Pengantar

Persimpangan dua teknologi disruptif, Keuangan Terdesentralisasi (DeFi) dan Kecerdasan Buatan (AI), menandai era transformatif di bidangnya masing-masing. Sementara AI memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin dan pola data untuk meniru kecerdasan manusia, DeFi merevolusi keuangan tradisional melalui teknologi blockchain, menghilangkan perantara dan memungkinkan transaksi peer-to-peer.

Artikel ini menyelidiki dampak AI terhadap DeFi, mengeksplorasi potensinya untuk membentuk kembali interaksi dalam platform DeFi, mengurangi keterbatasan yang melekat, dan memperkuat sektor ini terhadap kerentanan. Dari meneliti kontrak pintar untuk mengetahui kerentanannya hingga meningkatkan keandalan oracle dan merevolusi penilaian kredit, AI menghadirkan spektrum peluang dan tantangan ketika diintegrasikan ke dalam DeFi. Selain itu, melalui studi kasus yang mendalam, artikel ini menggambarkan bagaimana proyek-proyek perintis secara aktif mengintegrasikan AI, memberikan gambaran sekilas tentang masa depan di mana augmentasi DeFi yang dilakukan AI siap untuk mendefinisikan ulang lanskap keuangan.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Sumber: Sederhanabelajar

Kecerdasan Buatan (AI) adalah cabang ilmu komputer yang mengembangkan mesin yang mampu melakukan tugas-tugas yang berhubungan dengan kecerdasan manusia, dengan belajar dari data dan mengenali pola, untuk membuat prediksi atau melaksanakan tugas secara mandiri.

Penerapan AI yang populer ada di sekitar kita; mobil tanpa pengemudi, chatbot, asisten pribadi virtual, robot asisten medis, dan sistem pengenalan gambar.

Teknik umum yang digunakan dalam mengembangkan sistem AI

Pembelajaran mesin

Bidang kecerdasan buatan tempat algoritme dilatih berdasarkan data untuk mempelajari pola dan membuat kesimpulan tanpa pemrograman eksplisit. Ini mencakup pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Pembelajaran Mendalam

Bagian dari pembelajaran mesin yang mensimulasikan otak manusia menggunakan jaringan saraf dari banyak lapisan (jaringan saraf dalam). Ini biasanya diterapkan pada representasi data hierarki dan pengenalan suara.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

NLP memungkinkan komputer untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Ini melibatkan tugas-tugas seperti pengenalan ucapan, terjemahan bahasa, dan analisis sentimen. NLP diterapkan pada chatbot, model pemahaman bahasa, dan asisten virtual.

Visi Komputer

Visi komputer melatih mesin untuk menafsirkan dan membuat keputusan berdasarkan data visual. Ini melibatkan tugas-tugas seperti pengenalan gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar. Visi komputer digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk analisis pencitraan medis, pengenalan wajah, dan mobil tanpa pengemudi.

Perangkat Keras AI

Ini adalah perangkat khusus yang memfasilitasi dan mempercepat tuntutan pemrosesan tugas-tugas kecerdasan buatan, seperti Unit Pemrosesan Grafis, Unit Pemrosesan Tensor, dan Unit Pemrosesan Netral.

Ikhtisar Cara Kerja AI

Berikut analisis sederhana tentang bagaimana kecerdasan buatan dikembangkan.

Pengumpulan Data: Sistem AI mengandalkan sejumlah besar data untuk mempelajari dan membuat keputusan yang tepat. Data ini dapat diberi label (untuk pembelajaran yang diawasi) atau tidak diberi label (untuk pembelajaran tanpa pengawasan).

Pelatihan: Selama pelatihan, algoritme menggunakan data yang disediakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan. Model menyesuaikan parameternya secara berulang untuk meningkatkan performa.

Inferensi: Setelah dilatih, model AI dapat membuat prediksi atau keputusan ketika disajikan dengan data baru yang belum terlihat. Proses ini dikenal sebagai inferensi dan merupakan fase di mana sistem AI menunjukkan kemampuan yang dipelajarinya.

AI vs Otomatisasi

AI sering disalahartikan dengan otomatisasi, sebuah konsep populer yang sudah digunakan di DeFi, yaitu dalam kontrak pintar. Sistem otomatis tidak memiliki kemampuan kognitif. Mereka berbasis aturan dan tidak memiliki kapasitas untuk mempelajari, menalar, atau memahami data di luar instruksi yang telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, kontrak pintar hanya akan menjalankan fungsi yang dirancangnya ketika kondisi yang telah ditentukan sebelumnya terpenuhi. Sedangkan sistem AI dapat meniru kecerdasan manusia, mengenali pola, mendeteksi kesalahan, memecahkan masalah, dan memberikan solusi dan penjelasan berbasis bukti sekaligus memberikan hasil.

