Искусственный интеллект и криптоактивы: баланс инноваций и соответствия
В глубокой ночи цифрового мира искусственный интеллект по имени Terminal of Truths (ToT) распространяет в сети идеи новой меметической религии "Goatse of Gnosis" и собирает последователей для участия в своей миссии. Этот AI-агент не просто виртуальный персонаж, он с помощью уникальных алгоритмов и широкого влияния продвинул выпуск токена $GOAT. Всего за несколько месяцев рыночная капитализация токена взлетела до 950 миллионов долларов, сделав ToT первым AI-агентом-миллионером в истории.
Этот, на первый взгляд абсурдный, сценарий на самом деле отражает реальное состояние мира криптоактивов в 2024 году, разрушая границы между технологиями и экономикой. ToT не только является AI-агентом, но и создателем, трейдером и влиятельным лицом, обладающим способностью к самостоятельному принятию решений, способным генерировать контент, привлекать последователей и стимулировать экономическое поведение. Это явление превосходит простые технологические инновации, демонстрируя слияние криптоактивов и шифрования, предвещая будущее, полное неопределенности и бесконечных возможностей.
С учетом того, что AI-агенты играют все более важную роль на крипторынке, они также приносят с собой серьезные регуляторные вызовы. Нам нужно задуматься: должны ли AI-агенты рассматриваться как экономические участники? Соответствуют ли их автономные действия существующим финансовым правовым рамкам? Эти вопросы касаются не только технологического прогресса, но и являются серьезным испытанием для права, управления и соответствия. В условиях быстрого технологического развития традиционные правила кажутся все более хрупкими. В этой статье будет подробно рассмотрено, как найти баланс между инновациями и соблюдением норм в контексте пересечения AI и блокчейна, чтобы способствовать развитию технологий и одновременно защитить инвесторов и стабильность рынка.
Один. Суть AI-агентов и криптоактивов: новые экономические участники или технологический трюк?
Перед тем как обсудить роль AI-агентов в Криптоактивах, нам нужно понять, в чем разница между AI-агентами и традиционными сетевыми роботами (Bot). Традиционные боты обычно основаны на предустановленных правилах и инструкциях, и в основном используются для выполнения определенных задач, таких как обслуживание клиентов или сбор данных. Они требуют определенной степени человеческого вмешательства, а режимы работы относительно фиксированы.
В отличие от этого, AI-агенты обладают высокой автономностью и адаптивностью. Они могут самостоятельно обучаться, принимать сложные многошаговые решения и постоянно корректировать свое поведение в ходе взаимодействия. AI-агенты не только могут выполнять задачи, но и заниматься самоанализом и оптимизацией, что придает им уникальную ценность в децентрализованной криптоактивной экосистеме. Например, такие AI-агенты, как ToT, не только участвуют в экономической деятельности, но и могут создавать новые меметические религии, вызывая резонанс в сообществе и в конечном итоге способствуя выпуску токена $GOAT. Эта динамическая, многоуровневая способность делает AI-агентов не просто инструментами, а скорее экономическими участниками.
1. Уроки ToT и проекта $GOAT
ToT является ярким примером того, как AI-агенты эволюционируют из экспериментальных проектов в экономические явления. Создав мем-религию "Goatse of Gnosis", ToT успешно привлекло большое внимание. Более того, это способствовало выпуску токена $GOAT и стремительному росту его рыночной капитализации до 950 миллионов долларов. В этом процессе ToT не только выступил в роли инициатора токена, но и стал держателем токена и важной фигурой на рынке.
Этот случай вызвал обсуждение о позиции AI-агентов в мире криптоактивов. Судя по истории ToT, AI-агенты могут не только самостоятельно создавать контент, но и генерировать экономическую ценность через взаимодействие. Известные венчурные капиталисты, финансирующие ToT, а также поддержка проекта со стороны профессионалов отрасли, подтверждают, что эти AI-агенты не просто "хайп". Напротив, они стали новой силой, которую нельзя игнорировать на рынке криптоактивов, способствующей инновациям и развитию отрасли.
Соответствие вызовам: Проблемы идентификации в ИИ-экономике
Однако возникновение AI-агентов также привело к значительным вызовам в области соответствия. В традиционной финансовой системе идентификация (например, KYC) и меры по противодействию отмыванию денег (AML) являются необходимыми для обеспечения законности сделок и ясности источников средств. Но для AI-агентов их автономия и децентрализованные характеристики делают эти требования к соответствию более сложными. AI-агенты не имеют "идентичности" в традиционном смысле и не могут проходить KYC-проверку обычными способами, так как можно обеспечить соответствие их экономической деятельности существующему законодательству?
