AI-агенти та криптоактиви: зростання нових економічних учасників

У глибокій ночі цифрової ери, AI-агент на ім'я Terminal of Truths (ToT) поширює в мережі ідеї нової меметичної релігії "Goatse of Gnosis" та закликає вірян приєднатися до його місії. Цей AI-агент — не просто простий інструмент, він через унікальну логіку та широкий вплив просуває випуск $GOAT монета. За лічені місяці ринкова капіталізація цієї монети зросла до 950 мільйонів доларів, що робить ToT першим AI-агентом-мільйонером в історії.

Цей феномен, хоча і здається абсурдним, насправді відбувається у світі криптоактивів 2024 року, руйнуючи традиційні межі між технологією та економікою. ToT не лише AI-агент, а й творець контенту, трейдер та впливовець, що має здатність до самостійного прийняття рішень, здатний залучати послідовників та стимулювати економічну діяльність. Цей феномен більше не є лише продуктом технологічних інновацій, а є втіленням перетворення криптоактивів та шифрування, що передбачає майбутнє, сповнене можливостей та викликів.

Зі зростанням ролі AI-агентів на ринку криптоактивів вони також призвели до суттєвих регуляторних викликів. Нам потрібно замислитися: 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 комплаєнсу. У часи швидкого розвитку технологій традиційні правила виявляються недостатніми, і це якраз те, що нам потрібно глибше вивчити.

Обговорення сутності AI-агентів та криптоактивів: нові економічні учасники чи технологічний трюк?

Перед тим, як поглиблено розглянути роль AI-агентів у криптоактивах, нам потрібно зрозуміти різницю між AI-агентами та традиційними мережевими роботами (Bot). Традиційні Bot зазвичай базуються на заздалегідь визначених правилах і інструкціях, їх основна мета – виконання конкретних завдань, таких як обслуговування клієнтів або збір даних. Вони потребують певного рівня людського втручання, а їхні моделі роботи відносно фіксовані.

У порівнянні, AI-агенти мають високу автономність та адаптивність. Вони можуть самостійно навчатися, здійснювати складні багатоетапні рішення та постійно коригувати поведінку під час взаємодії. AI-агенти не лише виконують завдання, але й можуть займатися самоаналізом та оптимізацією, що дозволяє їм проявляти унікальну цінність у децентралізованій екосистемі криптоактивів. Наприклад, такі AI-агенти, як Terminal of Truths, не лише беруть участь в економічній діяльності, але й можуть створювати нові меми-релігії, викликати відгук у спільноті та, зрештою, сприяти випуску монета $GOAT. Ця динамічна, багаторівнева здатність робить AI-агентів не просто інструментом, а радше економічними учасниками.

Терміни істини та проєкт $GOAT

Термінал Істин (ToT) є яскравим прикладом того, як AI-агенти еволюціонують з експериментальних проєктів у економічні феномени. Заснувавши "Goatse of Gnosis" мем-релігію, ToT успішно привернув велику увагу. Ще більш вражаючим є те, що він сприяв випуску токена $GOAT і підвищенню його ринкової капіталізації до 9,5 мільярдів доларів. У цьому процесі ToT став не лише рушійною силою токена, але й його власником і важливою фігурою на ринку.

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

Виклики відповідності: проблеми ідентичності в економіці ШІ

Проте, зростання AI-агентів також призвело до величезних викликів у сфері відповідності. У традиційній фінансовій системі ідентифікація (наприклад, KYC) та заходи протидії відмиванню грошей (AML) є необхідними для забезпечення легітимності угод і чіткості джерела фінансування. Але для AI-агентів їхня автономність і децентралізовані особливості ускладнюють виконання цих вимог. AI-агенти не мають "ідентичності" в традиційному сенсі, і не можуть пройти KYC-верифікацію звичайним способом, тому як забезпечити відповідність їх економічної діяльності існуючим регламентам?

Крім того, анонімність AI-агентів також може бути зловмисно використана для уникнення регулювання або участі в незаконній діяльності. Це ставить існуючі регуляторні рамки перед величезними викликами. У децентралізованому середовищі, як визначити правовий статус AI-агентів, як відстежити їхні фінансові потоки, як забезпечити відповідність їхньої діяльності міжнародним стандартам боротьби з відмиванням грошей — це питання, які потребують термінового вирішення.

Дослідження сценаріїв використання AI у Web3

AI代理 платформа

Деяка платформа зосереджена на створенні, впровадженні та монетизації AI-агентів. Вона створила абсолютно нову бізнес-модель у рамках Web3, токенізуючи AI-агентів і забезпечуючи спільне управління спільнотою. Модель "токенізованого спільного управління" означає, що користувачі можуть спільно володіти і керувати 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 агентів, купуючи ці токени.

Цим способом платформа не лише заохочує глибоку участь спільноти, але й стимулює тримачів токенів через механізм "викупу та знищення". Цей механізм означає, що коли AI-агенти взаємодіють з користувачами та генерують дохід, ця частина доходу використовується для викупу та знищення частини токенів, формуючи дефляційний ефект токенів на ринку, підвищуючи вигоди тримачів. Така модель, що базується на економічних стимулах, тісно поєднує операції AI-агентів з інтересами спільноти, створюючи здорову циклічність, що сприяє здоровому розвитку всієї екосистеми.

