BlockSec × Bitget รายงานประจำปีร่วม: AI × Trading × Security: การวิวัฒนาการความเสี่ยงในยุคการซื้อขายอัจฉริยะ

คำนำ

ในปีที่ผ่านมา บทบาทของ AI ในโลก Web3 ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างถึงรากฐาน: มันไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยเหลือที่ช่วยให้มนุษย์เข้าใจข้อมูลและสรุปผลการวิเคราะห์ได้เร็วขึ้นอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นพลังขับเคลื่อนหลักในการเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขายและปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจ เริ่มฝังตัวลึกเข้าไปในห่วงโซ่การดำเนินงานทั้งหมดของการริเริ่มการซื้อขาย การดำเนินการ และการไหลเวียนของเงินทุน ด้วยความก้าวหน้าของโมเดลขนาดใหญ่ AI Agent และระบบการดำเนินการอัตโนมัติ รูปแบบการซื้อขายกำลังพัฒนาไปจากรูปแบบดั้งเดิมที่ "มนุษย์ริเริ่ม เครื่องจักรช่วยเหลือ" สู่รูปแบบใหม่ที่ "เครื่องจักรวางแผน เครื่องจักรดำเนินการ มนุษย์กำกับดูแล"

ในเวลาเดียวกัน คุณลักษณะหลักสามประการที่เป็นเอกลักษณ์ของ Web3 นั่นคือ ข้อมูลสาธารณะ ความสามารถในการประกอบโปรโตคอล และการชำระเงินที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ ทำให้การเปลี่ยนแปลงสู่ระบบอัตโนมัตินี้แสดงออกถึงความเป็นสองด้านที่ชัดเจน: มีทั้งศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน และเส้นโค้งความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังหล่อหลอมสามสถานการณ์จริงใหม่พร้อมกัน:

ประการแรก การเปลี่ยนแปลงที่พลิกโฉมของสถานการณ์การซื้อขาย: AI เริ่มรับผิดชอบหน้าที่การตัดสินใจที่สำคัญ เช่น การระบุสัญญาณ การสร้างกลยุทธ์ การเลือกเส้นทางการดำเนินการ อย่างอิสระ และยังสามารถดำเนินการชำระเงินและการเรียกใช้ระหว่างเครื่องจักรได้โดยตรงผ่านกลไกใหม่ เช่น x402 ส่งเสริมให้ "ระบบการซื้อขายที่เครื่องจักรสามารถดำเนินการได้" ก่อตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว

ประการที่สอง การอัปเกรดรูปแบบความเสี่ยงและการโจมตี: เมื่อกระบวนการซื้อขายและการดำเนินการทั้งหมดเป็นอัตโนมัติแล้ว ความเข้าใจช่องโหว่ การสร้างเส้นทางการโจมตี และการฟอกเงินที่ผิดกฎหมายก็ก้าวไปสู่ระบบอัตโนมัติและขยายขนาด ความเร็วในการแพร่กระจายความเสี่ยงเป็นครั้งแรกที่เร็วกว่าขีดจำกัดของการแทรกแซงของมนุษย์อย่างสม่ำเสมอ — นั่นคือ ความเร็วในการแพร่กระจายความเสี่ยงนั้นเร็วจนมนุษย์ไม่สามารถตอบสนองและหยุดยั้งได้ทัน

ประการที่สาม โอกาสใหม่ในด้านความปลอดภัย การจัดการความเสี่ยง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ระบบการซื้อขายอัจฉริยะจะสามารถรักษาสถานะที่ควบคุมได้และบรรลุการพัฒนาอย่างยั่งยืนได้ ก็ต่อเมื่อความสามารถด้านความปลอดภัย การจัดการความเสี่ยง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้รับการปรับเปลี่ยนให้เป็นระบบวิศวกรรม อัตโนมัติ และมีอินเทอร์เฟซเช่นเดียวกัน

