Вступ

Перетин двох революційних технологій, децентралізованих фінансів (DeFi) і штучного інтелекту (ШІ), віщує трансформаційну еру у відповідних сферах. У той час як штучний інтелект використовує потужність машинного навчання та шаблонів даних для імітації людського інтелекту, DeFi революціонізує традиційні фінанси за допомогою технології блокчейн, усуваючи посередників і дозволяючи однорангові транзакції.

У цій статті розглядається неминучий вплив штучного інтелекту на DeFi, досліджується його потенціал змінити взаємодію на платформах DeFi, пом’якшити внутрішні обмеження та захистити сектор від уразливостей. Штучний інтелект, інтегрований у DeFi, відкриває низку можливостей і викликів, починаючи від перевірки смарт-контрактів на наявність вразливостей і закінчуючи підвищенням надійності Oracle і революцією в кредитному рейтингу. Крім того, ця стаття демонструє, як новаторські проекти активно інтегрують штучний інтелект, пропонуючи поглиблені тематичні дослідження, зазирнувши в майбутнє, де розширення DeFi за допомогою штучного інтелекту готове змінити фінансовий ландшафт.

Що таке штучний інтелект?

Джерело: Simplilearn

Штучний інтелект (ШІ) — це галузь інформатики, яка розробляє машини, здатні виконувати завдання, пов’язані з людським інтелектом, вивчаючи дані та розпізнаючи шаблони, робити прогнози або виконувати завдання автономно.

Популярні програми штучного інтелекту навколо нас; безпілотні автомобілі, чат-боти, віртуальні персональні помічники, роботи-асистенти та системи розпізнавання зображень.

Загальні методи, які використовуються при розробці систем ШІ

Машинне навчання

Сфера штучного інтелекту, де алгоритми навчаються на даних, щоб вивчати закономірності та робити висновки без явного програмування. Він включає в себе контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.

Глибоке навчання

Підмножина машинного навчання, яка моделює людський мозок за допомогою багаторівневих нейронних мереж (глибокі нейронні мережі). Його зазвичай застосовують для ієрархічного представлення даних і розпізнавання мови.

Обробка природної мови (NLP)

НЛП дозволяє комп’ютерам розуміти, інтерпретувати та створювати людську мову. Це включає такі завдання, як розпізнавання мовлення, переклад мови та аналіз настроїв. НЛП застосовується до чат-ботів, моделей розуміння мови та віртуальних помічників.

Комп'ютерний зір

Комп’ютерний зір навчає машини інтерпретувати та приймати рішення на основі візуальних даних. Це включає такі завдання, як розпізнавання зображень, виявлення об’єктів і сегментація зображень. Комп’ютерний зір використовується в різних програмах, зокрема для аналізу медичних зображень, розпізнавання обличчя та безпілотних автомобілів.

Обладнання ШІ

Це спеціалізовані пристрої, які полегшують і прискорюють вимоги до обробки завдань штучного інтелекту, наприклад блок обробки графіки, блок обробки тензорів і блок нейтральної обробки.

Огляд того, як працює ШІ

Ось спрощений аналіз того, як розвивається штучний інтелект.

Збір даних: системи штучного інтелекту покладаються на величезну кількість даних, щоб навчатися та приймати обґрунтовані рішення. Ці дані можуть бути позначені (для навчання під контролем) або без міток (для навчання без контролю).

Навчання: під час навчання алгоритми використовують надані дані для визначення закономірностей і зв’язків. Модель коригує свої параметри ітеративно, щоб покращити продуктивність.

Висновки: після навчання модель штучного інтелекту може робити прогнози або приймати рішення, коли їй надаються нові, невідомі дані. Цей процес відомий як логічний висновок і є фазою, на якій системи ШІ демонструють свої навчені можливості.

ШІ проти автоматизації

ШІ часто плутають з автоматизацією, популярною концепцією, яка вже використовується в DeFi, тобто в смарт-контрактах. Автоматизованим системам бракує когнітивних можливостей. Вони засновані на правилах і не мають здатності навчатися, міркувати або розуміти дані поза попередньо визначеними інструкціями. Наприклад, смарт-контракт виконуватиме свою розроблену функцію лише тоді, коли будуть виконані заздалегідь визначені умови. У той час як системи штучного інтелекту можуть імітувати людський інтелект, розпізнавати шаблони, виявляти помилки, вирішувати проблеми та надавати рішення та пояснення на основі доказів, генеруючи результати.

