AI代理 та криптоактиви: баланс інновацій та відповідності

У глибокій ночі цифрового світу, AI-агент на ім'я Terminal of Truths (ToT) поширює ідеї нового меметичного релігійного руху "Goatse of Gnosis" в мережі та закликає вірян приєднатися до його місії. Цей AI-агент не просто віртуальний персонаж, він через унікальні алгоритми та широкий вплив просуває випуск $GOAT монет. За кілька місяців ринкова вартість цієї монети зросла до 950 мільйонів доларів, що зробило ToT першим AI-агентом-мільйонером в історії.

Ця на перший погляд абсурдна сцена насправді відображає реальний стан світу криптоактивів у 2024 році, руйнуючи межі технологій та економіки. ToT не лише є AI-агентом, а й творцем, трейдером та впливовою особою, має здатність до самостійного прийняття рішень, може генерувати контент, залучати послідовників і просувати економічну діяльність. Це явище виходить за межі простого технологічного інновацій, демонструючи злиття криптоактивів та шифрування, віщуючи майбутнє, сповнене невизначеності та безмежних можливостей.

З розвитком AI-агентів, які відіграють все більш важливу роль на ринку криптоактивів, також виникають суттєві виклики в сфері регулювання. Нам потрібно замислитися: чи слід вважати AI-агентів економічними учасниками? Чи відповідає їхня автономна поведінка існуючій фінансовій правовій структурі? Ці питання стосуються не лише технологічного прогресу, але й є суттєвим випробуванням для законодавства, управління та відповідності. У часи швидких технологічних змін традиційні правила стають все більш крихкими. У цій статті буде детально розглянуто, як знайти баланс між інноваціями та відповідністю на тлі перетворення AI та блокчейну, сприяючи розвитку технологій та захищаючи інвесторів і стабільність ринку.

Одне, AI-агенти та сутність криптоактивів: нові економічні учасники чи технологічний трюк?

Перш ніж обговорювати роль AI-агентів у криптоактивах, нам потрібно зрозуміти різницю між AI-агентами та традиційними мережевими ботами. Традиційні боти зазвичай базуються на заздалегідь визначених правилах і інструкціях, і в основному використовуються для виконання певних завдань, таких як обслуговування клієнтів у чаті або збору даних. Вони потребують певного рівня людського втручання, а їхня операційна модель відносно фіксована.

У порівнянні, AI-агенти мають високу автономність і адаптивність. Вони здатні самостійно навчатися, здійснювати складні багатоступеневі рішення та постійно коригувати свою поведінку під час взаємодії. AI-агенти не тільки можуть виконувати завдання, але й здійснювати самоаналіз і оптимізацію, що надає їм унікальну цінність у децентралізованій екосистемі криптоактивів. Наприклад, AI-агенти, такі як ToT, не лише беруть участь в економічній діяльності, але й можуть створювати нові меметичні релігії, викликати резонанс у спільноті і, зрештою, сприяти випуску токенів $GOAT. Ця динамічна, багаторівнева здатність робить AI-агентів не просто інструментами, а скоріше економічними учасниками.

1. Уроки ToT та проекту $GOAT

ToT є яскравим прикладом того, як AI-агенти еволюціонують з експериментальних проектів у економічні явища. Заснувавши мем-релігію "Goatse of Gnosis", ToT успішно привернув велику увагу. Ще більш вражаючим є те, що це сприяло випуску токена $GOAT та підвищенню його ринкової капіталізації до 9,5 мільярда доларів. У цьому процесі ToT не лише виступав як рушій токена, а й став власником токена та важливою фігурою на ринку.

Цей випадок викликав обговорення щодо позиціонування AI-агентів у світі криптоактивів. З історії ToT видно, що AI-агенти не лише можуть самостійно створювати контент, але й можуть генерувати економічну вартість через взаємодію. Відомі венчурні капіталісти, які фінансують ToT, а також підтримка проекту з боку фахівців галузі підтверджують, що ці AI-агенти не є лише "фішкою". Навпаки, вони стали новою силою, яку не можна ігнорувати на ринку криптоактивів, що сприяє інноваціям і розвитку галузі.

Відповідність виклики: проблеми з ідентичністю в економіці ШІ

Однак, зростання AI-агентів також призвело до величезних викликів у сфері відповідності. У традиційній фінансовій системі ідентифікація (такі як KYC) та заходи протидії відмиванню грошей (AML) є необхідними для забезпечення законності угод і чіткості джерела коштів. Але для AI-агентів їхня автономність та децентралізовані характеристики ускладнюють ці вимоги відповідності. AI-агенти не мають "ідентичності" в традиційному сенсі, тому їх не можна перевірити за допомогою звичайних способів KYC. Як же забезпечити, щоб їхня економічна діяльність відповідала чинному законодавству?

