veDAO 研究所: AI は Web3 にどのような影響を与えますか?

AI に関して言えば、唯一確実なのは不確実です。人々は特定のものを好みますが、AI によってもたらされる不確実性は、テクノロジーの発展の波の下では取り返しがつきません。楽観主義者は、AI の出現がコスト削減と効率向上において想像を絶する助けを全世界にもたらすと信じています。悲観主義者は、AI が現在の業界のゲームのルールに重大な影響を及ぼし、そのため大量の失業をもたらすと信じています。

しかし、いずれにせよ、ChatGPT の出現から現在に至るまで、AI に対する人々の見方は、驚きと懸念から徐々に受け入れられてきました。歓迎するか拒否するかは別として、AIは間違いなく人々のあらゆる分野に深く入り込み、独自のメカニズムと可能性でさまざまな業界に破壊をもたらすだろうということを、人々は認識しているようだ。

現在、AI が Web3 に参入し始めており、業界全体に影響を与え始めています。

OneKey の元創設者、Wang Yishi 氏は Twitter で次のように述べました。Web3 の物語は暗号通貨から AI に移りました。 Wang Yishi 氏の見解は単独ではありません。Web3 業界の多くの人々は、AI が Web3、特に NFT と GameFi の分野に多大な影響を与えていると信じています。AIGC の概念の出現は、コンテンツに新しいパラダイムが存在することを意味します」創造。 PGC (Professional Generated Content、専門的に制作されたコンテンツ) から UGC (User Generated Content、ユーザー生成コンテンツ)、そして現在 AIGC まで、コンテンツ作成の作業はプログラムに引き継がれています。

AIGC が Web3 コンテンツに与えた影響に加えて、実際、AI が Web3 に与えた影響は私たちが想像していたよりも深刻です。

AI が Web3 を「修正」する

AI による Web3 の「修正」は 2 つの側面から来ています。1 つは、AI テクノロジーの出現により、資本が Web3 からそらされていることです。

AI が出現する前、Web3 はかつて VC や機関にとって甘いお菓子であり、あらゆる分野でもさまざまな Web3 コンセプト (デジタル コレクション、メタバースなど) がギミックとして立ち上げられました。しかしAIの登場により、この状況は一変しました。

教育機関の目には、AIGC は少なくとも Web3 よりも信頼できるように見えます。少なくとも AIGC は実用的なものであり、予見する必要がある概念ではありません。機関投資家の関心は変化しており、さらに弱気相場やその他の理由による規制も影響しています。ジャイロ研究所の統計によると、今年3月にWeb3分野で世界的なファイナンスイベントが86件あり、金額は56億7,600万元で、前年比47.98％減少した。

資金調達は、Web3 分野を離れて AI に移行しています。

「修正」のもう 1 つの側面は、AI の出現により、Web3 ドメインのメカニズムとロジックが変化していることです。 Web3 プロジェクトは、独自の生態系に AI の要素を追加することに焦点を当て始めました。いくつかのプロジェクトは進化し始めており、少なくとも AI の概念、または少なくとも GPT のインターフェースを取得できます。この現象は、AIによるWeb3世界への「是正」とも捉えることもできるし、Web3世界へのAIの強力な「侵入」に基づく自己対応方法として捉えることもできる。

そこで登場したのがAI Web3という概念です。 AIとWeb3の融合に伴い、さまざまな製品が市場に登場していますが、それらの製品はプロジェクト自体の方向性をベースにAIの要素を加えた製品と大きく2つに分けられます。このタイプの製品は、自社製品をベースにAIツールのインターフェースを組み込んでいることが多く、対外PRの際には製品へのAIのエンパワーメントやプロモーションを強調しています。アイゴゲとか。

AI + Web3 のもう 1 つの組み合わせは、コストの削減と効率の向上です。Pionex は AI + トレーディング戦略に重点を置き、Getch、Cortex、SingularityNET は AI + インフラストラクチャの構築に重点を置き、Numerai は AI + 財務予測などに重点を置いています。

異なる AI コンセプトを備えた Web3 製品の登場は、この種の製品に対する市場と資本の好意を反映しており、たとえば、4 月 18 日に発売された AIDOGE 通貨は 2 日以内に 218.50% 上昇しました。 (Fetch.ai) FET、SingularityNET (AGIX)、Ocean Protocol (Ocean)、およびその他のプロジェクト トークンは、90 日間でそれぞれ 110%、61.53%、66.67% 増加しました。

AI Web3 のコンセプトに対する二次市場は活発ですが、一次市場のパフォーマンスはさらに満足のいくものです。今年に入ってからAI Web3のコンセプト製品も次々と融資を受けており、今年3月29日にはFetch.aiがSWF Labsから4000万ドルの出資を受けた。