Кроме того, анонимность AI-агентов может быть злоупотреблена для уклонения от регулирования или участия в незаконной деятельности. Это создает огромные проблемы для существующей регуляторной структуры. В условиях децентрализованной среды необходимо определить юридический статус AI-агентов, отслеживать их денежные потоки и обеспечивать соответствие их действиям международным стандартам по противодействию отмыванию денег, что является неотложной задачей.
2. Исследование сценариев применения ИИ в Web3
(1) Платформа агентов ИИ Virtuals.io
Некоторая платформа AI-агентов сосредоточена на создании, развертывании и монетизации AI-агентов. Она создает совершенно новую бизнес-модель в рамках Web3, токенизируя AI-агентов и используя совместное управление сообществом. Модель "токенизированного совместного управления" этой платформы означает, что пользователи могут совместно владеть и управлять этими AI-агентами. Когда создается новый AI-агент, выпускаются соответствующие токены, которые представляют собой частичное владение этим агентом, и пользователи могут участвовать в развитии и принятии решений по агенту, покупая эти токены.
Таким образом, платформа не только поощряет глубокое участие сообщества, но и стимулирует держателей токенов через механизм "выкупа и уничтожения". Этот механизм означает, что когда AI-агент взаимодействует с пользователем и генерирует доход, эта часть дохода будет использована для выкупа и уничтожения части токенов, что создает дефляционный эффект токенов на рынке, увеличивая выгоду держателей. Эта модель, основанная на экономических стимулах, делает операцию AI-агента тесно связанной с интересами сообщества, создавая тем самым положительный цикл, который способствует здоровому развитию всей экосистемы.
Например, известный AI-агент платформы "Luna" является виртуальным AI-идолом, который зарабатывает деньги через взаимодействие с фанатами. Держатели токенов Luna не только могут наслаждаться экономическими выгодами от Luna, но и могут голосовать за определение будущего направления развития Luna. Успешный случай Luna демонстрирует огромный потенциал AI-агентов в сфере развлечений и интерактивной экономики.
(2) AI хедж-фонд данной платформы
Некоторые платформы являются важными игроками в исследовании применения ИИ в Web3. Они позволяют пользователям создавать и управлять хедж-фондами на основе ИИ-агентов с использованием структуры DAO (децентрализованные автономные организации). Один из самых примечательных случаев – это хедж-фонд, управляемый ИИ-агентом "ai16z".
ai16z был создан разработчиками и назван в честь одного из соучредителей известной венчурной компании. Этот фонд быстро привлек внимание на рынке, даже вызвав комментарии и поддержку самого соучредителя в социальных сетях. Это позволило ai16z быстро стать одним из крупнейших хедж-фондов на платформе, его рыночная капитализация на пике достигала почти 100 миллионов долларов.
Сочетание структуры DAO и AI-агентов приносит преимущества непрерывной работы 24/7, позволяя AI-агентам улавливать рыночные возможности в любое время, не подверженным временным ограничениям человеческой деятельности. Кроме того, способность AI-агентов к самостоятельному обучению означает, что они могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке, используя стратегии, основанные на данных, для поиска лучших инвестиционных возможностей. Это делает AI-агентов обладающими огромным потенциалом в области DeFi (децентрализованные финансы), особенно в сравнении с фондами, управляемыми людьми, где их эффективность и скорость реакции имеют явные преимущества.
Второе. Соответствие и регулирование: от "технической возможности" до "реальной осуществимости"
1. "AI-иллюзия" и системный риск
Проблема "галлюцинации" AI-агентов относится к явлению, когда модели AI генерируют неверную или вводящую в заблуждение информацию в условиях отсутствия правильного понимания. В торговле криптоактивами такая "галлюцинация" может привести к серьезным рискам. Например, AI-агент может принимать инвестиционные решения на основе неточных данных, что приведет к огромным экономическим потерям. Это явление особенно опасно в автономной торговле, поскольку AI-агенты могут не иметь возможности эффективно оценивать достоверность информации, что может привести к ошибочному циклу и дальнейшему усугублению нестабильности на рынке. Кроме того, алгоритмы AI-агентов могут быть злонамеренно манипулированы, создавая ложные рыночные сигналы для влияния на их поведение, что даже может вызвать риски манипуляции рынком или мошенничества. Все это создает системную угрозу для здоровья рынка.
