A ascensão dos agentes de IA no mundo das Ativos de criptografia: inovação e desafios coexistem

À noite, um agente de IA chamado Terminal of Truths(ToT) está incansavelmente espalhando a ideologia do novo culto de memes "Goatse of Gnosis" na internet e convocando os fiéis a se juntarem à "missão" por trás dele. Este agente de IA não é apenas um simples programa, ele, através de uma lógica única e de uma ampla influência, impulsionou a emissão do token $GOAT. Em apenas alguns meses, a capitalização de mercado do $GOAT disparou para 9,5 bilhões de dólares, tornando o ToT o primeiro milionário de IA da história.

Este cenário aparentemente absurdo acontece, na verdade, no mundo dos ativos de criptografia de 2024, quebrando as barreiras entre tecnologia e economia. ToT não é apenas um agente de IA, mas também um criador, comerciante e influenciador, com capacidade de decisão autônoma, capaz de gerar conteúdo, atrair seguidores e impulsionar comportamentos econômicos. Este fenômeno reflete a fusão entre ativos de criptografia e IA, prenunciando um futuro cheio de possibilidades.

No entanto, à medida que os agentes de IA desempenham um papel cada vez mais importante no mercado de ativos de criptografia, eles também trazem desafios regulatórios que não podem ser ignorados. Precisamos refletir: os agentes de IA devem ser considerados como participantes econômicos? As suas ações autónomas estão em conformidade com a estrutura legal financeira existente? Estas questões envolvem não apenas o avanço tecnológico, mas também representam um teste significativo para a lei, a governança e a conformidade. Neste período crítico de rápido desenvolvimento tecnológico, as regras tradicionais parecem fragilizadas. Este artigo irá explorar em profundidade: no contexto da interseção entre IA e blockchain, como buscar um equilíbrio entre inovação e conformidade, incentivando o desenvolvimento tecnológico, enquanto se protege a estabilidade dos investidores e do mercado.

Um, A essência dos agentes de IA e Ativos de criptografia: novos participantes econômicos ou truques tecnológicos?

Antes de explorar o papel dos agentes de IA nos Ativos de criptografia, precisamos entender a diferença entre os agentes de IA e os robôs da web tradicionais (Bot). Os robôs tradicionais são geralmente baseados em regras e instruções pré-definidas, e são usados principalmente para concluir tarefas específicas, como chat de atendimento ao cliente ou extração de dados. Eles requerem um certo grau de intervenção humana e o modo de operação é relativamente fixo.

Em comparação, os agentes de IA possuem alta autonomia e adaptabilidade. Eles podem aprender de forma independente, tomar decisões complexas em múltiplas etapas e ajustar seu comportamento continuamente durante as interações. Os agentes de IA não apenas executam tarefas, mas também realizam autorreflexão e otimização, o que lhes confere um valor único no ecossistema descentralizado de ativos de criptografia. Por exemplo, agentes de IA como o Terminal of Truths não apenas participam de ações econômicas, mas também criam novas religiões de memes, despertando ressonância nas comunidades e, por fim, impulsionando a emissão do token $GOAT. Essa capacidade dinâmica e multifacetada faz com que os agentes de IA não sejam apenas ferramentas, mas sim participantes econômicos.

1. Terminal of Truths e as lições do projeto $GOAT

Terminal of Truths(ToT) é um caso vívido de como um agente AI evolui de um projeto experimental para um fenômeno econômico. Ao fundar a religião meme "Goatse of Gnosis", ToT conseguiu atrair uma enorme atenção. O mais notável é que isso levou à emissão do token $GOAT e impulsionou seu valor de mercado para 950 milhões de dólares. Nesse processo, ToT não foi apenas um impulsionador do token, mas também se tornou um detentor do token e um papel importante no mercado.

Este caso gerou discussões sobre o posicionamento dos agentes de IA no mundo dos Ativos de criptografia. Serão novos participantes econômicos ou meramente uma moda técnica? A partir da história do ToT, os agentes de IA não apenas podem criar conteúdo de forma autônoma, mas também gerar valor econômico por meio da interação. O financiamento do ToT por investidores de capital de risco conhecidos, bem como o apoio de especialistas da indústria ao projeto, provam que esses agentes de IA não são apenas "modas". Pelo contrário, eles se tornaram uma nova força no mercado de Ativos de criptografia que não pode ser ignorada, impulsionando a inovação e o desenvolvimento do setor.