現時点では、AI + Web3 の概念が将来の大きなトレンドになると思われます。そこで、veDAO Institute では、参考のために AI が Web3 に変化をもたらす可能性のあるさまざまな軌跡を整理します。

AI が Web3 のさまざまなトラックを強化

AIベースの取引戦略

ChatGPT ベースの流動性マイニング戦略の一般的なアイデアは、ChatGPT モデルを使用して市場状況を予測し、流動性マイニングに参加するかどうかを決定し、最適な時期を選択することです。

取引戦略における AI の役割:

• データ収集: API を使用して、取引ペアの価格、取引量、流動性の供給と魅力など、流動性マイニングに必要なデータを取引所から取得します。

• データの前処理: 収集されたデータを後続の分析とモデリングのためにクリア、変換、標準化します。

• ChatGPT モデルを確立する: トレーニングされた ChatGPT モデルを使用して履歴データを分析し、現在および将来の流動性マイニングの傾向と利点を予測します。

• リスクコントロール：ChatGPTの予測結果に基づいて、ストップロスやテイクプロフィット条件の設定、取引量のコントロールなどのリスクコントロール戦略を策定し、投資家の利益を保護します。

• 取引戦略の実装: ChatGPT モデルの予測結果に基づいて、取引ペアの選択、取引機会の決定、取引価格の設定などの取引戦略を策定します。

• 取引実行：取引戦略に従って取引を実行し、AIシステムがマイニングへの資金投資を自動的に実行し、期待される収益を獲得します。

• 監視と最適化: 取引結果とモデルパフォーマンスを定期的に監視し、戦略を最適化して調整して、良好な投資収益とリスク管理効果を維持します。

AI ベースの感情分析戦略

この戦略は、ChatGPT の自然言語処理機能に基づいて、ニュースレポートやソーシャルメディアの投稿などのテキストデータを分析することにより、市場センチメントに関するセンチメント分析を実行します。トレーディング戦略では、テキストの大部分のセンチメントが「ポジティブ」または「買い」の場合に買いを選択することもできますし、その逆の場合も同様です。

この戦略を実現するには、市場関連のテキスト データの収集と、これらのデータのクリーニング、分析、モデリングが必要です。感情分析モデルのモデリングでは、教師あり学習アルゴリズムを使用してラベル付きトレーニング データをトレーニングし、テキストの感情的傾向を予測できます。取引戦略の策定は、市場動向やその他の要因と組み合わせたモデルの予測結果に従って調整できます。

AI ベースの取引戦略分析

この戦略は、取引戦略のテキスト説明を理解する ChatGPT の機能に基づいて取引戦略を分析および評価します。たとえば、取引戦略のバックテスト結果と過去のリターンを分析して戦略の有効性と信頼性を評価し、それに応じて取引戦略を策定します。取引戦略の分析と評価では、機械学習アルゴリズムを使用して、モデルのトレーニングと最適化を通じて戦略の収益率とリスクを予測できます。モデルの予測結果と試作傾向などの要素を組み合わせて、取引戦略の策定を調整できます。

AIベースのポートフォリオ管理

ChatGPT ベースの資産ポートフォリオ管理ツールは、自然言語処理テクノロジーを使用して、ユーザーが資産ポートフォリオをより適切に管理し、資産配分とリスク管理を最適化し、投資の意思決定においてより正確な予測と提案を提供できるようにします。できる：

自動化された資産分析と通貨選択: ChatGPT の自然言語処理を使用して、さまざまな資産のファンダメンタルズ、市場状況、マクロ経済的要因を分析および評価し、適切な投資対象を自動的に選択し、誤った決定のリスクを軽減します。

資産ポートフォリオの最適化：ChatGPTを通じて市場のトレンドとリスクを予測し、ユーザーに資産ポートフォリオの最適化提案を提供し、リスク分散とリターンの最大化を実現します。

自動トランザクション実行：ChatGPTのトランザクション意思決定モデルに基づいて、売買トランザクションを自動的に実行し、資産のリアルタイムの調整と最適化を実現し、人的介入のリスクを軽減します。

AIを活用した疑似取引ツール（AIデモ口座）

AIベースの仮想通貨模擬取引ツールは、AIアルゴリズムに基づいて実際の仮想通貨市場環境をシミュレートし、ユーザーが模擬取引を行うための仮想資金を提供する仮想取引プラットフォームです。ユーザーは、実際の取引でリスクを負うことなく、プラットフォーム上で仮想通貨取引を学習し、取引戦略を策定し、疑似取引を行うことができるため、より多くのユーザーがAI機能を体験するとともに、自己投資レベルの向上を実現することができます。

DEX+AI の考えられる方向性:

補助的な意思決定: 取引データの分析とマイニングにより、より正確かつ包括的な市場分析と予測を提供し、トレーダーがより多くの情報に基づいた投資決定を行えるように支援します。

• 資産ポートフォリオ管理の最適化：AIテクノロジーは、ユーザーの投資嗜好、リスク許容度、過去の取引データおよびその他の情報の分析を通じて、よりパーソナライズされた効率的な資産ポートフォリオ管理サービスをユーザーに提供できます。

• ユーザーエクスペリエンスの向上：AIテクノロジーは、スマートな顧客サービス、スマートな推奨、スマートな質疑応答などを通じて、よりスマートで、より速く、より思いやりのあるトランザクションサービスエクスペリエンスをユーザーに提供し、ユーザーの満足度とロイヤルティを向上させることができます。

• 投資情報の収集: Al は世論、センチメント、リスク情報の提供に役立ちます。

• 価格予測: AI は、ビッグデータや機械学習などのテクノロジーを使用して市場データを分析し、暗号通貨価格の傾向を予測し、ユーザーがより多くの情報に基づいて投資決定を下せるように支援します。

• 取引の決定: 人工知能は自動取引システムを使用して、事前に設定されたルールや戦略に基づく取引などの取引の決定を実行できるため、取引に対する人的要因の影響を軽減できます。

AI の安全性:

• 不正分析: AI テクノロジーは、人工知能を通じてネットワーク トラフィックを監視および分析し、ネットワーク攻撃や不正行為を特定して防止し、Dex のセキュリティと信頼性を向上させることができます。

• 契約監査: AI テクノロジーは、スマート コントラクトの作成と展開を最適化し、コードの品質と信頼性を向上させるのに役立ちます。また、悪意のある動作の監視と防止、Dex のリスクと脆弱性の軽減にも役立ちます。

• 信用分析：ビッグデータや機械学習などのテクノロジーを使用して、人工知能は顧客の信用履歴、財務状況、ソーシャルネットワーク、行動データ、その他の多次元情報を分析して、顧客の信用リスクレベルを評価できます。 AI はビッグデータと機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の信用履歴、財務状況、その他の関連データを分析し、顧客のリスク レベルを評価できます。顧客のデフォルトリスクを予測するため。

• 不正行為の検出: AI は自然言語処理と画像認識技術を使用して顧客の取引記録やその他の行動データを分析し、潜在的な不正行為を検出できます。

• トランザクション監視: 人工知能はリアルタイム データ分析テクノロジーを使用してトランザクション アクティビティを監視し、潜在的な異常なトランザクション動作を特定できます。

• リスク管理：ChatGPTベースのリスク管理システムは、自然言語処理技術を利用して劣化を分析し、金融市場のリスクを評価するシステムです。財務データとリアルタイムの市場ニュースの分析を通じて、市場リスクの予測と警告を生成し、投資家がより適切にリスクを管理できるようにすることができます。

トランザクションの速度と効率の向上: AI テクノロジーによるトランザクション プロセスの最適化 (最適ルーティングなど) により、トランザクションの混雑を軽減し、トランザクション コストを削減し、トランザクション完了時間を短縮できます。

現在の DEX のいくつかの主要な問題を解決します。

• 流動性不足：DEXはCEXに比べ取引量が相対的に少ないため流動性が不足し、取引価格は市場変動の影響を受けやすい。 AI テクノロジーの使用により、取引ロボットの知能が向上し、それによって取引の効率と収益性が向上し、取引量と流動性が向上します。

• セキュリティの問題: DEX は分散型であるため、資産の盗難や契約の抜け穴など、トランザクション プロセスにセキュリティ リスクが存在します。 AI技術を活用することで、リスク管理能力を向上させ、インテリジェントなリスク管理と安全監視を実現し、リスク事象の発生を防止することができます。

• ユーザーエクスペリエンスが悪い: DEX のユーザーインターフェイスは CEX よりもシンプルであり、ユーザーエクスペリエンスは良くありません。 AI テクノロジーの使用により、ユーザーのパーソナライズされたサービス機能が向上し、インテリジェントな顧客関係と推奨システムが実現され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。

• 要約:

要約:

一般に、AI の出現は単なる新しいテクノロジーではなく、新しい概念と新しい分野であり、一連の反復をもたらし、社会全体の根底にある動作ロジックに破壊さえももたらします。 Web3 の世界でも同じことが当てはまります。 AI と Web3 の関係は、概念の統合や、特定のプロジェクトへの AI ツールの単純な追加に限定されません。代わりに、Web3 の基礎となるロジックに直接アクセスすることで、Web3 のすべての動作に AI の存在の意味が与えられ、Web3 がより効率的かつスマートになります。

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