Розуміння DeFi та його компонентів

Децентралізовані фінанси, широко відомі як DeFi, стосуються фінансових послуг, побудованих на технології блокчейн. Він об’єднує послуги, які пропонують традиційні фінансові установи, такі як заощадження, запозичення, кредитування, а також більш складні види діяльності, такі як управління активами та створення інвестиційних продуктів.

Відмінною рисою DeFi є його виконання через однорангові транзакції, які сприяють самовиконувані коди, відомі як смарт-контракти.

На відміну від звичайних банків, простір DeFi працює без посередників або центральних органів влади. Транзакції в екосистемі DeFi відбуваються цілодобово та без вихідних майже в реальному часі, а криптоактиви можна безпечно зберігати на комп’ютерах, апаратних гаманцях або інших платформах, що забезпечує користувачам гнучкість доступу.

DeFi прагне бути загальнодоступним, особливо для будь-кого, хто має підключення до Інтернету, таким чином кидаючи виклик обмеженням, поширеним у традиційних фінансових установах, таким як громіздка документація, затримка часу розрахунків і географічні бар’єри.

Однак платформи DeFi сприйнятливі до експлойтів смарт-контрактів та інцидентів злому. Існує потреба в подальшому вдосконаленні технології, що використовується, щоб завоювати довіру користувачів і збільшити її впровадження.

Ключові компоненти DeFi

Децентралізовані біржі (DEX)

Подумайте про DEX як про децентралізовані банки, що працюють на блокчейні. Це платформи, які полегшують однорангову торгівлю криптовалютами. Користувачі зберігають свої приватні ключі, а ліквідність часто надають учасники у формі пулів ліквідності та автоматизованих маркет-мейкерів (AMM).

Врожайні ферми та пули ліквідності

Користувачі можуть заробляти, надаючи ліквідність децентралізованим біржам або ставлячи свої активи, щоб отримати додаткові токени чи винагороди.

Кредитування та запозичення

Користувачі можуть позичати та позичати криптовалюти, не потребуючи традиційних фінансових посередників чи бюрократії. DeFi також надає флеш-позики, незабезпечені позики, які позичаються та повертаються в рамках однієї транзакції, що часто використовується для швидкого арбітражу.

Оракули

У DeFi оракули надають зовнішні дані, наприклад канали цін для блокчейну, що дозволяє розумним контрактам реагувати на події в реальному світі.

По суті, ШІ можна застосувати до цих та інших компонентів DeFi, впливаючи на те, як ми з ними взаємодіємо. Це детальніше обговорюється в наступному розділі.

Вплив ШІ на DeFi

Штучний інтелект — це інструмент, здатний змінити спосіб нашої взаємодії з DeFi. ШІ можна застосовувати для розробки нових продуктів DeFi, аудиту смарт-контрактів, перевірки інформації, наданої оракулами, і визначення кредитних балів для кредитування. Хоча існують потенційні проблеми з використанням ШІ в DeFi, переваги переважують обмеження. Наразі кілька проектів DeFi включають штучний інтелект у свої послуги або як продукт, або як базову частину своєї технології.

Аудит і автоматизація смарт-контрактів

Джерело: ResearchGate — смарт-контракти на основі штучного інтелекту можуть бути розгорнуті в мережі блокчейн у режимі поза мережею

Розумні контракти працюють на основі детермінованого коду і не мають здатності навчатися, адаптуватися або приймати рішення поза межами своєї попередньо запрограмованої логіки.

ШІ може перевіряти смарт-контракти на наявність помилок, які можуть поставити під загрозу їхню роботу, гарантуючи, що код безпечний і стійкий до експлойтів.

Алгоритми NLP (обробка природної мови) можна використовувати для аналізу аудиторських звітів, документації та коментарів, пов’язаних зі смарт-контрактом.

