来源：CoinDesk
编译：Dali@Web3CN.Pro
过去几个月，人工智能受到了广泛的关注。自2022年底以来，聊天机器人“ChatGPT”的爆火，以及其对各行业和人们日常生活的影响，人工智能已成为一个家喻户晓的话题。
ChatGPT极大地提高了人工智能地采用率。据OpenAI创始人萨姆·奥特曼介绍，在短短两个月内，ChatGPT的用户就突破了1亿。这是Facebook用了4年半、Instagram用了2年半、Twitter用了5年才达成的成就。
人工智能释放巨大应用价值
2023年伊始，我们看到微软和谷歌正在争夺人工智能的主导地位。微软将AI聊天机器人引入iPhone和安卓版必应App，谷歌也开始展示新的人工智能聊天机器人搜索工具。
金色热搜榜：XEM居于榜首:根据金色财经排行榜数据显示，过去24小时内，XEM搜索量高居榜首。具体前五名单如下：XEM、HC、MXC、MANA、OMG。[2020/12/5 14:07:28]
从目前来看，微软似乎处于领先地位。2019年，这家软件巨头向OpenAI投资10亿美元，从而获得了该公司46%的股份，并计划将ChatGPT整合到网络浏览器Edge和搜索引擎必应中。
仔细想想，微软最终可能凭借人工智能终结谷歌在搜索引擎领域的霸主地位。OpenAI预测，ChatGPT将在2023年实现2亿美元的创收，而到2024年底这一数值将达10亿美元。到2030年，人工智能很有可能成为创收和市值最高的行业。
分析 | 金色盘面：ONT/USD 4小时背离产生 不宜追高:金色盘面综合分析： ONT/USD 探底回升，逼近前高，从技术看，MACD出现背离，如果下一个小时收出阴线，顶背离有望形成，短线不宜追高。[2018/8/20]
未来，人工智能将无处不在并取代许多人类工作。在此背景之下，考虑如何使用这种强大的计算形式来使加密行业的机遇最大化是很有趣的。AI可以提高加密效率，区块链技术反过来也可以帮助解决机器学习特有的问题。
人工智能在加密领域的创新应用
1、有效监控动态头寸和实体风险
由于加密市场出现黑天鹅事件的频率越来越高，传统的评估交易头寸风险的方法已经过时。在加密领域，分析师需要评估与跨协议的流动性变动有关的风险，鉴于需要分析的数据量很大，这几乎是人工不可能完成的。
金色财经现场报道 火币集团CTO程显峰 借由火币供应链为社会带来可监管、普惠、可信的自金融:金色财经6月6日现场报道，在“金融链变——火币集团全球品牌升级发布会”上， 火币集团CTO程显峰说：当前火币有交易所、矿池、投资、钱包等业务，火币供应链在未来能将这些业务串联起来，形成一幅完整的图画，让火币实现自己的企业愿景，让金融更高效，让财富更自由。借由火币供应链的开发和领袖征选，希望火币能够与全球的技术开发者社区建立更为广泛而深厚的合作关系，为社会带来可监管、普惠、可信的自金融服务，为区块链的长期发展培养出一批又一批的优秀人才，为人类社会协作方式，乃至生产关系的进步，献出自己的力量。
程显峰呼吁全球的技术开发者加入火币供应链的开发与领袖征选的活动，共同用代码和热情在区块链时代为世界奉献出共有、共建、共享的火币供应链。[2018/6/6]
人工智能可以再一次扩展人类的决策范围。结合其他一些常用的方法，人工智能可以监控所有协议中链上头寸的健康状况，并通过易于解读的信号针对潜在的风险进行提示。
金色财经现场报道 中国政法大学金晶：智能合约不是一种真正的合同，而是自动执行程序:金色财经现场报道，在数字经济与政府监管研讨会上，中国政法大学副教授金晶指出，智能合约根本就不是一个合约，它只是一个自动执行程序，它的突出优点就是效率性，以及它的匿名性。如果将智能合约视为合同，会发现智能合约会从传统的合同规则体系中逃逸出来，我们传统的合同规则对智能合约相当于是不适用的。与其说智能合约是一种合约，倒不如说智能合约根本就不是一种真正的合同，把它理解为协议的一套执行程序，或者是履行机制更为合适。[2018/6/2]
此外，因为加密行业的协议越来越多，这使得分析工作变得愈加复杂，而人工智能可以给人类分析师提供了大量的帮助以减轻工作的难度。
2、强调流量分析、相关性和预测分析