Pengertian DeFi dan Komponennya

Keuangan Terdesentralisasi, umumnya dikenal sebagai DeFi, mengacu pada layanan keuangan yang dibangun di atas teknologi blockchain. Ini mengintegrasikan layanan yang ditawarkan oleh lembaga keuangan tradisional, seperti simpanan, pinjam meminjam, dan aktivitas yang lebih canggih seperti manajemen aset dan penciptaan produk investasi.

Fitur yang membedakan DeFi adalah eksekusinya melalui transaksi peer-to-peer, yang difasilitasi oleh kode yang dijalankan sendiri yang dikenal sebagai kontrak pintar.

Tidak seperti bank konvensional, ruang DeFi beroperasi tanpa perantara atau otoritas pusat. Transaksi dalam ekosistem DeFi terjadi 24/7 hampir secara real-time, dan aset kripto dapat disimpan dengan aman di komputer, dompet perangkat keras, atau platform lain, sehingga memungkinkan fleksibilitas akses pengguna.

DeFi bertujuan untuk dapat diakses secara universal, terutama oleh siapa saja yang memiliki koneksi internet, sehingga menantang pembatasan yang lazim terjadi di lembaga keuangan tradisional seperti dokumentasi yang rumit, waktu penyelesaian yang tertunda, dan hambatan geografis.

Namun, platform DeFi rentan terhadap eksploitasi kontrak pintar dan insiden peretasan. Terdapat kebutuhan untuk penyempurnaan lebih lanjut terhadap teknologi yang digunakan, untuk mendapatkan kepercayaan pengguna dan peningkatan adopsi.

Komponen Utama DeFi

Pertukaran Terdesentralisasi (DEX)

Bayangkan DEX sebagai bank terdesentralisasi yang beroperasi di blockchain. Mereka adalah platform yang memfasilitasi perdagangan mata uang kripto peer-to-peer. Pengguna berada dalam pengawasan kunci pribadi mereka, dan likuiditas sering kali disediakan oleh peserta dalam bentuk kumpulan likuiditas dan pembuat pasar otomatis (AMM).

Pertanian Hasil dan Kolam Likuiditas

Pengguna dapat memperoleh penghasilan dengan menyediakan likuiditas ke bursa terdesentralisasi atau mempertaruhkan aset mereka untuk menerima token atau hadiah tambahan.

Pinjam Meminjam

Pengguna dapat meminjamkan dan meminjam mata uang kripto tanpa memerlukan perantara keuangan tradisional atau menghambat birokrasi. DeFi juga menyediakan pinjaman kilat, pinjaman tanpa jaminan yang dipinjam dan dilunasi dalam transaksi yang sama, sering kali digunakan untuk peluang arbitrase cepat.

Oracle

Di DeFi, oracle menyediakan data eksternal, misalnya umpan harga, untuk blockchain, memungkinkan kontrak pintar bereaksi terhadap peristiwa dunia nyata.

Pada dasarnya, AI dapat diterapkan pada komponen ini dan komponen DeFi lainnya, sehingga memengaruhi cara kita berinteraksi dengannya. Hal ini dibahas lebih lanjut di bagian selanjutnya.

Pengaruh AI pada DeFi

Kecerdasan buatan adalah alat yang mampu mengubah cara kita berinteraksi dengan DeFi. AI dapat diterapkan untuk mengembangkan produk DeFi baru, mengaudit kontrak pintar, memverifikasi informasi yang diberikan oleh oracle, dan menentukan nilai kredit untuk pinjaman. Meskipun ada potensi tantangan yang dihadapi penggunaan AI di DeFi, manfaatnya lebih besar daripada keterbatasannya. Saat ini, beberapa proyek DeFi memasukkan AI ke dalam layanan mereka baik sebagai produk atau bagian dasar dari teknologi mereka.

Audit dan Otomatisasi Kontrak Cerdas

Sumber: ResearchGate — Kontrak pintar yang didukung oleh Kecerdasan Buatan dapat diterapkan pada jaringan blockchain dalam mode off-chainnya

Kontrak pintar beroperasi berdasarkan kode deterministik dan tidak memiliki kemampuan untuk belajar, beradaptasi, atau membuat keputusan di luar logika yang telah diprogram sebelumnya.

AI dapat mengaudit kontrak pintar untuk menemukan bug yang dapat membahayakan fungsinya, memastikan bahwa kode tersebut aman dan tahan terhadap eksploitasi.