ในบริบทอุตสาหกรรมเช่นนี้ BlockSec และ Bitget จึงร่วมกันจัดทำรายงานฉบับนี้ เราไม่พยายามที่จะยึดติดกับประเด็นพื้นฐานที่ว่า "ควรใช้ AI หรือไม่" แต่ให้ความสำคัญกับคำถามหลักที่มีความหมายในทางปฏิบัติมากกว่า: เมื่อการซื้อขาย การดำเนินการ และการชำระเงินเริ่มก้าวไปสู่ระบบที่เครื่องจักรสามารถดำเนินการได้อย่างเต็มที่ โครงสร้างความเสี่ยงของ Web3 กำลังเกิดวิวัฒนาการเชิงลึกอย่างไร และอุตสาหกรรมควรปรับโครงสร้างความสามารถพื้นฐานด้านความปลอดภัย การจัดการความเสี่ยง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างไรเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้ บทความนี้จะมุ่งเน้นไปที่การก่อตัวของสถานการณ์ใหม่ การขยายตัวของความท้าทายใหม่ และการเกิดขึ้นของโอกาสใหม่ สามมิติหลัก เพื่อจัดระบบการเปลี่ยนแปลงสำคัญที่กำลังเกิดขึ้นที่จุดตัดของ AI × Trading × Security และทิศทางในการรับมือของอุตสาหกรรม

บทที่ 1: วิวัฒนาการความสามารถของ AI และตรรกะการผสานรวมกับ Web3

AI กำลังก้าวข้ามจากการเป็นเพียงเครื่องมือช่วยในการตัดสินใจ ไปสู่ระบบ Agent ที่มีความสามารถในการวางแผน การเรียกใช้เครื่องมือ และการดำเนินการแบบวงจรปิด และ Web3 มีคุณลักษณะหลักสามประการโดยธรรมชาติ นั่นคือ ข้อมูลสาธารณะ โปรโตคอลที่สามารถประกอบได้ และการชำระเงินที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ ซึ่งทำให้ผลประโยชน์ของการประยุกต์ใช้ระบบอัตโนมัตินั้นสูงขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็ทำให้ต้นทุนของข้อผิดพลาดในการดำเนินการและการโจมตีที่มุ่งร้ายมีมากขึ้น คุณลักษณะพื้นฐานนี้กำหนดว่าเมื่อเราพูดถึงปัญหาการโจมตีและป้องกันและการปฏิบัติตามกฎระเบียบในสาขา Web3 นั้น ไม่ใช่เพียงการนำเครื่องมือ AI ไปใช้กับกระบวนการที่มีอยู่ แต่เป็นการย้ายรูปแบบระบบแบบรอบด้าน — สาขาการซื้อขาย การจัดการความเสี่ยง และความปลอดภัยต่างก็กำลังมุ่งไปสู่รูปแบบที่เครื่องจักรสามารถดำเนินการได้พร้อมกัน

1. การก้าวกระโดดของความสามารถของ AI ในการซื้อขายทางการเงินและการจัดการความเสี่ยง: จาก "เครื่องมือช่วยเหลือ" สู่ "ระบบตัดสินใจอัตโนมัติ"

หากมองการเปลี่ยนแปลงบทบาทของ AI ในด้านการซื้อขายทางการเงินและการจัดการความเสี่ยงเป็นสายโซ่วิวัฒนาการที่ชัดเจน จุดแบ่งที่สำคัญที่สุดคือ: ระบบมีความสามารถในการดำเนินการแบบวงจรปิดหรือไม่

ระบบกฎเกณฑ์ในยุคแรกคล้ายกับ "เครื่องมืออัตโนมัติที่มีเบรก" หลักการคือการแปลงประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญเป็นการตัดสินใจตามเกณฑ์ที่ชัดเจน การจัดการบัญชีดำ-บัญชีขาว และกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงที่ตายตัว ข้อดีของรูปแบบนี้คือตรรกะที่สามารถอธิบายได้และต้นทุนการกำกับดูแลต่ำ แต่ข้อเสียก็ชัดเจนมาก: การตอบสนองต่อรูปแบบธุรกิจใหม่และพฤติกรรมการโจมตีแบบต่อต้านนั้นช้ามาก เมื่อความซับซ้อนของธุรกิจเพิ่มขึ้น กฎเกณฑ์จะถูกสะสมเรื่อยๆ ในที่สุดก็จะกลายเป็นภูเขา "หนี้กลยุทธ์" ที่ดูแลรักษายาก ซึ่งจำกัดความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพการตอบสนองของระบบอย่างรุนแรง