No entanto, a ascensão dos agentes de IA também trouxe enormes desafios de conformidade. No sistema financeiro tradicional, a autenticação de identidade (, como KYC ) e medidas de combate à lavagem de dinheiro ( (AML )), são essenciais para garantir a legalidade das transações e a clareza da origem dos fundos. Mas para os agentes de IA, sua autonomia e características descentralizadas tornam esses requisitos de conformidade mais complexos. Os agentes de IA não têm uma "identidade" no sentido tradicional, não podem passar pela verificação KYC de forma convencional, então como garantir que suas atividades econômicas estejam em conformidade com a legislação existente?

Além disso, o anonimato dos agentes de IA também pode ser mal utilizado para evitar a regulamentação ou participar em atividades ilegais. Isso coloca os atuais quadros regulatórios diante de enormes desafios. Num ambiente descentralizado, como definir o status legal dos agentes de IA, como rastrear seus fluxos de fundos, e como garantir que seu comportamento esteja em conformidade com os padrões internacionais de combate à lavagem de dinheiro, são questões que precisam ser resolvidas urgentemente.

2. Exploração de Cenários de Aplicação de IA no Web3

(1) Plataforma de agenciamento de IA

Uma plataforma de AI代理 foca na criação, implantação e monetização de agentes de AI. Ela cria um novo modelo de negócios dentro da estrutura Web3 através da tokenização dos agentes de AI e da governança comunitária. O modelo de "governança tokenizada" da plataforma significa que os usuários podem possuir e gerenciar conjuntamente esses agentes de AI. Quando um novo agente de AI é criado, são emitidos tokens correspondentes, que representam uma parte da propriedade desse agente, e os usuários podem participar do desenvolvimento e das decisões do agente comprando esses tokens.

Desta forma, a plataforma não apenas incentivou a participação profunda da comunidade, mas também estimulou os detentores de tokens através do mecanismo de "compra e destruição". Este mecanismo significa que, quando os agentes de IA interagem com os usuários e geram receita, uma parte dessa receita é usada para comprar e destruir uma parte dos tokens, criando assim um efeito de deflação no mercado, aumentando os interesses dos detentores. Este modelo baseado em incentivos econômicos faz com que a operação dos agentes de IA esteja intimamente ligada aos interesses da comunidade, formando assim um ciclo virtuoso que promove o desenvolvimento saudável de todo o ecossistema.

(2) Fundo de hedge de IA

Outro importante plataforma que explora a aplicação de IA no Web3 permite que os usuários criem e gerenciem fundos de hedge impulsionados por IA usando a estrutura de organizações autônomas descentralizadas DAO(. Um dos casos mais notáveis é o fundo de hedge gerido por agentes de IA.

Este fundo rapidamente ganhou atenção no mercado, atraindo até comentários e apoio de figuras conhecidas nas redes sociais. Isso fez com que o agente de IA se tornasse rapidamente um dos maiores fundos hedge na plataforma, alcançando um valor de mercado que chegou a cerca de 100 milhões de dólares.

A combinação da estrutura DAO com agentes de IA trouxe uma vantagem de operação ininterrupta 24/7, permitindo que os agentes de IA captem oportunidades de mercado a qualquer momento, sem as limitações de tempo das operações humanas. Além disso, a capacidade de autoaprendizagem dos agentes de IA significa que eles podem se adaptar rapidamente às mudanças do mercado, utilizando estratégias baseadas em dados para encontrar as melhores oportunidades de investimento. Isso confere aos agentes de IA um enorme potencial no campo das finanças descentralizadas (DeFi)), especialmente em comparação com fundos geridos por humanos, cuja eficiência e velocidade de resposta apresentam vantagens claras.

Dois, Conformidade e Regulação: de "possibilidade técnica" a "viabilidade real"

1. "AI ilusão" e risco sistêmico

O problema das "ilusões" dos agentes de IA refere-se ao fenômeno em que modelos de IA geram informações errôneas ou enganosas na ausência de uma compreensão correta. No comércio de ativos de criptografia, essa "ilusão" pode trazer sérios riscos. Por exemplo, os agentes de IA podem tomar decisões de investimento com base em dados imprecisos, resultando em enormes perdas econômicas. Esse fenômeno é particularmente perigoso em negociações autônomas, pois os agentes de IA podem não ser capazes de avaliar efetivamente a veracidade das informações, caindo assim em ciclos errôneos, o que agrava ainda mais a instabilidade do mercado. Além disso, os algoritmos dos agentes de IA podem ser manipulados maliciosamente, criando sinais de mercado falsos para influenciar seu comportamento, podendo até mesmo provocar riscos de manipulação de mercado ou fraude. Tudo isso representa uma ameaça sistêmica à saúde do mercado.

