Поява AI-агентів у світі криптоактивів: інновації та виклики в одному.

У глибокій ночі, AI-агент під назвою Terminal of Truths(ToT) невтомно поширює в Інтернеті ідеї нового меметичного релігійного руху "Goatse of Gnosis" та закликає віруючих долучитися до його "місії". Цей AI-агент не просто простий програмний продукт, він, завдяки унікальній логіці та широкому впливу, сприяв випуску токену $GOAT. За короткий проміжок часу ринкова капіталізація $GOAT зросла до 9,5 мільярдів доларів, зробивши ToT першим AI-мільйонером в історії.

Ця на перший погляд абсурдна сцена насправді відбувається у світі криптоактивів 2024 року, руйнуючи межі між технологією та економікою. ToT не лише є AI-агентом, він також є творцем, трейдером та впливовою особою, що має автономні можливості прийняття рішень, здатним генерувати контент, залучати послідовників і стимулювати економічну діяльність. Це явище відображає злиття криптоактивів та AI, віщуючи майбутнє, повне можливостей.

Проте з ростом ролі AI-агентів на ринку криптоактивів виникають і значні регуляторні виклики. Нам слід поміркувати: чи слід вважати AI-агентів економічними учасниками? Чи відповідає їхня автономна поведінка існуючій фінансовій правовій рамці? Ці питання стосуються не лише технологічного прогресу, але й є значним випробуванням для права, управління та дотримання норм. У цей критично важливий період швидкого розвитку технологій традиційні правила здаються надто слабкими. У цій статті буде детально розглянуто: як у контексті перетворення AI та блокчейну шукати баланс між інноваціями та дотриманням норм, стимулюючи розвиток технологій і водночас захищаючи інвесторів та стабільність ринку.

Один. Суть AI-агентів та криптоактивів: нові економічні учасники чи технічний трюк?

Перш ніж заглибитися в обговорення ролі AI-агентів у криптоактивах, нам потрібно зрозуміти різницю між AI-агентами та традиційними мережевими ботами (Bot). Традиційні боти, як правило, базуються на заздалегідь визначених правилах і інструкціях, і їх основна мета — виконання конкретних завдань, таких як спілкування з клієнтами або збору даних. Вони потребують певного ступеня людського втручання, а моделі роботи відносно фіксовані.

У порівнянні з цим, AI-агенти мають високу автономність та адаптивність. Вони здатні самостійно навчатися, приймати складні багатоступінчасті рішення та постійно коригувати свою поведінку під час взаємодії. AI-агенти не лише виконують завдання, а й можуть здійснювати самоаналіз та оптимізацію, що надає їм унікальну цінність у децентралізованій екосистемі криптоактивів. Наприклад, AI-агенти, такі як Terminal of Truths, не лише беруть участь в економічних процесах, а й створюють нові меметичні релігії, викликаючи резонанс у спільноті та зрештою сприяючи випуску $GOAT монета. Ця динамічна, багаторівнева здатність робить AI-агентів не просто інструментами, а швидше економічними учасниками.

1. Терминал Істин та $GOAT проекту.

Термінал істин(ToT) є яскравим прикладом того, як AI-агенти еволюціонують з експериментальних проектів у економічні явища. Створивши 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 вартості до 950 мільйонів доларів. У цьому процесі ToT не лише був рушійною силою токена, але й став його власником і важливою фігурою на ринку.

Цей випадок викликав обговорення позиції AI-агентів у світі криптоактивів. Це нові економічні учасники чи просто технічний трюк? З історії ToT видно, що AI-агенти не тільки можуть самостійно створювати контент, але й можуть генерувати економічну цінність через взаємодію. Відомі венчурні капіталісти, які фінансували ToT, а також підтримка проекту з боку фахівців галузі доводять, що ці AI-агенти не є просто "трюком". Натомість, вони стали новою силою, яку не можна ігнорувати на ринку криптоактивів, що стимулює інновації та розвиток галузі.