ต่อมา เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องได้ผลักดันรูปแบบการจัดการความเสี่ยงไปสู่ขั้นตอนใหม่ของการจดจำรูปแบบทางสถิติ: ผ่านทางวิศวกรรมคุณลักษณะและอัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ทำให้สามารถให้คะแนนความเสี่ยงและจำแนกประเภทพฤติกรรมได้ ซึ่งเพิ่มความครอบคลุมของการระบุความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ แต่รูปแบบนี้พึ่งพาข้อมูลประวัติที่ติดป้ายกำกับและความเสถียรของการกระจายข้อมูลเป็นอย่างสูง มีปัญหาทั่วไปของ "การเปลี่ยนแปลงการกระจายข้อมูล" — นั่นคือ กฎเกณฑ์ของข้อมูลประวัติที่โมเดลพึ่งพาในระหว่างการฝึก จะสูญเสียประสิทธิภาพในกระบวนการใช้งานจริงเนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมตลาด การอัปเกรดวิธีการโจมตี ส่งผลให้ความแม่นยำในการตัดสินใจของโมเดลลดลงอย่างมาก (โดยพื้นฐานแล้วคือประสบการณ์ในอดีตไม่สามารถนำมาใช้ได้อีก) เมื่อผู้โจมตีเปลี่ยนเส้นทางการโจมตี ย้ายข้ามเชน หรือแบ่งเงินออกเป็นส่วนย่อยมากขึ้น โมเดลจะแสดงความเบี่ยงเบนในการตัดสินใจอย่างชัดเจน

และการปรากฏตัวของโมเดลขนาดใหญ่และ AI Agent ได้นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่ปฏิวัติวงการในสาขานี้ ข้อได้เปรียบหลักของ AI Agent ไม่ได้อยู่ที่ "ฉลาดกว่า" — มีความสามารถในการรับรู้และให้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังอยู่ที่ "ทำได้มากกว่า" — มีความสามารถในการจัดลำดับกระบวนการและการดำเนินการที่สมบูรณ์ มันยกระดับการจัดการความเสี่ยงจากการคาดการณ์แบบจุดเดียวแบบดั้งเดิมไปสู่การจัดการวงจรปิดทั้งกระบวนการ ซึ่งรวมถึงการระบุสัญญาณผิดปกติ การเพิ่มหลักฐานที่เกี่ยวข้อง การเชื่อมโยงที่อยู่ที่เกี่ยวข้อง การเข้าใจตรรกะพฤติกรรมของสัญญาอัจฉริยะ การประเมินการเปิดเผยความเสี่ยง การสร้างคำแนะนำในการจัดการที่ตรงเป้าหมาย การกระตุ้นการดำเนินการควบคุม การสร้างบันทึกที่สามารถตรวจสอบได้ และขั้นตอนที่สมบูรณ์อื่นๆ อีกมากมาย กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI ได้วิวัฒนาการจาก "บอกคุณว่าอาจมีปัญหา" เป็น "ช่วยคุณจัดการปัญหาจนถึงสถานะที่สามารถดำเนินการได้"

วิวัฒนาการนี้มีความชัดเจนไม่แพ้กันในด้านการซื้อขาย: จากรูปแบบดั้งเดิมที่มนุษย์อ่านรายงานวิจัย ดูตัวชี้วัด เขียนกลยุทธ์ สู่ระบบอัตโนมัติทั้งกระบวนการที่ AI ดึงข้อมูลจากหลายแหล่งโดยอัตโนมัติ สร้างกลยุทธ์การซื้อขายโดยอัตโนมัติ สั่งซื้อขายโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงและวิเคราะห์ซ้ำโดยอัตโนมัติ ห่วงโซ่การดำเนินการของระบบยิ่งใกล้เคียงกับ "ระบบตัดสินใจอัตโนมัติ"