Перед розгортанням смарт-контракту алгоритм розпізнавання шаблонів може ідентифікувати шаблони, пов’язані з типовими помилками кодування, такими як переповнення буфера та проблеми повторного входу. Виконання смарт-контрактів можна оптимізувати, що зробить більш ефективними транзакції в децентралізованих програмах (DApps).

Виявлення аномалій в Oracles

Oracle — це сторонні сервіси, які надають смарт-контрактам доступ до даних поза мережею, які можуть впливати на їх виконання в мережі. По суті, Oracle відповідає за запити, перевірку та автентифікацію зовнішніх даних перед тим, як передавати їх у блокчейн.

Враховуючи, що результати смарт-контрактів залежать від точності даних, наданих Oracle, забезпечення їх надійності має першорядне значення. Неточні дані можуть призвести до незворотного виконання смарт-контрактів, що призведе до постійної втрати коштів користувача через автоматичний і незмінний характер транзакцій блокчейну.

Щоб підвищити цілісність даних, що обробляються оракулами, можна використовувати різні методи ШІ, такі як генеративні суперницькі мережі (GAN), ізоляційні ліси, локальні викидні фактори тощо. Ці методи можуть ідентифікувати нерегулярні шаблони або викиди в наборах даних.

Гіпотетично модель ШІ допоможе виявити аномальну поведінку в даних, зібраних оракулами з різних джерел. Потім мережа Oracle може ретельно вивчити ці аномалії, вживаючи коригувальних дій перед тим, як передавати дані в блокчейн.

Кредитний скоринг

Для оцінки кредитоспроможності користувачів у протоколах кредитування DeFi. Кредитний скоринг на основі ШІ може використовувати алгоритми машинного навчання для аналізу історії транзакцій та інших необхідних даних.

Виявлення шахрайства

Децентралізована система піддається більшому ризику шахрайства через відносну анонімність користувачів. Наприклад, фальшивий обсяг торгів на біржі або підозрілий переказ ліквідності можна ідентифікувати за допомогою методів аналізу даних.

Пропозиція нових продуктів

Поява штучного інтелекту відкриє новий ринок проектів, які використовують ШІ у своїх пропозиціях продуктів. Наприклад, використання торгових інструментів на основі ШІ для продажу або оренди від yPredict, Fetch.ai. Більш креативні варіанти використання штучного інтелекту будуть досліджуватися в міру розвитку технології.

Прогнозна аналітика для автоматизованої торгівлі

Дані є невід’ємною частиною DeFi, і, хоча існує безліч джерел даних, їх обробка для прийняття вигідних рішень може бути складною.

Прогностична аналітика, використовуючи інтелектуальний аналіз даних, статистику та машинне навчання для прийняття більш обґрунтованих рішень, може аналізувати минулі тенденції ринку, щоб передбачити, що станеться в майбутньому. Їх можна поєднати з торговими ботами штучного інтелекту, які оптимізують стратегії, здійснюють угоди та ефективніше керують портфелями, мінімізуючи втрати та збільшуючи ліквідність.

Прогностичну аналітику також можна використовувати для динамічного управління портфелями DeFi. Алгоритми можуть постійно аналізувати ринкові умови та коригувати склад портфеля в режимі реального часу, забезпечуючи його відповідність прогнозованим ринковим тенденціям.

Приклади проектів DeFi, які інтегрують технологію ШІ

У цьому розділі висвітлюються проекти, які інтегрували AI у свої функції.

Кора

Джерело: Cortex

Cortex — це загальнодоступний блокчейн із відкритим кодом, призначений для включення можливостей машинного навчання в смарт-контракти та децентралізовані програми (DApps). Вирішуючи проблему виконання штучного інтелекту в ланцюжку, розробники можуть поєднувати мову Solidity із готовими моделями штучного інтелекту на рівні зберігання Cortex, щоб створювати DApps і смарт-контракти з розширеним ШІ.

Ін'єктивний

Джерело: Injective

Injective — це блокчейн на основі Cosmos, який поєднує в собі елементи штучного інтелекту (ШІ) з децентралізованими фінансами (DeFi). DApps, створені на основі Injective, можуть використовувати алгоритми штучного інтелекту, підвищуючи ефективність ринку та оптимізуючи процеси прийняття рішень, зокрема на децентралізованих біржах. Injective стверджує, що є піонером у наданні «розумних контрактів з автоматичним виконанням».