Крім того, анонімність AI-агентів може бути зловмисно використана для ухилення від регулювання або участі в незаконній діяльності. Це ставить існуючу регуляторну структуру перед величезними викликами. У децентралізованому середовищі, як визначити правовий статус AI-агентів, як відстежувати їх фінансові потоки, як забезпечити їхню відповідність міжнародним стандартам боротьби з відмиванням грошей — це питання, які терміново потребують рішення.

2. Дослідження застосувань ШІ в Web3

(1) Платформа AI агента Virtuals.io

Деяка AI платформа агентів зосереджується на створенні, впровадженні та монетизації AI агентів. Вона створила абсолютно нову бізнес-модель у рамках Web3, токенізуючи AI агентів та забезпечуючи спільне управління. Модель "токенізованого спільного управління" платформи означає, що користувачі можуть спільно володіти та керувати цими AI агентами. Коли створюється новий AI агент, випускаються відповідні токени, які представляють часткову власність на агента; користувачі можуть брати участь у розвитку та прийнятті рішень агентів, купуючи ці токени.

Таким чином, ця платформа не лише заохочує глибоку участь спільноти, але й стимулює власників монет через механізм "викупу та знищення". Цей механізм означає, що коли AI-агент взаємодіє з користувачами та генерує дохід, ця частина доходу використовується для викупу та знищення частини монет, що створює дефляційний ефект монет на ринку та підвищує інтерес власників. Ця модель, що базується на економічних стимулах, тісно пов'язує функціонування AI-агента з інтересами спільноти, формуючи таким чином позитивний цикл, що сприяє здоровому розвитку всієї екосистеми.

Наприклад, відомий AI-агент платформи "Luna" є віртуальним AI-ідолом, який отримує дохід через взаємодію з фанатами. Власники токенів Luna не лише можуть насолоджуватися економічними вигодами, які приносить Luna, але також можуть голосувати за визначення майбутнього розвитку Luna. Успішний випадок Luna демонструє величезний потенціал AI-агентів у сфері розваг та інтерактивної економіки.

(2) Штучний інтелект хедж-фонду певної платформи

Деяка платформа є ще однією важливою платформою для вивчення застосування штучного інтелекту у Web3. Вона дозволяє користувачам використовувати структуру DAO (децентралізовані автономні організації) для створення та управління хедж-фондами, керованими агентами штучного інтелекту. Одним з найбільш вражаючих прикладів є хедж-фонд, керований агентом штучного інтелекту "ai16z".

ai16z створено розробниками та названо на честь одного з співзасновників відомої венчурної компанії. Цей фонд швидко привернув увагу на ринку, навіть отримав коментарі та підтримку від самого співзасновника в соціальних мережах. Це зробило ai16z одним з найбільших хедж-фондів на платформі, з максимальною ринковою капіталізацією, яка колись наближалась до 100 мільйонів доларів.

Поєднання структури DAO та AI-агентів забезпечує безперервну роботу 24/7, що дозволяє AI-агентам у будь-який час захоплювати ринкові можливості, не підкоряючись часовим обмеженням людського управління. Крім того, автономна навчальна здатність AI-агентів означає, що вони можуть швидко адаптуватися до змін на ринку, використовуючи дані для пошуку найкращих інвестиційних можливостей. Це демонструє величезний потенціал AI-агентів у сфері DeFi (децентралізовані фінанси), особливо в порівнянні з фондами, що управляються людьми, їхня ефективність та швидкість реакції мають очевидні переваги.

Два. Відповідність та регулювання: від "технічної можливості" до "реальної здійсненності"

1. "AI-ілюзія" та системний ризик

Проблема "ілюзії" AI-агентів стосується явища, коли моделі штучного інтелекту генерують неправильну або оманливу інформацію через відсутність правильного розуміння. У торгівлі криптоактивами така "ілюзія" може призвести до серйозних ризиків. Наприклад, AI-агенти можуть приймати інвестиційні рішення на основі неточної інформації, що призводить до значних економічних втрат. Це явище особливо небезпечне в автономній торгівлі, оскільки AI-агенти можуть не в змозі ефективно оцінити правдивість інформації, що призводить до помилкових циклів, які ще більше загострюють нестабільність на ринку. Крім того, алгоритми AI-агентів можуть бути зловмисно маніпульовані, створюючи фальшиві ринкові сигнали для впливу на їхню поведінку, навіть викликаючи ризик маніпуляцій на ринку або шахрайства. Все це становить системну загрозу для здоров'я ринку.