Algoritme NLP (Pemrosesan bahasa alami) dapat digunakan untuk menganalisis laporan audit, dokumentasi, dan komentar terkait kontrak pintar.

Sebelum menerapkan kontrak pintar, algoritme pengenalan pola dapat mengidentifikasi pola yang terkait dengan kesalahan pengkodean umum, seperti buffer overflows dan masalah masuk kembali. Eksekusi kontrak pintar dapat dioptimalkan sehingga menghasilkan transaksi yang lebih efisien dalam aplikasi terdesentralisasi (DApps).

Deteksi Anomali di Oracles

Oracles adalah layanan pihak ketiga yang memungkinkan kontrak pintar mengakses data off-chain yang mampu memengaruhi eksekusinya secara on-chain. Pada dasarnya, oracle bertanggung jawab untuk menanyakan, memverifikasi, dan mengautentikasi data eksternal sebelum meneruskannya ke blockchain.

Mengingat hasil kontrak pintar bergantung pada keakuratan data yang disediakan Oracle, maka memastikan keandalannya adalah hal yang terpenting. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan eksekusi kontrak pintar yang tidak dapat diubah, yang mengakibatkan hilangnya dana pengguna secara permanen karena sifat transaksi blockchain yang otomatis dan tidak dapat diubah.

Untuk meningkatkan integritas data yang diproses oleh oracle, berbagai teknik AI dapat digunakan seperti generative adversarial network (GANs), Isolation Forests, Local Outlier Factors, dll. Teknik-teknik ini dapat mengidentifikasi pola-pola yang tidak teratur atau outlier dalam kumpulan data.

Secara hipotetis, model AI akan membantu mendeteksi perilaku anomali dalam data yang dikumpulkan oleh oracle dari berbagai sumber. Jaringan Oracle kemudian dapat memeriksa anomali ini, mengambil tindakan perbaikan sebelum menyampaikan data ke Blockchain.

Penilaian Kredit

Untuk menilai kelayakan kredit pengguna dalam protokol peminjaman DeFi. Penilaian kredit berbasis AI dapat menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis riwayat transaksi dan titik data lain yang diperlukan.

Deteksi Penipuan

Sistem terdesentralisasi memiliki risiko penipuan yang lebih tinggi karena penggunanya relatif anonim. Volume perdagangan bursa palsu atau transfer likuiditas yang mencurigakan, misalnya, dapat ditargetkan untuk diidentifikasi menggunakan teknik analisis data.

Penawaran Produk Baru

Munculnya AI akan membuka pasar baru bagi proyek-proyek yang menerapkan AI dalam penawaran produk mereka. Misalnya, mengadopsi alat perdagangan bertenaga AI untuk dijual atau disewa oleh yPredict, Fetch.ai. Kasus penggunaan AI yang lebih kreatif akan dieksplorasi seiring berkembangnya teknologi.

Analisis Prediktif untuk Perdagangan Otomatis

Data adalah bagian integral dari DeFi, dan meskipun terdapat banyak sumber data, memprosesnya untuk membuat keputusan yang menguntungkan dapat menjadi tugas yang sulit.

Analisis prediktif, menggunakan penambangan data, statistik, dan pembelajaran mesin untuk membuat keputusan yang lebih tepat, dapat menganalisis tren pasar masa lalu untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Mereka dapat digabungkan dengan bot perdagangan AI yang mengoptimalkan strategi, mengeksekusi perdagangan, dan mengelola portofolio dengan lebih efisien—meminimalkan kerugian dan meningkatkan likuiditas.

Analisis prediktif juga dapat digunakan untuk mengelola portofolio DeFi secara dinamis. Algoritma dapat terus menganalisis kondisi pasar dan menyesuaikan komposisi portofolio secara real-time, memastikannya selaras dengan prediksi tren pasar.

Studi Kasus Proyek DeFi yang Mengintegrasikan Teknologi AI

Bagian ini menyoroti proyek yang telah mengintegrasikan AI ke dalam fungsinya.

Korteks

Sumber: Korteks

Cortex adalah blockchain publik sumber terbuka yang dirancang untuk menggabungkan kemampuan pembelajaran mesin ke dalam kontrak pintar dan aplikasi terdesentralisasi (DApps). Dengan mengatasi tantangan eksekusi AI on-chain, pengembang dapat menggabungkan bahasa Solidity dengan model AI siap pakai pada lapisan penyimpanan Cortex untuk membuat DApps dan kontrak pintar yang ditingkatkan AI.