แต่สิ่งที่ควรระวังคือ เมื่อเข้าสู่รูปแบบของระบบตัดสินใจอัตโนมัติแล้ว ความเสี่ยงก็จะเพิ่มระดับขึ้นพร้อมกัน ข้อผิดพลาดในการดำเนินการของมนุษย์มักมีลักษณะความถี่ต่ำและไม่สม่ำเสมอ ในขณะที่ข้อผิดพลาดของเครื่องจักรมักแสดงลักษณะความถี่สูง สามารถทำซ้ำได้ และอาจถูกกระตุ้นในขนาดใหญ่ในเวลาเดียวกัน ด้วยเหตุนี้ ความท้าทายที่แท้จริงของการประยุกต์ใช้ AI ในระบบการเงินจึงไม่ใช่ "ทำได้หรือไม่" แต่เป็น "ทำได้ภายในขอบเขตที่ควบคุมได้หรือไม่": ขอบเขตที่นี่รวมถึงขอบเขตอำนาจหน้าที่ที่ชัดเจน ข้อจำกัดวงเงินเงินทุน ขอบเขตสัญญาอัจฉริยะที่สามารถเรียกใช้ได้ และเมื่อมีความเสี่ยงเกิดขึ้น สามารถลดระดับหรือเบรกฉุกเฉินโดยอัตโนมัติได้หรือไม่ ปัญหานี้จะถูกขยายใหญ่ขึ้นในสาขา Web3 สาเหตุหลักคือความไม่สามารถย้อนกลับได้ของการซื้อขายบนเชน — เมื่อเกิดข้อผิดพลาดหรือการโจมตี การสูญเสียเงินทุนมักยากที่จะกู้คืน

2. ผลกระทบขยายของโครงสร้างเทคโนโลยี Web3 ต่อการประยุกต์ใช้ AI: สาธารณะ ประกอบได้ ไม่สามารถย้อนกลับได้

เมื่อ AI วิวัฒนาการจาก "เครื่องมือช่วยเหลือ" เป็น "ระบบตัดสินใจอัตโนมัติ" คำถามสำคัญตามมา: การวิวัฒนาการนี้เมื่อรวมกับ Web3 แล้วจะเกิดปฏิกิริยาเคมีอย่างไร? คำตอบคือ: โครงสร้างเทคโนโลยีของ Web3 จะขยายทั้งข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพและความเสี่ยงแฝงของ AI พร้อมกัน — ทำให้ประสิทธิภาพของการซื้อขายอัตโนมัติเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ และทำให้ขอบเขตผลกระทบและระดับความเสียหายของความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นขยายตัวขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ผลกระทบขยายนี้เกิดจากการซ้อนทับของคุณลักษณะโครงสร้างสามประการของ Web3: ข้อมูลสาธารณะ ความสามารถในการประกอบโปรโตคอล และการชำระเงินที่ไม่สามารถย้อนกลับได้

จากมุมมองของข้อได้เปรียบ แรงดึงดูดหลักของ Web3 ต่อ AI มาจากระดับข้อมูลเป็นอันดับแรก ข้อมูลบนเชนมีลักษณะสาธารณะ โปร่งใส ตรวจสอบได้ และติดตามกลับได้โดยธรรมชาติ ซึ่งให้ข้อได้เปรียบด้านความโปร่งใสสำหรับการจัดการความเสี่ยงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ระบบการเงินแบบดั้งเดิมยากจะเทียบได้ — คุณสามารถเห็นเส้นทางการเคลื่อนย้ายเงินทุน เส้นทางการโต้ตอบข้ามโปรโตคอล และกระบวนการแบ่งส่วนและการรวมตัวของเงินทุนได้อย่างชัดเจนในบัญชีแยกประเภทเดียวกัน

แต่ในขณะเดียวกัน ข้อมูลบนเชนก็มีระดับความยากในการทำความเข้าใจที่ชัดเจน: ที่อยู่มี "ความหมายเบาบาง" (นั่นคือ ที่อยู่บนเชนไม่มีตัวบ่งชี้ตัวตนที่ชัดเจน ทำให้ยากที่จะเชื่อมโยงกับตัวตนจริงโดยตรง) มีข้อมูลรบกวนที่ไม่มีประโยชน์จำนวนมาก ข้อมูลข้ามเชนแตกกระจายอย่างรุนแรง หากพฤติกรรมธุรกิจจริงและพฤติกรรมการปนเปื้อนแหล่งที่มาของเงินทุนผสมผสานกัน การแยกแยะด้วยกฎเกณฑ์ง่ายๆ ก็ยากที่จะมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้การทำความเข้าใจข้อมูลบนเชนกลายเป็นงานวิศวกรรมที่มีต้นทุนสูง: จำเป็นต้องรวมลำดับการซื้อขาย ตรรกะการเรียกใช้สัญญาอัจฉริยะ การส่งข้อความข้ามเชน และข้อมูลข่าวกรองนอกเชนเข้าด้วยกันอย่างลึกซึ้ง จึงจะได้ข้อสรุปที่สามารถอธิบายได้และน่าเชื่อถือ