金色财经现场报道 深链财经创始人兼CEO王鹏：下苦功夫、笨功夫才能做好区块链媒体:金色财经现场报道，在2018全球区块链精英峰会上，进行以《从媒体角度看区块链行业发展趋势》为题的圆桌谈论，深链财经创始人兼CEO王鹏指出：区块链行业早期阶段，从业者们的素质不一，不少人在观望之后，也试图参与其中，他们以为将原有项目与区块链技术相结合就可以获得收益，我们也看到了一夜暴富的神话。在区块链行业中，我们每天要关注各种产业，本质上看来，区块链媒体在做传播者的角色，要做一家好媒体，就要下苦功夫、笨功夫。这个行业可以不眠不休的进行交易，希望行业能有一点节制，让媒体也休息一下。[2018/4/28]
在Celsius和FTX事件之后，加密行业急需制定相关方法以监测可能导致类似情况的事件和因素。为此，加密分析师和数据科学家探索了一系列方法，如代表性的基于钱包和实体的alertingsignals，以及基于AI的资本流动汇总。
此外，AI技术还可以用于识别链上恶意操作。
传统AI用例引入加密领域
1、社交媒体中的情绪分析和认知失真检测
情绪分析是一种技术，其中自然语言处理能够分析文本并赋予其意义，从而帮助人类了解他们对某一特定资产类别是否存在积极或消极情绪。
传统金融领域通常根据新闻报道来分析金融市场情绪。但这在加密行业是行不通的，如果投资者等新闻出来再去投资，时机就已经晚了。这或许可以解释“谣言时买入,新闻时卖出”这句谚语的含义，即任何一个新的市场趋势都是需要提前预期的。
众所周知，加密市场因其变幻莫测而充满吸引力。加密市场不可预测的走势是推动其发展的重要动力。因此，有必要进一步开发人工智能和数据框架，以推动价格预测研究和应用。
人工智能和数据框架需要具备这些功能：能够从各种渠道收集情绪数据，并且通过一个AI分析框架来整合情感分析研究的最新发展。此外，它还要能够区分真人和机器人、真实对话和精心编排的对话。
除了这些，这些AI将能够检测社交媒体上所谓的认知扭曲，例如夸大负面事件的影响、认为自己可以预测未来、觉得自己掌握读心术。
2、预测市场走势
几十年来，人工智能一直通过预测市场动态来助力传统金融的发展。以往，这是通过情绪分析实现的。但在加密货币领域，我们可以根据主要币种或币种类别之间的统计相关性来完成市场走势的预测。例如，在拥有多种代币的去中心化交易所Curve和以人工智能为重点的SingularityNET等本地化生态系统中，我们能够看到滞后和相关联的交易模式出现。
由于用来保护和挖掘去中心化网络的硬件技术快速发展，就理解价格波动而言，大规模使用深度学习模型变得越来越有必要。扩展传统金融所使用的机器学习和深度学习方法来预测价格波动或识别市场机制，会是人工智能在加密领域的关键用例。
另外还有强化学习的应用，这是一种人工智能技术，用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励获得学习信息并更新模型参数。强化学习可以应用于预测资产交易时的滑点和价格冲击。
3、交易机器人/基于AI的做市
SingularityDAO的人工智能团队在市场模拟和回测领域进行了探索性研究，提高了量化市场动态的技术水平。我们探索的一项用于做市的技术名为“适应性多策略代理“。它提供了一个环境以使不同的AI算法可以买卖资产、对这些交易进行回溯测试并评估交易价值和对市场的影响。
大家可以将这些自我强化的交易算法看作传统交易机器人的进一步升级。换句话说，开发人工智能是为了帮助创建更复杂的自动化做市商系统。这有助于发展更强大的去中心化交易系统，并帮助交易者重新平衡他们的多资产投资组合。
小结
尽管我们距离真正的AGI或有感知能力的AI还很遥远，但不可否认，该领域在过去几年发展迅速。因此，我们有理由相信，在未来的某一天，人工智能将有能力管理我们的加密基金，并保障我们钱包的安全。
而与ChatGPT等大型语言模型整合将大大加快这一进程，届时，人人都可以轻松访问加密网络，加密行业也有潜力创造一个新的普惠的金融生态系统。
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