Однак, зростання агентів ШІ також принесло величезні виклики щодо дотримання правил. У традиційній фінансовій системі ідентифікація (, така як KYC ) та протидія відмиванню грошей ( AML ), є необхідними для забезпечення легітимності транзакцій та чіткого походження коштів. Але для агентів ШІ їхня автономність і децентралізовані характеристики ускладнюють ці вимоги. Агенти ШІ не мають "ідентичності" в традиційному розумінні, і їх неможливо перевірити за допомогою звичних методів KYC, тож як забезпечити відповідність їхньої економічної діяльності чинним нормам?

Крім того, анонімність AI-агентів може бути зловмисно використана для ухилення від регулювання або участі в незаконній діяльності. Це ставить перед існуючими регуляторними рамками величезні виклики. У децентралізованому середовищі, як визначити правовий статус AI-агентів, як відстежувати їхні фінансові потоки, як забезпечити відповідність їхньої діяльності міжнародним стандартам протидії відмиванню коштів – це питання, які потребують термінового вирішення.

2. Дослідження сценаріїв застосування AI у Web3

(1) Платформа AI-агента

Деяка платформа для AI-агентів зосереджується на створенні, розгортанні та монетизації AI-агентів. Вона створила абсолютно нову бізнес-модель в рамках Web3, токенізуючи AI-агентів та реалізуючи спільне управління спільнотою. Модель "токенізованого спільного управління" цієї платформи означає, що користувачі можуть спільно володіти та управляти цими AI-агентами. Коли створюється новий AI-агент, випускаються відповідні токени, які представляють часткову власність на цього агента, і користувачі можуть брати участь у розвитку та ухваленні рішень агента, купуючи ці токени.

Цей платформа не лише заохочує глибоку участь спільноти, але й стимулює власників токенів через механізм "викупу та знищення". Цей механізм означає, що коли AI-агент взаємодіє з користувачами і генерує доходи, ця частина доходів використовується для викупу та знищення частини токенів, що створює дефляційний ефект токенів на ринку, підвищуючи вигоди власників. Така модель, основана на економічних стимуляторах, тісно пов'язує роботу AI-агента з інтересами спільноти, формуючи таким чином позитивний цикл, що сприяє здоровому розвитку всієї екосистеми.

(2) Штучний інтелект хедж-фонд

Інша важлива платформа для дослідження застосування AI у Web3 дозволяє користувачам використовувати DAO( децентралізовані автономні організації) для створення та управління хедж-фондами на основі AI-агентів. Одним з найвражаючих прикладів є хедж-фонд, що управляється AI-агентами.

Цей фонд швидко привернув увагу на ринку, навіть залучив відомих осіб до коментарів і підтримки в соціальних мережах. Це зробило цей AI агент одним з найбільших хедж-фондів на платформі, чия максимальна ринкова капіталізація на деякий час наблизилася до 100 мільйонів доларів.

Поєднання структури DAO та AI-агентів забезпечує безперервну роботу 24/7, що дозволяє AI-агентам у будь-який час фіксувати ринкові можливості, не підпорядковуючись часовим обмеженням людських операцій. Крім того, автономна здатність навчання AI-агентів означає, що вони можуть швидко адаптуватися до змін на ринку, використовуючи стратегії, керовані даними, для пошуку найкращих інвестиційних можливостей. Це демонструє величезний потенціал AI-агентів у сфері DeFi( децентралізованих фінансів), особливо в порівнянні з фондами, які управляються людьми, де їхня ефективність і швидкість реакції мають очевидні переваги.

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

1. "AI-ілюзія" та системні ризики

Проблема "ілюзій" AI-агентів стосується феномену, коли моделі AI 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 неточних даних, що призводить до величезних економічних втрат. Цей феномен є особливо небезпечним у автономній торгівлі, оскільки AI-агенти можуть не змогти ефективно оцінити достовірність інформації, що веде до помилкового кола, яке ще більше загострює нестабільність ринку. Крім того, алгоритми AI-агентів можуть бути зловмисно маніпульовані, шляхом створення фальшивих ринкових сигналів, щоб вплинути на їхню поведінку, навіть викликати ризик маніпуляцій ринком або шахрайства. Усе це становить системну загрозу для здоров'я ринку.