Дюна ШІ

Dune Analytics, інструмент аналітики блокчейну, розробив Dune AI, щоб спростити вилучення запитів криптографічних даних. Використовуючи механізм обробки природної мови, подібний до OpenAI's ChatGPT4, Dune AI надасть користувачам доступ до даних, пов'язаних з криптографією, за допомогою функцій чату без необхідності вивчати команди SQL.

yPredict

Джерело: yPredict

Децентралізований ринок і торгова платформа на основі Polygon, яка надає трейдерам та інвесторам доступ до десятків сигналів на основі штучного інтелекту, проривів, розпізнавання шаблонів і соціальних/новинних настроїв. Розширивши сферу діяльності за межі торгівлі, компанія розробила два інструменти для створення вмісту: калькулятор зворотних посилань і помічник з написання.

Кожна модель, представлена інженерами штучного інтелекту, буде перевірена членами DAO, перш ніж вона буде запропонована на платформі для підписки. yPredict використовує багаторівневу бізнес-модель, де інструменти та послуги пропонуються на різних рівнях, кожен із власними цінами та набором функцій. Цей підхід забезпечує інклюзивність, обслуговуючи як трейдерів високого класу, так і тих, хто тільки починає.

RociFi

Джерело: RociFi

RociFi — це протокол кредитування з недостатньою заставою, ефективний з використанням капіталу, який використовує дані в ланцюжку, машинне навчання та децентралізовані ідентифікаційні точки даних, включаючи облікові записи в соціальних мережах, участь у децентралізованих автономних організаціях (DAO) і володіння не -замінні токени (NFT).

Fetch.ai

Джерело: Fetch.ai

Fetch.ai зосереджується на додатках, пов’язаних із децентралізованими фінансами, транспортом, управлінням енергією та різними бізнес-завданнями. Ця платформа дозволяє розробникам інтегрувати штучний інтелект у свої програми для більш ефективної та інтелектуальної автоматизації.

Потенційні виклики

Розгортання в мережі

Розгортання складних моделей штучного інтелекту безпосередньо в ланцюжку може бути ресурсомістким, що призводить до проблем масштабованості та підвищення плати за газ. Багато операцій штучного інтелекту потребують значної обчислювальної потужності, яка може не відповідати обмеженням і витратам, пов’язаним із виконанням у мережі. Крім того, зберігання великих моделей штучного інтелекту та наборів даних у ланцюжку може спричинити проблеми через обмеження зберігання блокчейн-мереж.

Ризики безпеки

Інструменти штучного інтелекту часто створюються централізованими організаціями, якщо вони не мають відкритого коду. Ці інструменти можуть стати точкою атаки, якщо їхні функції безпеки скомпрометовано.

Централізація

Проекти DeFi, які вирішили покладатися на централізовані служби штучного інтелекту, знаходяться під загрозою, якщо в цих службах виникнуть збої або зміни політики.

Нестача даних

Успіх штучного інтелекту значною мірою залежить від навчання з величезними наборами даних для ефективності та точності. Децентралізовані фінанси, які все ще перебувають на ранніх стадіях, можуть потребувати більше даних для ефективного функціонування моделей ШІ. Спотворені дані можуть створювати упереджені алгоритми, що дають неточні кредитні оцінки, безнадійні кредити тощо.

Висновок

Поєднання штучного інтелекту та DeFi – це трансформаційний союз інноваційних технологій, який змінює фінансовий ландшафт. AI надає інтелектуальні інструменти для оптимізації DeFi, від захисту розумних контрактів до прогнозування ринкових тенденцій. Хоча існують такі проблеми, як дефіцит даних і централізовані залежності, піонерські проекти, такі як Cortex і yPredict, демонструють величезний потенціал. У міру розвитку штучного інтелекту та зростання екосистем DeFi цей симбіотичний союз обіцяє демократизувати фінанси, розблокувати інноваційні продукти та відкрити майбутнє, де децентралізований інтелект підживлює фінансову свободу.