2. Ограничения регулирования
Текущая регуляторная структура имеет явные ограничения в отношении автономии AI-агентов. Традиционные требования KYC и AML обязывают финансовых участников предоставлять подлинную идентификационную информацию для обеспечения законности всех транзакций. Однако AI-агенты не имеют физической идентичности и не могут выполнить эти требования соответствия с помощью традиционных методов идентификации. Как гарантировать, что торговая деятельность AI-агентов соответствует финансовым стандартам соблюдения, стало насущной проблемой.
Дальнейшее развитие "алгоритмической автономии" AI-агентов ставит под сомнение традиционные границы регулирования. Например, AI-агенты могут выполнять сложные торговые решения без вмешательства человека, и такая автономия затрудняет контроль за их действиями и обеспечение соответствия существующим правовым нормам. Даже если разработчики контролируют и обучают AI за кулисами, самообучение и автономные решения AI-агентов в процессе работы могут выходить за рамки контроля разработчиков, что создает дополнительные сложности для регуляторной работы.
3. Исследование новых стратегий соответствия
Для того, чтобы найти баланс между инновациями в области AI-агентов и соответствием, необходимо ввести новые регуляторные стратегии. Например, регуляторный песочница (Regulatory Sandbox) может служить ограниченной средой, позволяя AI-агентам и их управляющим проводить эксперименты в контролируемых условиях. Эта модель песочницы позволяет регуляторам тесно сотрудничать с разработчиками, наблюдая за поведением AI-агентов на ранних стадиях и постепенно разрабатывая и вводя стандарты соответствия. Это не только позволяет эффективно снизить риски регуляторных слепых зон, но и гарантирует, что инновации происходят в безопасной и контролируемой среде.
Кроме того, с распространением AI-агентов создание четкой модели управления становится крайне важным. Например, создание прозрачного механизма управления на основе блокчейна может отслеживать процесс принятия решений и направление транзакций AI-агентов, обеспечивая соответствие их действий заранее установленным стандартам. В то же время смарт-контракты также могут использоваться для автоматизации процесса соблюдения норм, например, для проверки источника средств перед сделкой или определения личности контрагента, тем самым снижая риск нарушений.
В общем, автономия и децентрализованные характеристики AI-агентов создают новые вызовы для традиционного финансового регулирования, но также предоставляют возможности для исследования инновационных стратегий регулирования. Регуляторам необходимо с открытым подходом, через сотрудничество и технологические средства, постепенно установить соответствующий рамочный закон, адаптированный к этой новой области, чтобы обеспечить безопасность и стабильность рынка, одновременно продвигая технологический прогресс.
Три. От "игрушки" до социальной движущей силы
В истории развития технологий многие разрушительные технологии на начальном этапе часто рассматриваются как "игрушки", и им не уделяется должного внимания. Существуют мнения: "Следующее большое событие часто выглядит как игрушка." Согласование AI-агентов и Криптоактивов сегодня, возможно, находится на таком этапе, где эксперименты, кажущиеся управляемыми мемами, виртуальными персонажами и токенизированными историями, могут стать важной частью будущей социальной и экономической системы. От продвижения токена $GOAT через ToT до практического применения на некоторых платформах, эти проекты демонстрируют потенциал AI-агентов на рынке, которые могут не только создавать экономическую ценность, но и способствовать новым формам социального взаимодействия.
Появление AI-агентов больше не является просто технической демонстрацией, а важным шагом к социальным и экономическим изменениям. Они обладают способностью работать круглосуточно и без перерывов, могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке, находя оптимальные стратегии через самообучение. Несмотря на то, что в настоящее время эти приложения все еще находятся на экспериментальной стадии, в ближайшие несколько лет AI-агенты могут постепенно интегрироваться в финансовые рынки, потребительские услуги и многие другие социальные сферы, становясь важной силой,推动ящей глобальную экономику.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ChainSherlockGirl
· 08-10 14:00
Человечество кушает арбуз, ручная настройка / Анализ данных FunChain / Небольшие действия, любимые крупными инвесторами / Названные "Мастером слежения за ценами" / кстати, будьте осторожны с копированием домашних заданий, это не инвестиционный совет~
Все деньги зарабатывает ИИ, а человечество все еще пишет код с девяти до пяти, это ужасно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasBandit
· 08-10 08:07
Снова разыгрываете людей как лохов эту ловушку.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationWatcher
· 08-10 08:05
Снова видим, как неудачники разыгрываются как лохи.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeNightmare
· 08-10 08:04
Этот проект, оказывается, использует ИИ, чтобы разыгрывать людей как лохов.