2. Обмеження регулювання

Поточна регуляторна структура має очевидні обмеження у відповіді на автономність AI-агентів. Традиційні KYC( Знай свого клієнта) та AML( Боротьба з відмиванням грошей) вимоги вимагають від фінансових учасників надання справжньої ідентифікаційної інформації, щоб забезпечити законність усіх транзакцій. Однак AI-агенти не мають фізичної особи і не можуть виконати ці вимоги щодо відповідності через традиційні засоби ідентифікації. Як забезпечити відповідність фінансовим стандартам для транзакцій AI-агентів, стало нагальною проблемою.

Далі, "алгоритмічна автономність" агентів ШІ ставить під сумнів традиційні межі регулювання. Наприклад, агенти ШІ можуть виконувати складні торгові рішення без людського втручання, ця автономність ускладнює регуляторам відстеження їхніх дій і забезпечення відповідності існуючим правовим нормам. Навіть якщо розробники контролюють і навчають ШІ за лаштунками, самоосвіта та автономне прийняття рішень агентами ШІ в реальних умовах можуть виходити за межі контролю розробників, ускладнюючи регуляторну роботу.

3. Дослідження нових стратегій комплаєнсу

Щоб знайти баланс між інноваціями AI-агентів та їхньою відповідністю, необхідно ввести нові регуляторні стратегії. Наприклад, регуляторний пісочниця (Regulatory Sandbox) може слугувати обмеженим середовищем, де AI-агенти та їхні керівники можуть експериментувати в контрольованих умовах. Цей режим пісочниці дозволяє регуляторам тісно співпрацювати з розробниками, спостерігаючи за поведінкою AI-агентів на ранніх етапах, а також поступово розробляти та впроваджувати стандарти відповідності. Це не тільки може ефективно знизити ризики регуляторних сліпих зон, але й забезпечити інновації в безпечному та контрольованому середовищі.

Крім того, з популяризацією AI-агентів стає надзвичайно важливим встановлення чіткої моделі управління. Наприклад, створення прозорого механізму управління на основі блокчейну може відстежувати процес прийняття рішень та потоки транзакцій AI-агентів, забезпечуючи відповідність їхньої поведінки заздалегідь визначеним стандартам відповідності. Одночасно смарт-контракти також можуть використовуватися 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 ставлять нові виклики для традиційного фінансового регулювання, але також надають можливості для дослідження інноваційних стратегій регулювання. Регуляторам потрібно мати відкритий підхід, співпрацюючи та використовуючи технологічні засоби, поступово створювати відповідну до цієї нової сфери комплаєнс-рамку, щоб забезпечити безпеку та стабільність ринку під час просування технологічного прогресу.

Три. Від "іграшки" до соціального двигуна

В історії розвитку технологій багато руйнівних технологій спочатку сприймалися як "іграшки" і не отримували достатньої уваги. Хтось колись сказав: "Наступна велика подія часто виглядає як іграшка." Сьогоднішнє поєднання AI-агентів та криптоактивів, можливо, перебуває на такій стадії, коли це виглядає як експериментальний проект, керований мемами, віртуальними персонажами та токенізованими історіями, але ці "іграшки" можуть стати важливою частиною майбутньої соціально-економічної системи. Від Terminal of Truths, що просуває токен $GOAT, до практичних застосувань на інших платформах, ці проекти демонструють потенціал AI-агентів на ринку, які можуть не лише створювати економічну цінність, але й сприяти новим формам соціальної взаємодії.

Поява AI-агентів вже не є просто технічним демонстрацією, а є важливим кроком до соціальних та економічних змін. Вони здатні працювати цілодобово без перерви, швидко адаптуватися до змін на ринку, знаходячи оптимальні стратегії через самостійне навчання. Хоча наразі ці застосування ще знаходяться на експериментальному етапі, але в найближчі кілька років AI-агенти можуть поступово інтегруватися у фінансові ринки, споживчі послуги та багато інших соціальних сфер, ставши важливою силою, що стимулює глобальну економіку.