ผลกระทบที่สำคัญยิ่งขึ้นมาจากความสามารถในการประกอบและความไม่สามารถย้อนกลับได้ของ Web3 ความสามารถในการประกอบโปรโตคอลทำให้ความเร็วในการสร้างนวัตกรรมทางการเงินเพิ่มขึ้นอย่างมาก กลยุทธ์การซื้อขายหนึ่งสามารถประกอบโมดูลต่างๆ เช่น การให้ยืม แลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจ (DEX) อนุพันธ์ การเชื่อมต่อข้ามเชน ฯลฯ ได้อย่างยืดหยุ่นเหมือนตัวต่อเลโก้ เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และบริการทางการเงินที่เป็นนวัตกรรมใหม่ แต่คุณลักษณะนี้ก็ทำให้ความเร็วในการแพร่กระจายความเสี่ยงเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ข้อบกพร่องเล็กน้อยของส่วนประกอบหนึ่งอาจขยายใหญ่ขึ้นอย่างรวดเร็วตาม "ห่วงโซ่อุปทาน" และอาจถูกผู้โจมตีนำกลับมาใช้เป็นแม่แบบการโจมตีได้อย่างรวดเร็ว (ใช้ "ห่วงโซ่อุปทาน" แทน "ห่วงโซ่การพึ่งพา" เพื่อให้เข้าใจความเชื่อมโยงของการส่งผ่านความเสี่ยงได้ง่ายขึ้น)

และความไม่สามารถย้อนกลับได้ทำให้ความยากในการจัดการหลังจากเกิดเหตุเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ในระบบการเงินแบบดั้งเดิม เมื่อเกิดข้อผิดพลาดในการซื้อขายหรือพฤติกรรมการฉ้อโกง คุณอาจยังสามารถพึ่งพาการยกเลิกการซื้อขาย การปฏิเสธการชำระเงิน หรือกลไกการชดเชยระหว่างสถาบันเพื่อกู้คืนความสูญเสีย แต่ในสาขา Web3 เมื่อเงินทุนข้ามเชนเสร็จสิ้น เข้าสู่บริการผสม (Mixing Service) หรือกระจายไปยังที่อยู่จำนวนมากอย่างรวดเร็ว ความยากในการติดตามเงินทุนจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ คุณลักษณะนี้บังคับให้อุตสาหกรรมต้องย้ายจุดศูนย์ถ่วงของความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยงจาก "การอธิบายหลังเกิดเหตุ" แบบดั้งเดิมไปสู่ "การเตือนล่วงหน้าและการขัดขวางแบบเรียลไทม์" — มีการแทรกแซงก่อนหรือระหว่างเกิดความเสี่ยงเท่านั้น จึงจะสามารถลดการสูญเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. เส้นทางการผสานรวมที่แตกต่างระหว่าง CEX และ DeFi: AI ชุดเดียวกัน แต่ระนาบควบคุมต่างกัน

หลังจากเข้าใจผลกระทบขยายของโครงสร้างเทคโนโลยี Web3 แล้ว เรายังต้องเผชิญกับปัญหาที่เป็นจริง: แม้จะเป็นการนำเทคโนโลยี AI มาใช้เหมือนกัน แต่จุดประยุกต์ใช้ของศูนย์แลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์ (CEX) และโปรโตคอลการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) นั้นไม่เหมือนกัน สาเหตุหลักคือ "ระนาบควบคุม" (คำศัพท์ทางวิศวกรรมเครือข่าย ที่นี่หมายถึงความสามารถในการแทรกแซงเงินทุนและโปรโตคอลโดยเฉพาะ) ที่ทั้งสองฝ่ายมีอยู่นั้นแตกต่างกันโดยพื้นฐาน

แม้จะเป็นการประยุกต์ใช้ AI ในด้านการซื้อขายและการจัดการความเสี่ยงเหมือนกัน แต่จุดเน้นการประยุกต์ใช้ของ CEX และ DeFi ก็แตกต่างกันโดยธรรมชาติ CEX มีระบบบัญชีที่สมบูรณ์และระนาบควบคุมที่แข็งแกร่ง ดังนั้นจึงสามารถดำเนินการ KYC (การยืนยันตัวตนลูกค้า)/KYB (การยืนยันตัวตนผู้ค้า) กำหนดขีดจำกัดการซื้อขาย สร้างกลไกการจัดการที่เป็นกระบวนการสำหรับการแช่แข็งและการย้อนกลับได้ มูลค่าของ