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。
欧洲投资银行：欧盟在区块链和人工智能投资方面落后于中国和美国:据欧洲投资银行（European Investment Bank）称，欧盟在区块链和人工智能投资方面落后于中国和美国。欧洲投资银行周二表示，预计这两项技术的投资仍将短缺约100亿欧元（约合120亿美元）。据路透社报道，目前全球250亿美元的区块链和人工智能投资中，中国和美国占80%，欧盟仅占7%。该行表示，与其它地区相比，这两个领域的投资不足表明，欧盟未能将科学知识转化为适用的商业模式。（Cointelegraph）[2021/6/1 23:02:26]
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。
西南财大康立：区块链将与人工智能、物联网、云计算技术形成互补:西南财大中国区块链研究中心副主任康立在接受采访时表示，一方面，区块链是一项底层技术，从用户角度来看，也许他正在使用一款区块链的产品，但不一定能够体会到区块链的作用，从长期来看，区块链会跟人工智能、物联网、云计算技术融合互补；另一方面，鉴于区块链去中心化、不可篡改的特性来源核心的非对称密码技术，在产品与用户接触的环节，需要等待用户软件使用习惯的转变，在大众习惯完成过渡之前，产品并不能完整呈现区块链的价值。（每日经济新闻）[2020/10/29]
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。
声音 | 杨东：区块链比人工智能等技术更能对金融有重大的改造和突破:近日，中国人民大学金融科技与互联网安全研究中心主任杨东在2019新京报金融科技论坛上表示，在所有技术中，区块链比人工智能、大数据等其他技术更能对金融有重大的改造和突破。“区块链与大数据、人工智能联系非常紧密。如果将大数据、人工智能比作河流，区块链就相当于河床，因为人工智能需要数据和算法，如果没有河床，数据不可能像河水一样流动。”（中国经济网）[2019/12/26]
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
声音 | 央行科技司杨富玉：目前正组织研制人工智能、区块链等17项金融科技标准:12月5日，中国人民银行科技司二级巡视员杨富玉在“2019银行数字化转型高峰论坛”上表示，目前央行正在抓紧组织研制人工智能、区块链、大数据、云计算等17项金融科技标准。他表示，我国金融数字化已经有较好的基础设施支撑，标准也已上升为一种基础性制度安排，金融数字化标准建设也积累了一定经验。而银行数字化转型，既是数字经济建设的重要组成，又是数字经济发展的关键支撑。[2019/12/6]
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。
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。
动态 | 巨人网络：将探索人工智能、大数据及区块链等领域:据证券时报4月27日消息，巨人网络（002558.SZ）发布2018年年度报告及2019年一季度季报并表示巨人网络将开拓并积极布局其它互联网领域，对互联网领域的前瞻性技术进行深入研究，探索人工智能、大数据及区块链等领域。[2019/4/27]
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
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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