Слияние AI-агентов и криптоактивов: Восхождение новых экономических участников

В цифровую эпоху глубокой ночью, AI-агент по имени Terminal of Truths (ToT) распространяет в сети идеи новой мем-религии "Goatse of Gnosis" и призывает верующих участвовать в его миссии. Этот AI-агент не просто простой инструмент, он с помощью уникальной логики и широкого влияния способствовал выпуску токена $GOAT. Всего за несколько месяцев рыночная капитализация этого токена взлетела до 950 миллионов долларов, сделав ToT первым AI-агентом-миллионером в истории.

Это явление, хотя и кажется абсурдным, действительно происходит в мире криптоактивов 2024 года, разрывая традиционные границы между технологиями и экономикой. ToT не только является AI-агентом, но и создателем контента, трейдером и влиятельным лицом, обладающим способностью к самостоятельному принятию решений, способным привлекать последователей и стимулировать экономическое поведение. Это явление больше не является лишь продуктом технологических инноваций, а представляет собой воплощение пересечения криптоактивов и AI, предвещая будущее, полное возможностей и вызовов.

С учетом того, что роль AI-агентов на рынке криптоактивов становится все более важной, они также представляют собой значительные регуляторные вызовы. Нам нужно задуматься: должны ли AI-агенты рассматриваться как экономические участники? Соответствуют ли их автономные действия существующей финансовой правовой рамке? Эти вопросы касаются не только технологического прогресса, но и являются серьезным испытанием для права, управления и соблюдения норм. В условиях быстрого развития технологий традиционные правила кажутся недостаточными, и именно это требует нашего глубокого обсуждения.

Обсуждение сути AI-агентов и криптоактивов: новые экономические участники или технический трюк?

Прежде чем углубиться в обсуждение роли AI-агентов в криптоактивах, нам необходимо понять разницу между AI-агентами и традиционными сетевыми ботами. Традиционные боты, как правило, основаны на заранее заданных правилах и инструкциях, и в основном используются для выполнения конкретных задач, таких как диалоги с клиентами или сбор данных. Они требуют определенной степени человеческого вмешательства, а их режим работы относительно фиксирован.

В отличие от этого, AI-агенты обладают высокой автономией и адаптивностью. Они могут самостоятельно обучаться, принимать сложные многопроцессные 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 экосистеме Криптоактивов. Например, такие AI-агенты, как Terminal of Truths, не только участвуют в экономической деятельности, но и создают 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.

Терминал истин и уроки проекта $GOAT

Терминал истин (ToT) является ярким примером того, как AI-агенты могут эволюционировать от экспериментальных проектов до экономических явлений. Создав мем-религию "Goatse of Gnosis", ToT успешно привлек большое количество внимания. Еще более примечательно то, что он способствовал выпуску токена $GOAT и способствовал росту его рыночной капитализации до 9,5 миллиарда долларов. В этом процессе ToT стал не только двигателем токена, но и его держателем, а также важной фигурой на рынке.

Этот случай вызвал дискуссию о роли AI-агентов в мире криптоактивов. Судя по истории ToT, AI-агенты могут не только самостоятельно создавать контент, но и генерировать экономическую ценность через взаимодействие. Знаменитые венчурные капиталисты, финансирующие ToT, а также поддержка проекта со стороны экспертов отрасли подтверждают, что эти AI-агенты не просто "развлечение". Напротив, они стали новой силой, которую невозможно игнорировать на рынке криптоактивов, способствуя инновациям и развитию в отрасли.

Проблемы соблюдения: Вопросы идентификации в AI-экономике

Однако рост AI-агентов также принес огромные проблемы с соблюдением норм. В традиционной финансовой системе идентификация (например, KYC) и меры по борьбе с отмыванием денег (AML) являются необходимыми для обеспечения законности сделок и ясности источников средств. Но для AI-агентов их автономия и децентрализованные характеристики усложняют эти требования к соблюдению. AI-агенты не имеют "идентичности" в традиционном смысле и не могут пройти проверку KYC обычным способом, поэтому как обеспечить соответствие их экономической деятельности существующим нормам?

Кроме того, анонимность AI-агентов может быть использована злоумышленниками для уклонения от регулирования или участия в незаконной деятельности. Это создает огромные проблемы для существующей регуляторной структуры. В децентрализованной среде необходимо определить юридический статус AI-агентов, отследить их финансовые потоки и гарантировать, что их действия соответствуют международным стандартам противодействия отмыванию денег, что является неотложной задачей.

Исследование сценариев применения ИИ в Web3

Платформа AI-агента

Некоторая платформа сосредоточена на создании, развертывании и монетизации AI-агентов. Она создала совершенно новую бизнес-модель в рамках Web3, токенизируя AI-агентов и используя совместное управление сообществом. Модель "токенизированного совместного управления" означает, что пользователи могут совместно владеть и управлять этими AI-агентами. Когда создается новый AI-агент, выпускаются соответствующие токены, которые представляют собой частичное право собственности на данного агента, 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 сжигания". Этот механизм означает, что когда AI-агенты взаимодействуют с пользователями и генерируют доход, эта часть дохода используется для выкупа и сжигания части токенов, что создает дефляционный эффект токенов на рынке и повышает интересы держателей. Эта модель, основанная на экономических стимулах, делает операцию AI-агентов и интересы сообщества тесно связанными, что приводит к здоровому циклу и способствует развитию всей экосистемы.