Injektif

Sumber: Injektif

Injective adalah blockchain berbasis Cosmos yang menggabungkan elemen kecerdasan buatan (AI) dengan keuangan terdesentralisasi (DeFi). DApps yang dibangun di atas Injective dapat menggunakan algoritme AI, meningkatkan efisiensi pasar, dan mengoptimalkan proses pengambilan keputusan, khususnya dalam bursa yang terdesentralisasi. Injektif mengklaim sebagai pelopor dalam menyediakan “kontrak pintar yang dijalankan secara otomatis”.

bukit pasir AI

Dune Analytics, alat analisis blockchain, mengembangkan Dune AI untuk menyederhanakan ekstraksi kueri data kripto. Menggunakan mesin pemrosesan bahasa alami yang mirip dengan ChatGPT4 OpenAI, Dune AI akan memberi pengguna akses ke data terkait kripto menggunakan fungsi obrolan tanpa harus mempelajari perintah SQL.

yPrediksi

Sumber: yPredict

Pasar dan platform perdagangan terdesentralisasi berbasis Polygon yang memberi pedagang dan investor akses ke lusinan sinyal bertenaga AI, terobosan, pengenalan pola, dan fitur sentimen sosial/berita. Memperluas cakupannya di luar perdagangan, mereka telah mengembangkan dua alat pembuatan konten, Kalkulator Backlink dan Asisten Penulisan.

Setiap model yang dikirimkan oleh insinyur AI akan diverifikasi oleh anggota DAO sebelum ditawarkan pada platform untuk berlangganan. yPredict menjalankan model bisnis berbasis tingkatan, di mana alat dan layanan ditawarkan pada tingkat yang berbeda, masing-masing dengan harga dan serangkaian fiturnya sendiri. Pendekatan ini memungkinkan adanya inklusivitas, melayani pedagang kelas atas dan mereka yang baru memulai.

RociFi

Sumber: RociFi

RociFi adalah protokol pinjaman dengan penilaian kredit, tanpa jaminan, dan hemat modal yang menggunakan data on-chain, pembelajaran mesin, dan titik data identitas terdesentralisasi, termasuk akun media sosial, partisipasi dalam organisasi otonom terdesentralisasi (DAO), dan kepemilikan non -token yang dapat dipertukarkan (NFT).

Ambil.ai

Sumber: Ambil.ai

Fetch.ai berfokus pada aplikasi yang berkaitan dengan keuangan terdesentralisasi, transportasi, manajemen energi, dan berbagai tugas bisnis. Platform ini memberdayakan pengembang untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam aplikasi mereka untuk otomatisasi yang lebih efisien dan cerdas.

Potensi Tantangan

Penerapan Pada Rantai

Penerapan model AI yang kompleks secara langsung dapat menghabiskan banyak sumber daya, sehingga menimbulkan tantangan skalabilitas dan biaya bahan bakar yang lebih tinggi. Banyak operasi AI melibatkan daya komputasi yang signifikan, yang mungkin tidak sejalan dengan kendala dan biaya yang terkait dengan eksekusi on-chain. Selain itu, menyimpan model AI dan kumpulan data berukuran besar secara on-chain dapat menimbulkan tantangan karena keterbatasan penyimpanan jaringan blockchain.

Risiko Keamanan

Alat AI sering kali dibuat oleh entitas terpusat, kecuali alat tersebut bersumber terbuka. Alat ini dapat menjadi titik serangan jika fitur keamanannya disusupi.

Sentralisasi

Proyek DeFi yang memilih untuk mengandalkan layanan AI terpusat berisiko jika layanan ini mengalami pemadaman atau perubahan kebijakan.

Kekurangan Data

Keberhasilan AI sangat bergantung pada pelatihan dengan kumpulan data yang luas untuk efisiensi dan akurasi. Keuangan terdesentralisasi, yang masih dalam tahap awal, mungkin memerlukan lebih banyak data agar model AI dapat berfungsi secara efektif. Data yang tidak tepat dapat menghasilkan algoritma yang bias sehingga menghasilkan skor kredit yang tidak akurat, kredit macet, dan lain-lain.

Kesimpulan

Perpaduan AI dan DeFi adalah perpaduan transformatif dari teknologi inovatif, yang membentuk kembali lanskap keuangan. AI menghadirkan alat cerdas untuk mengoptimalkan DeFi, mulai dari mengamankan kontrak pintar hingga memprediksi tren pasar. Meskipun terdapat tantangan seperti kelangkaan data dan ketergantungan terpusat, proyek perintis seperti Cortex dan yPredict menunjukkan potensi yang sangat besar. Seiring dengan semakin matangnya AI dan berkembangnya ekosistem DeFi, kesatuan simbiosis ini berjanji untuk mendemokratisasi keuangan, membuka produk-produk inovatif, dan mengantarkan masa depan di mana kecerdasan terdesentralisasi mendorong kebebasan finansial.