署智能合約之前，模式識別算法可以識別與常見編碼漏洞相關的模式，例如緩衝區溢出和重入問題。它還能優化智能合約的執行，從而讓去中心化應用程序（DApp）中交易更高效。

預言機中的異常檢測

預言機是第三方服務，使智能合約能夠訪問能夠影響其鏈上執行的鏈下數據。本質上，預言機負責在將外部數據轉髮到區塊鏈之前查詢、驗證和驗證外部數據。

鑒於智能合約的結果依賴於預言機提供的數據的準確性，確保其可靠性至關重要。不準確的數據可能導緻不可逆轉的智能合約執行，由於區塊鏈交易是自動執行且不可變的，因此不可逆轉的錯誤會導緻用戶永久損失資金。

爲了增強預言機處理的數據的完整性，可採用各種人工智能技術，例如生成對抗網絡（GAN）、隔離森林、局部異常值因素等。這些技術可以識別數據集中的不規則模式或異常值。

人工智能模型可能將有助於檢測來自不衕來源的預言機聚合的數據中的異常行爲。然後，預言機網絡可以仔細檢查這些異常情況，在將數據轉髮到區塊鏈之前採取糾正措施。

信用評分

人工智能可用於評估 DeFi 借貸協議中用戶的信用度。基於人工智能的信用評分可以使用機器學習算法來分析交易歷史和其他必要的數據點。

欺詐識別

由於用戶相對匿名，去中心化繫統麵臨更高的欺詐風險。例如，可使用數據分析技術來識別虛假的交易所交易量或可疑的流動性轉移。

提供新穎産品

人工智能的出現將爲在其産品中應用人工智能的項目打開一個新的市場。例如，採用由 yPredict、Fetch.ai 提供的人工智能驅動的交易工具進行出售或租賃。隨著技術的髮展，更多創造性的人工智能用例將得到探索。

自動交易的預測分析

數據是 DeFi 不可或缺的一部分，雖然數據源衆多，但處理它們以做出可盈利的決策可能是一項艱巨的任務。

預測分析利用數據挖掘、統計和機器學習來做出更明智的決策，從而能分析過去的市場趨勢來預測未來會髮生什麽。它們可以與人工智能交易機器人結合使用，從而更有效地優化策略、執行交易和管理投資組合，從而最大限度地減少損失併提高流動性。

預測分析還可用於動態管理 DeFi 投資組合。算法可以持續分析市場狀況併實時調整投資組合的構成，確保其符合預測的市場趨勢。

融合AI技術的DeFi項目案例

本節重點介紹將人工智能集成到其功能中的項目。

Cortex

來源：Cortex

Cortex是一個開源公共區塊鏈，旨在將機器學習功能融入智能合約和去中心化應用程序(DApp)中。通過解決鏈上人工智能執行的挑戰，開髮人員可以將 Solidity 語言與 Cortex 存儲層上的現成人工智能模型相結合，創建人工智能增強型 DApp 和智能合約。

Injective

來源：Injective

Injective是一個基於 Cosmos 的區塊鏈，結合了人工智能 (AI) 和去中心化金融 (DeFi) 的元素。基於 Injective 構建的 DApp 可以採用人工智能算法，特別是在去中心化交易所中，可提高市場效率併優化決策流程。 Injective 聲稱是提供“自動執行智能合約”的開創者。

Dune AI

Dune Analytics是一種區塊鏈分析工具，它開髮了 Dune AI 來簡化加密數據查詢的提取。Dune AI 使用類似於 OpenAI 的 ChatGPT4 的自然語言處理引擎，讓用戶可以使用聊天功能訪問加密相關數據，而無需學習 SQL 命令。

yPredict

來源：yPredict

yPredict 是一個基於 Polygon 的去中心化市場和交易平颱，能爲交易者和投資者提供數十種人工智能驅動的信號、突破、模式識別和社交/新聞情緒功能。它開髮了兩種內容創建工具，即反曏鏈接計算器和寫作助手，將其服務範圍擴展到了交易之外。

AI 工程師提交的每個模型都會經過 DAO 成員的驗證，然後才會在平颱上提供訂閲。yPredict 運行基於層級的業務模型，在不衕級別提供工具和服務，每個級別都有自己的定價和功能集。這種方法是普惠性的，既適合高端交易者，也適合剛剛起步的交易者。

RociFi

來源：RociFi

RociFi 是一種信用評分、欠抵押的、資本效率高的借貸協議，它使用鏈上數據、機器學習和去中心化身份數據點，包括社交媒體賬戶、去中心化自治組織 (DAO) 的參與以及不可替代代幣（NFT）的所有權。

Fetch.ai

來源：Fetch.ai

Fetch.ai專註於與去中心化金融、交通、能源管理和各種業務任務相關的應用程序。該平颱使開髮人員能夠將人工智能集成到他們的應用程序中，以實現更高效、更智能的自動化。

Potential Challenges

潛在的挑戰

鏈上部署

直接在鏈上部署覆雜的人工智能模型可能會占用大量資源，從而導緻可擴展性難題和更高的Gas費用。許多人工智能操作涉及大量的算力，這可能與鏈上執行相關的約束和成本不一緻。此外，由於區塊鏈網絡的存儲限製，在鏈上存儲大型人工智能模型和數據集可能不是件容易的事。

安全風險

人工智能工具通常由中心化實體創建，若不是是開源的，那麽它們的安全功能在受到損害時，這些工具可能會成爲攻擊點。

去中心化

如果這些服務出現中斷或麵臨政策變化，選擇依賴中心化人工智能服務的DeFi項目就會麵臨風險。

數據匱乏

在很大程度上，人工智能的成功依賴於使用大量數據集進行訓練以提高效率和準確性。去中心化金融仍處於早期階段，可能需要更多數據才能使人工智能模型有效髮揮作用。傾斜的數據可能會産生有偏差的算法，從而産生不準確的信用評分、不良貸款等。

結語

人工智能和DeFi的融合是創新技術的變革性結合，正在重塑金融格局。人工智能帶來了優化DeFi的智能工具，從保護智能合約到預測市場趨勢。盡管存在數據稀缺和中心化依賴等問題，但 Cortex 和 yPredict 等開創性項目展示了巨大的潛力。隨著人工智能的成熟和 DeFi 生態繫統的髮展，這種共生聯盟有望實現金融民主化、釋放創新産品，併迎來一個由去中心化智能推動金融自由的未來。