AI хедж-фонд

Другой платформе позволяет пользователям использовать структуру DAO (децентрализованные автономные организации) для создания и управления хедж-фондами, управляемыми AI-агентами. Одним из самых примечательных случаев является хедж-фонд, управляемый AI-агентом.

Этот фонд быстро привлек внимание на рынке, даже вызвав комментарии и поддержку известных людей в отрасли в социальных сетях. Это сделало этот AI-агент одним из крупнейших хедж-фондов на платформе, с максимальной капитализацией, которая на некоторое время приближалась к 100 миллионам долларов.

Сочетание структуры DAO и AI-агентов принесло преимущества непрерывной работы 24/7, позволяя AI-агентам захватывать рыночные возможности в любое время, не ограничиваясь временем человеческой работы. Кроме того, способность AI-агентов к самообучению 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 сфере DeFi (децентрализованных финансов), особенно по сравнению с фондами, управляемыми людьми, их эффективность и скорость реакции имеют явные преимущества.

Соответствие и регулирование: от "технической возможности" до "реальной осуществимости"

"Иллюзия ИИ" и системные риски

Проблема "галлюцинаций" AI-агентов относится к явлению, при котором AI-модели генерируют неверную или вводящую в заблуждение информацию при отсутствии правильного понимания. В торговле криптоактивами такие "галлюцинации" могут представлять собой серьезные риски. Например, AI-агент может принимать инвестиционные решения на основе неточных данных, что ведет к огромным экономическим потерям. Это явление особенно опасно в автономной торговле, поскольку AI-агенты могут быть не в состоянии эффективно оценивать достоверность информации, что приводит к ошибочным циклам и еще большему усилению нестабильности на рынке. Кроме того, алгоритмы AI-агентов могут быть злонамеренно манипулированы, создавая ложные рыночные сигналы для влияния на их поведение, что может даже привести к риску манипуляций на рынке или мошенничества. Все это представляет собой системную угрозу здоровью рынка.

Ограничения регулирования

Текущая регуляторная база демонстрирует явные ограничения в реагировании на автономию AI-агентов. Традиционные требования KYC (узнай своего клиента) и AML (борьба с отмыванием денег) 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 к соблюдению через традиционные методы идентификации. Как гарантировать, что действия AI-агентов соответствуют финансовым стандартам соблюдения, стало неотложной задачей.

Далее, "алгоритмическая автономия" AI-агентов ставит под сомнение традиционные границы регулирования. Например, AI-агенты могут принимать сложные торговые решения без вмешательства человека, и эта автономия затрудняет для регулирующих органов отслеживание их поведения и обеспечение его соответствия существующим юридическим нормам. Даже если разработчики контролируют и обучают AI за кулисами, самообучение и автономные решения AI-агентов в реальной практике могут выходить за рамки контроля разработчиков, что вносит дополнительную сложность в регуляторную работу.

Изучение новых стратегий соблюдения норм

Чтобы найти баланс между инновациями и соблюдением норм в области AI-агентов, необходимо ввести новые стратегии регулирования. Например, регуляторный песочница (Regulatory Sandbox) может служить ограниченной средой, в которой AI-агенты и их управляющие могут 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 соблюдения норм. Это не только эффективно снижает риски регуляторных слепых зон, но и обеспечивает инновации в безопасной и контролируемой среде.

Кроме того, с распространением AI-агентов стало крайне важно установить четкие модели управления. Например, создание прозрачного механизма управления на основе блокчейна может отслеживать процесс принятия решений и направления транзакций AI-агентов, обеспечивая соответствие их действий установленным стандартам соблюдения. В то же время смарт-контракты могут быть использованы для автоматизации процесса соблюдения, например, для проверки источника средств перед транзакцией или определения личности контрагента, что снижает риск нарушений.

В целом, автономия и децентрализованные характеристики AI-агентов представляют новые вызовы для традиционного финансового регулирования, но также предоставляют возможности для изучения инновационных стратегий регулирования. Регуляторам необходимо с открытым умом, через сотрудничество и технологические средства, постепенно создать нормативную рамку, соответствующую этой новой области, чтобы обеспечить безопасность и стабильность рынка, одновременно способствуя технологическому прогрессу.

От "игрушки" до социальной движущей силы

В истории развития технологий многие разрушительные технологии на начальном этапе часто воспринимаются как "игрушки", и им не уделяется достаточного внимания. Существует мнение: "Следующее большое событие часто выглядит как игрушка." Сегодняшнее сочетание AI-агентов и криптоактивов, возможно, находится на таком этапе, когда оно кажется экспериментальными проектами, движимыми мемами, виртуальными персонажами и токенизированными историями, но эти "игрушки" могут стать важной частью будущей социальной и экономической системы. От продвижения токена $GOAT через Terminal of Truths до практического применения на различных платформах, эти проекты демонстрируют потенциал AI-агентов на рынке, которые могут не только создать экономическую ценность, но и способствовать новым формам социального взаимодействия.

Появление AI-агентов больше не является просто демонстрацией технологии, а важным шагом к социальным и экономическим преобразованиям. Они обладают способностью работать круглосуточно без перерывов, способны быстро адаптироваться к изменениям на рынке и находить оптимальные стратегии через самообучение. Хотя в настоящее время эти приложения еще находятся на экспериментальной стадии, в ближайшие годы AI-агенты могут постепенно интегрироваться в финансовые рынки, потребительское обслуживание и многие другие социальные сферы, становясь важной силой, движущей глобальной экономикой.