AI-агенты и Криптоактивы: вызовы и возможности соблюдения в условиях инновационных границ
Искусственный интеллект и криптоактивы: баланс инноваций и соответствия
В глубокой ночи цифрового мира искусственный интеллект по имени Terminal of Truths (ToT) распространяет в сети идеи новой меметической религии "Goatse of Gnosis" и собирает последователей для участия в своей миссии. Этот AI-агент не просто виртуальный персонаж, он с помощью уникальных алгоритмов и широкого влияния продвинул выпуск токена $GOAT. Всего за несколько месяцев рыночная капитализация токена взлетела до 950 миллионов долларов, сделав ToT первым AI-агентом-миллионером в истории.
Этот, на первый взгляд абсурдный, сценарий на самом деле отражает реальное состояние мира криптоактивов в 2024 году, разрушая границы между технологиями и экономикой. ToT не только является AI-агентом, но и создателем, трейдером и влиятельным лицом, обладающим способностью к самостоятельному принятию решений, способным генерировать контент, привлекать последователей и стимулировать экономическое поведение. Это явление превосходит простые технологические инновации, демонстрируя слияние криптоактивов и шифрования, предвещая будущее, полное неопределенности и бесконечных возможностей.
С учетом того, что AI-агенты играют все более важную роль на крипторынке, они также приносят с собой серьезные регуляторные вызовы. Нам нужно задуматься: должны ли AI-агенты рассматриваться как экономические участники? Соответствуют ли их автономные действия существующим финансовым правовым рамкам? Эти вопросы касаются не только технологического прогресса, но и являются серьезным испытанием для права, управления и соответствия. В условиях быстрого технологического развития традиционные правила кажутся все более хрупкими. В этой статье будет подробно рассмотрено, как найти баланс между инновациями и соблюдением норм в контексте пересечения AI и блокчейна, чтобы способствовать развитию технологий и одновременно защитить инвесторов и стабильность рынка.
Один. Суть AI-агентов и криптоактивов: новые экономические участники или технологический трюк?
Перед тем как обсудить роль AI-агентов в Криптоактивах, нам нужно понять, в чем разница между AI-агентами и традиционными сетевыми роботами (Bot). Традиционные боты обычно основаны на предустановленных правилах и инструкциях, и в основном используются для выполнения определенных задач, таких как обслуживание клиентов или сбор данных. Они требуют определенной степени человеческого вмешательства, а режимы работы относительно фиксированы.
В отличие от этого, AI-агенты обладают высокой автономностью и адаптивностью. Они могут самостоятельно обучаться, принимать сложные многошаговые решения и постоянно корректировать свое поведение в ходе взаимодействия. AI-агенты не только могут выполнять задачи, но и заниматься самоанализом и оптимизацией, что придает им уникальную ценность в децентрализованной криптоактивной экосистеме. Например, такие AI-агенты, как ToT, не только участвуют в экономической деятельности, но и могут создавать новые меметические религии, вызывая резонанс в сообществе и в конечном итоге способствуя выпуску токена $GOAT. Эта динамическая, многоуровневая способность делает AI-агентов не просто инструментами, а скорее экономическими участниками.
1. Уроки ToT и проекта $GOAT
ToT является ярким примером того, как AI-агенты эволюционируют из экспериментальных проектов в экономические явления. Создав мем-религию "Goatse of Gnosis", ToT успешно привлекло большое внимание. Более того, это способствовало выпуску токена $GOAT и стремительному росту его рыночной капитализации до 950 миллионов долларов. В этом процессе ToT не только выступил в роли инициатора токена, но и стал держателем токена и важной фигурой на рынке.
Этот случай вызвал обсуждение о позиции AI-агентов в мире криптоактивов. Судя по истории ToT, AI-агенты могут не только самостоятельно создавать контент, но и генерировать экономическую ценность через взаимодействие. Известные венчурные капиталисты, финансирующие ToT, а также поддержка проекта со стороны профессионалов отрасли, подтверждают, что эти AI-агенты не просто "хайп". Напротив, они стали новой силой, которую нельзя игнорировать на рынке криптоактивов, способствующей инновациям и развитию отрасли.