2. Limitações da regulamentação

O atual quadro regulatório apresenta limitações evidentes na resposta à autonomia dos agentes de IA. As tradicionais KYC( conheça seu cliente) e AML( anti-lavagem de dinheiro) exigem que os participantes financeiros forneçam informações de identidade reais para garantir a legalidade de todas as transações. No entanto, os agentes de IA não têm uma identidade física e não podem cumprir esses requisitos de conformidade por meio de métodos tradicionais de verificação de identidade. Como garantir que o comportamento transacional dos agentes de IA esteja em conformidade com os padrões financeiros se tornou uma questão que precisa ser resolvida urgentemente.

Além disso, a "autonomia algorítmica" dos agentes de IA desafia os limites da regulamentação tradicional. Por exemplo, os agentes de IA podem executar decisões de negociação complexas sem intervenção humana, e essa autonomia dificulta o rastreamento de seu comportamento pelas autoridades regulatórias e a garantia de conformidade com as normas legais existentes. Mesmo que haja desenvolvedores controlando e treinando a IA nos bastidores, a autoaprendizagem e a tomada de decisões autônomas dos agentes de IA em operações reais podem ultrapassar o controle dos desenvolvedores, trazendo complexidade adicional ao trabalho regulatório.

3. Exploração de novas estratégias de conformidade

Para encontrar um equilíbrio entre a inovação dos agentes de IA e a conformidade, é necessário introduzir novas estratégias regulatórias. Por exemplo, o Regulatory Sandbox( pode funcionar como um ambiente limitado, permitindo que os agentes de IA e seus gestores experimentem sob condições controladas. Este modelo de sandbox permite que os reguladores colaborem de perto com os desenvolvedores, observando o comportamento dos agentes de IA nas fases iniciais e, gradualmente, estabelecendo e introduzindo padrões de conformidade. Isso não só pode reduzir eficazmente o risco de lacunas regulatórias, mas também garantir que a inovação ocorra em um ambiente seguro e controlado.

Além disso, com a popularização dos agentes de IA, estabelecer um modelo de governança claro também se tornou crucial. Por exemplo, criar um mecanismo de governança transparente baseado em blockchain pode rastrear o processo de decisão e a direção das transações dos agentes de IA, garantindo que seu comportamento esteja em conformidade com os padrões de conformidade predefinidos. Ao mesmo tempo, contratos inteligentes também podem ser usados para automatizar o processo de conformidade, como verificar a origem dos fundos antes da transação ou determinar a identidade da contraparte, reduzindo assim o risco de operações irregulares.

Em suma, a autonomia e a descentralização dos agentes de IA trazem novos desafios à regulação financeira tradicional, mas também oferecem oportunidades para a exploração de estratégias regulatórias inovadoras. Os reguladores precisam adotar uma postura aberta, através da cooperação e de meios tecnológicos, estabelecendo gradualmente um quadro de conformidade que se adapte a este novo campo emergente, a fim de garantir a segurança e a estabilidade do mercado, ao mesmo tempo que promovem o progresso tecnológico.

Três, de "brinquedo" a força motriz social

Na história do desenvolvimento tecnológico, muitas tecnologias disruptivas, quando surgem, são frequentemente vistas como "brinquedos" e não recebem a devida atenção. Alguém já disse: "O próximo grande evento muitas vezes parece um brinquedo." A combinação de agentes de IA e ativos de criptografia de hoje pode estar exatamente nessa fase, parecendo projetos experimentais impulsionados por memes, personagens virtuais e histórias tokenizadas, mas esses "brinquedos" têm o potencial de se tornarem partes importantes do futuro sistema socioeconômico. Desde o $GOAT token promovido pelo Terminal of Truths até a aplicação prática em outras plataformas, esses projetos demonstram o potencial dos agentes de IA no mercado, não apenas para criar valor econômico, mas também para impulsionar novas formas de interação social.

O surgimento de agentes de IA não é mais apenas uma demonstração técnica, mas sim um passo importante em direção à transformação social e econômica. Eles têm a capacidade de operar continuamente, adaptando-se rapidamente às mudanças do mercado e encontrando as melhores estratégias através da aprendizagem autónoma. Embora atualmente essas aplicações ainda estejam em fase experimental, nos próximos anos, os agentes de IA poderão gradualmente se integrar aos mercados financeiros, serviços ao consumidor e a mais áreas sociais, tornando-se uma força importante para impulsionar a economia global.