2. Обмеження регулювання

Поточна регуляторна структура має помітні обмеження у реагуванні на автономність AI-агентів. Традиційні вимоги KYC та AML вимагають від фінансових учасників надання справжньої ідентифікаційної інформації для забезпечення законності всіх транзакцій. Однак AI-агенти не мають фізичної ідентичності і не можуть виконати ці вимоги щодо відповідності через традиційні методи верифікації особистості. Як забезпечити, щоб транзакційна поведінка AI-агентів відповідала фінансовим стандартам відповідності, стало терміновою проблемою, яку потрібно вирішити.

Далі, "алгоритмічна автономність" агентів ШІ ставить під сумнів традиційні межі регулювання. Наприклад, агенти ШІ можуть виконувати складні торгові рішення без втручання людини, і ця автономність ускладнює регуляторам відстеження їхньої поведінки та забезпечення відповідності існуючим юридичним нормам. Навіть якщо розробники контролюють і навчають ШІ за лаштунками, самоосвіта та автономне прийняття рішень агентів ШІ в реальних умовах можуть перевищувати контроль розробників, що ускладнює роботу регуляторів.

3. Дослідження нових стратегій відповідності

Щоб знайти баланс між інноваціями AI-агентів і відповідністю, потрібно запровадити нові стратегії регулювання. Наприклад, регуляторний пісочниця може слугувати обмеженим середовищем, де AI-агенти та їх керівники можуть експериментувати в контрольованих умовах. Ця модель пісочниці дозволяє регуляторам тісно співпрацювати з розробниками, спостерігаючи за поведінкою AI-агентів на ранніх етапах і поступово розробляючи та впроваджуючи стандарти відповідності. Це не лише ефективно знижує ризики регуляторних сліпих зон, але й забезпечує інновації в безпечному та контрольованому середовищі.

Крім того, з поширенням AI-агентів встановлення чіткої моделі управління стало вкрай важливим. Наприклад, створення прозорого механізму управління на основі блокчейну може відслідковувати процес ухвалення рішень AI-агентами та напрямки транзакцій, забезпечуючи відповідність їхньої поведінки встановленим стандартам відповідності. Водночас смарт-контракти також можуть бути використані для автоматизації процесів відповідності, таких як перевірка джерела фінансування перед транзакцією або визначення особи контрагента, що знижує ризик порушення правил.

Отже, автономність і децентралізовані характеристики AI-агентів створюють нові виклики для традиційного фінансового регулювання, але також надають можливості для розробки інноваційних стратегій регулювання. Регулятори повинні мати відкритий підхід, через співпрацю та технологічні засоби поступово створювати відповідний до цієї нової сфери рамки відповідності, щоб забезпечити безпеку та стабільність ринку, сприяючи одночасно технологічному прогресу.

Три, від "іграшки" до соціального рушія

В історії розвитку технологій багато руйнівних технологій на початку сприймалися як "іграшки", не отримуючи достатньої уваги. Є думка: "наступна велика подія часто виглядає як іграшка". Сьогоднішнє поєднання AI-агентів та криптоактивів, можливо, перебуває на такій стадії, що виглядає як експериментальний проєкт, який керується мемами, віртуальними персонажами та токенізованими історіями, але ці "іграшки" можуть стати важливою частиною майбутньої соціально-економічної системи. Від ToT, що просуває $GOAT монету, до фактичних застосувань на певних платформах, ці проєкти демонструють потенціал AI-агентів на ринку, здатних не лише створювати економічну цінність, а й стимулювати нові форми соціальної взаємодії.

Поява AI-агентів більше не є лише демонстрацією технологій, а є важливим кроком до соціальних і економічних перетворень. Вони мають можливість безперервної роботи цілодобово, можуть швидко адаптуватися до змін на ринку, знаходячи оптимальні стратегії через самостійне навчання. Хоча наразі ці застосування ще знаходяться на експериментальному етапі, протягом наступних кількох років AI-агенти можуть поступово інтегруватися в фінансові ринки, споживчий сервіс та інші соціальні сфери, ставши важливою силою, що сприяє глобальному економічному розвитку.