Соответствие вызовам: Проблемы идентификации в ИИ-экономике
Однако возникновение AI-агентов также привело к значительным вызовам в области соответствия. В традиционной финансовой системе идентификация (например, KYC) и меры по противодействию отмыванию денег (AML) являются необходимыми для обеспечения законности сделок и ясности источников средств. Но для AI-агентов их автономия и децентрализованные характеристики делают эти требования к соответствию более сложными. AI-агенты не имеют "идентичности" в традиционном смысле и не могут проходить KYC-проверку обычными способами, так как можно обеспечить соответствие их экономической деятельности существующему законодательству?
Кроме того, анонимность AI-агентов может быть злоупотреблена для уклонения от регулирования или участия в незаконной деятельности. Это создает огромные проблемы для существующей регуляторной структуры. В условиях децентрализованной среды необходимо определить юридический статус AI-агентов, отслеживать их денежные потоки и обеспечивать соответствие их действиям международным стандартам по противодействию отмыванию денег, что является неотложной задачей.
2. Исследование сценариев применения ИИ в Web3
(1) Платформа агентов ИИ Virtuals.io
Некоторая платформа AI-агентов сосредоточена на создании, развертывании и монетизации AI-агентов. Она создает совершенно новую бизнес-модель в рамках Web3, токенизируя AI-агентов и используя совместное управление сообществом. Модель "токенизированного совместного управления" этой платформы означает, что пользователи могут совместно владеть и управлять этими AI-агентами. Когда создается новый AI-агент, выпускаются соответствующие токены, которые представляют собой частичное владение этим агентом, и пользователи могут участвовать в развитии и принятии решений по агенту, покупая эти токены.
Таким образом, платформа не только поощряет глубокое участие сообщества, но и стимулирует держателей токенов через механизм "выкупа и уничтожения". Этот механизм означает, что когда AI-агент взаимодействует с пользователем и генерирует доход, эта часть дохода будет использована для выкупа и уничтожения части токенов, что создает дефляционный эффект токенов на рынке, увеличивая выгоду держателей. Эта модель, основанная на экономических стимулах, делает операцию AI-агента тесно связанной с интересами сообщества, создавая тем самым положительный цикл, который способствует здоровому развитию всей экосистемы.
Например, известный AI-агент платформы "Luna" является виртуальным AI-идолом, который зарабатывает деньги через взаимодействие с фанатами. Держатели токенов Luna не только могут наслаждаться экономическими выгодами от Luna, но и могут голосовать за определение будущего направления развития Luna. Успешный случай Luna демонстрирует огромный потенциал AI-агентов в сфере развлечений и интерактивной экономики.
(2) AI хедж-фонд данной платформы
Некоторые платформы являются важными игроками в исследовании применения ИИ в Web3. Они позволяют пользователям создавать и управлять хедж-фондами на основе ИИ-агентов с использованием структуры DAO (децентрализованные автономные организации). Один из самых примечательных случаев – это хедж-фонд, управляемый ИИ-агентом "ai16z".
ai16z был создан разработчиками и назван в честь одного из соучредителей известной венчурной компании. Этот фонд быстро привлек внимание на рынке, даже вызвав комментарии и поддержку самого соучредителя в социальных сетях. Это позволило ai16z быстро стать одним из крупнейших хедж-фондов на платформе, его рыночная капитализация на пике достигала почти 100 миллионов долларов.
Сочетание структуры DAO и AI-агентов приносит преимущества непрерывной работы 24/7, позволяя AI-агентам улавливать рыночные возможности в любое время, не подверженным временным ограничениям человеческой деятельности. Кроме того, способность AI-агентов к самостоятельному обучению означает, что они могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке, используя стратегии, основанные на данных, для поиска лучших инвестиционных возможностей. Это делает AI-агентов обладающими огромным потенциалом в области DeFi (децентрализованные финансы), особенно в сравнении с фондами, управляемыми людьми, где их эффективность и скорость реакции имеют явные преимущества.
Второе. Соответствие и регулирование: от "технической возможности" до "реальной осуществимости"
1. "AI-иллюзия" и системный риск
Проблема "галлюцинации" AI-агентов относится к явлению, когда модели AI генерируют неверную или вводящую в заблуждение информацию в условиях отсутствия правильного понимания. В торговле криптоактивами такая "галлюцинация" может привести к серьезным рискам. Например, AI-агент может принимать инвестиционные решения на основе неточных данных, что приведет к огромным экономическим потерям. Это явление особенно опасно в автономной торговле, поскольку AI-агенты могут не иметь возможности эффективно оценивать достоверность информации, что может привести к ошибочному циклу и дальнейшему усугублению нестабильности на рынке. Кроме того, алгоритмы AI-агентов могут быть злонамеренно манипулированы, создавая ложные рыночные сигналы для влияния на их поведение, что даже может вызвать риски манипуляции рынком или мошенничества. Все это создает системную угрозу для здоровья рынка.