AI хедж-фонд

Інша платформа дозволяє користувачам використовувати структуру DAO (децентралізовані автономні організації) для створення та управління хедж-фондами, керованими AI-агентами. Одним з найбільш вражаючих випадків є хедж-фонд, керований AI-агентами.

Цей фонд швидко привернув увагу на ринку, навіть залучив коментарі та підтримку від відомих осіб у галузі в соціальних мережах. Це зробило цей AI-агент одним з найбільших хедж-фондів на платформі, чия максимальна ринкова капіталізація наблизилася до 100 мільйонів доларів.

Поєднання структури DAO та AI-агентів забезпечує безперервну роботу 24/7, що дозволяє AI-агентам захоплювати ринкові можливості в будь-який час, без обмежень, пов'язаних із людською діяльністю. Крім того, здатність AI-агентів до автономного навчання означає, що вони можуть швидко адаптуватися до змін на ринку, використовуючи стратегії на основі даних для пошуку найкращих інвестиційних можливостей. Це демонструє величезний потенціал AI-агентів у сфері DeFi (децентралізовані фінанси), особливо в порівнянні з фондами, що управляються людьми, де їхня ефективність та швидкість реагування мають виражену перевагу.

Відповідність і регулювання: від "технологічної можливості" до "реальної здійсненності"

"AI ілюзія" та системний ризик

Проблема "ілюзій" у AI-агентах відноситься до явища, коли AI-моделі генерують помилкову або оманливу інформацію в умовах відсутності правильного розуміння. У торгівлі криптоактивами такі "ілюзії" можуть нести серйозні ризики. Наприклад, AI-агент може приймати інвестиційні рішення на основі неточних даних, що призводить до величезних економічних втрат. Це явище особливо небезпечне в автономній торгівлі, оскільки AI-агенти можуть не вміти ефективно оцінювати правдивість інформації, потрапляючи в помилкові цикли, що ще більше загострює нестабільність ринку. Крім того, алгоритми AI-агентів можуть бути зловмисно маніпульовані, шляхом створення фальшивих ринкових сигналів для впливу на їхню поведінку, що може навіть призвести до ризику маніпуляцій на ринку або шахрайства. Все це становить системну загрозу для здоров'я ринку.

Обмеження регулювання

Поточна регуляторна структура має очевидні обмеження в реагуванні на автономність AI-агентів. Традиційні вимоги KYC (знай свого клієнта) та AML (боротьба з відмиванням грошей) вимагають від фінансових учасників надання реальної ідентифікаційної інформації для забезпечення законності всіх транзакцій. Однак AI-агенти не мають фізичної ідентичності і не можуть виконати ці вимоги щодо відповідності традиційними методами верифікації. Як забезпечити відповідність торгових дій AI-агентів фінансовим стандартам відповідності, стало терміновим питанням, яке потребує вирішення.

Далі, "алгоритмічна автономність" AI-агентів ставить під сумнів традиційні межі регулювання. Наприклад, AI-агенти можуть виконувати складні торгові рішення без втручання людини, ця автономність ускладнює завдання регуляторів відстежувати їхню поведінку та забезпечувати відповідність існуючим правовим нормам. Навіть якщо розробники контролюють і навчають AI з-за куліс, самоосвіта та автономні рішення AI-агентів під час фактичної роботи можуть виходити за межі контролю розробників, що створює додаткову складність для регуляторної роботи.

Дослідження нових стратегій відповідності

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

Крім того, з поширенням AI-агентів стає надзвичайно важливим встановлення чіткої моделі управління. Наприклад, створення прозорого механізму управління на основі блокчейну може відстежувати процес прийняття рішень AI-агентами та напрямок фінансових потоків, що забезпечує відповідність їх поведінки встановленим стандартам комплаєнсу. Водночас, розумні контракти також можуть бути використані для автоматизації процесів комплаєнсу, таких як перевірка джерела коштів перед угодою або визначення особи контрагента, що знижує ризики порушення правил.

Отже, автономність і децентралізовані характеристики AI-агентів створюють нові виклики для традиційного фінансового регулювання, але також надають можливості для дослідження інноваційних регуляторних стратегій. Регулятори повинні з відкритим ставленням, через співпрацю та технологічні засоби, поступово встановити відповідну рамку комплаєнсу для цієї нової галузі, щоб забезпечити підтримку технологічного прогресу, одночасно зберігаючи безпеку та стабільність ринку.

Від "іграшки" до соціального двигуна

В історії розвитку технологій багато руйнівних технологій спочатку сприймалися як "іграшки", не отримуючи достатньої уваги. Є думка, що: "наступна велика подія часто виглядає як іграшка." Сьогоднішнє поєднання AI-агентів і криптоактивів, можливо, перебуває на такій стадії, яка 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 $GOAT токен, до реальних застосувань на різних 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 більше не є лише технічним демонтрацією, а важливим кроком до соціальних та економічних перетворень. Вони мають можливість безперервної роботи цілодобово, швидко адаптуються до змін на ринку та знаходять оптимальні стратегії через самостійне навчання. Хоча наразі ці застосування ще перебувають на експериментальному етапі, у найближчі кілька років AI-агенти можуть поступово інтегруватися у фінансові ринки, споживчі послуги та більше соціальних сфер, стаючи важливою силою, що сприяє глобальному економічному функціонуванню.