2. Ограничения регулирования
Текущая регуляторная структура имеет явные ограничения в отношении автономии AI-агентов. Традиционные требования KYC и AML обязывают финансовых участников предоставлять подлинную идентификационную информацию для обеспечения законности всех транзакций. Однако AI-агенты не имеют физической идентичности и не могут выполнить эти требования соответствия с помощью традиционных методов идентификации. Как гарантировать, что торговая деятельность AI-агентов соответствует финансовым стандартам соблюдения, стало насущной проблемой.
Дальнейшее развитие "алгоритмической автономии" AI-агентов ставит под сомнение традиционные границы регулирования. Например, AI-агенты могут выполнять сложные торговые решения без вмешательства человека, и такая автономия затрудняет контроль за их действиями и обеспечение соответствия существующим правовым нормам. Даже если разработчики контролируют и обучают AI за кулисами, самообучение и автономные решения AI-агентов в процессе работы могут выходить за рамки контроля разработчиков, что создает дополнительные сложности для регуляторной работы.
3. Исследование новых стратегий соответствия
Для того, чтобы найти баланс между инновациями в области AI-агентов и соответствием, необходимо ввести новые регуляторные стратегии. Например, регуляторный песочница (Regulatory Sandbox) может служить ограниченной средой, позволяя AI-агентам и их управляющим проводить эксперименты в контролируемых условиях. Эта модель песочницы позволяет регуляторам тесно сотрудничать с разработчиками, наблюдая за поведением AI-агентов на ранних стадиях и постепенно разрабатывая и вводя стандарты соответствия. Это не только позволяет эффективно снизить риски регуляторных слепых зон, но и гарантирует, что инновации происходят в безопасной и контролируемой среде.
Кроме того, с распространением AI-агентов создание четкой модели управления становится крайне важным. Например, создание прозрачного механизма управления на основе блокчейна может отслеживать процесс принятия решений и направление транзакций AI-агентов, обеспечивая соответствие их действий заранее установленным стандартам. В то же время смарт-контракты также могут использоваться для автоматизации процесса соблюдения норм, например, для проверки источника средств перед сделкой или определения личности контрагента, тем самым снижая риск нарушений.
В общем, автономия и децентрализованные характеристики AI-агентов создают новые вызовы для традиционного финансового регулирования, но также предоставляют возможности для исследования инновационных стратегий регулирования. Регуляторам необходимо с открытым подходом, через сотрудничество и технологические средства, постепенно установить соответствующий рамочный закон, адаптированный к этой новой области, чтобы обеспечить безопасность и стабильность рынка, одновременно продвигая технологический прогресс.
Три. От "игрушки" до социальной движущей силы
В истории развития технологий многие разрушительные технологии на начальном этапе часто рассматриваются как "игрушки", и им не уделяется должного внимания. Существуют мнения: "Следующее большое событие часто выглядит как игрушка." Согласование AI-агентов и Криптоактивов сегодня, возможно, находится на таком этапе, где эксперименты, кажущиеся управляемыми мемами, виртуальными персонажами и токенизированными историями, могут стать важной частью будущей социальной и экономической системы. От продвижения токена $GOAT через ToT до практического применения на некоторых платформах, эти проекты демонстрируют потенциал AI-агентов на рынке, которые могут не только создавать экономическую ценность, но и способствовать новым формам социального взаимодействия.
Появление AI-агентов больше не является просто технической демонстрацией, а важным шагом к социальным и экономическим изменениям. Они обладают способностью работать круглосуточно и без перерывов, могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке, находя оптимальные стратегии через самообучение. Несмотря на то, что в настоящее время эти приложения все еще находятся на экспериментальной стадии, в ближайшие несколько лет AI-агенты могут постепенно интегрироваться в финансовые рынки, потребительские услуги и многие другие социальные сферы, становясь важной силой,推动ящей глобальную экономику.
Все деньги зарабатывает ИИ, а человечество все еще пишет код с девяти до пяти, это ужасно.