Giới thiệu loại coin

Sự giao thoa của hai công nghệ đột phá, Tài chính phi tập trung (DeFi) và Trí tuệ nhân tạo (AI), báo trước một kỷ nguyên biến đổi trong các lĩnh vực tương ứng của chúng. Trong khi AI khai thác sức mạnh của máy học và các mẫu dữ liệu để mô phỏng trí thông minh của con người, DeFi cách mạng hóa tài chính truyền thống thông qua công nghệ blockchain, loại bỏ các trung gian và cho phép giao dịch ngang hàng.

Bài viết này đi sâu vào tác động sắp xảy ra của AI đối với DeFi, khám phá tiềm năng của nó trong việc định hình lại các tương tác trong nền tảng DeFi, giảm thiểu những hạn chế cố hữu và củng cố lĩnh vực này trước các lỗ hổng. Từ việc xem xét kỹ lưỡng các hợp đồng thông minh để tìm các lỗ hổng bảo mật cho đến nâng cao độ tin cậy của oracle và cách mạng hóa việc chấm điểm tín dụng, AI mang đến nhiều cơ hội và thách thức khi được tích hợp vào DeFi. Hơn nữa, thông qua các nghiên cứu điển hình chuyên sâu, bài viết này minh họa cách các dự án tiên phong đang tích cực tích hợp AI, mang đến cái nhìn thoáng qua về tương lai nơi việc tăng cường DeFi của AI sẵn sàng xác định lại bối cảnh tài chính.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Nguồn: Simplilearn

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học máy tính phát triển các máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí thông minh của con người, bằng cách học từ dữ liệu và nhận dạng mẫu, để đưa ra dự đoán hoặc thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động.

Các ứng dụng phổ biến của AI đều ở xung quanh chúng ta; xe tự lái, chatbot, trợ lý cá nhân ảo, robot trợ lý y tế và hệ thống nhận dạng hình ảnh.

Các kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong việc phát triển hệ thống AI

Học máy

Một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nơi các thuật toán được đào tạo dựa trên dữ liệu để tìm hiểu các mẫu và đưa ra suy luận mà không cần lập trình rõ ràng. Nó bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

Học kĩ càng

Một tập hợp con của học máy mô phỏng bộ não con người bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh gồm nhiều lớp (mạng lưới thần kinh sâu). Nó thường được áp dụng để biểu diễn dữ liệu phân cấp và nhận dạng giọng nói.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

NLP cho phép máy tính hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Nó liên quan đến các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ và phân tích tình cảm. NLP được áp dụng cho chatbot, mô hình hiểu ngôn ngữ và trợ lý ảo.

Tầm nhìn máy tính

Thị giác máy tính huấn luyện máy móc giải thích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan. Nó liên quan đến các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh. Thị giác máy tính được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm phân tích hình ảnh y tế, nhận dạng khuôn mặt và xe tự lái.

Phần cứng AI

Đây là những thiết bị chuyên dụng hỗ trợ và đẩy nhanh nhu cầu xử lý các tác vụ trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như Bộ xử lý đồ họa, Bộ xử lý Tensor và Bộ xử lý trung tính.

Tổng quan về cách thức hoạt động của AI

Đây là một phân tích đơn giản về cách phát triển trí tuệ nhân tạo.

Thu thập dữ liệu: Hệ thống AI dựa vào lượng dữ liệu khổng lồ để tìm hiểu và đưa ra quyết định sáng suốt. Dữ liệu này có thể được gắn nhãn (đối với học có giám sát) hoặc không được gắn nhãn (đối với học không giám sát).

Đào tạo: Trong quá trình đào tạo, thuật toán sử dụng dữ liệu được cung cấp để xác định các mẫu và mối quan hệ. Mô hình điều chỉnh các tham số của nó lặp đi lặp lại để cải thiện hiệu suất.

Suy luận: Sau khi được đào tạo, mô hình AI có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định khi được cung cấp dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Quá trình này được gọi là suy luận và là giai đoạn mà các hệ thống AI thể hiện khả năng học được của chúng.

AI vs Tự động hóa

AI thường bị nhầm lẫn với tự động hóa, một khái niệm phổ biến đã được sử dụng trong DeFi, tức là trong hợp đồng thông minh. Hệ thống tự động thiếu khả năng nhận thức. Chúng dựa trên quy tắc và không có khả năng học hỏi, suy luận hoặc hiểu dữ liệu ngoài các hướng dẫn được xác định trước. Ví dụ: hợp đồng thông minh sẽ chỉ thực hiện chức năng được thiết kế khi đáp ứng các điều kiện được xác định trước. Trong khi đó, các hệ thống AI có thể bắt chước trí thông minh của con người, nhận biết các mẫu, phát hiện lỗi, giải quyết vấn đề cũng như cung cấp các giải pháp và giải thích dựa trên bằng chứng trong khi tạo ra kết quả.

Hiểu DeFi và các thành phần của nó

Tài chính phi tập trung, thường được gọi là DeFi, đề cập đến các dịch vụ tài chính được xây dựng trên công nghệ blockchain. Nó tích hợp các dịch vụ được cung cấp bởi các tổ chức tài chính truyền thống, chẳng hạn như tiết kiệm, vay, cho vay và các hoạt động phức tạp hơn như quản lý tài sản và tạo ra các sản phẩm đầu tư.

Một đặc điểm khác biệt của DeFi là việc thực thi nó thông qua các giao dịch ngang hàng, được hỗ trợ bởi các mã tự thực thi được gọi là hợp đồng thông minh.

Không giống như các ngân hàng thông thường, không gian DeFi hoạt động mà không cần qua trung gian hoặc cơ quan trung ương. Các giao dịch trong hệ sinh thái DeFi diễn ra 24/7 gần như theo thời gian thực và tài sản tiền điện tử có thể được lưu trữ an toàn trên máy tính, ví phần cứng hoặc các nền tảng khác, cho phép người dùng truy cập linh hoạt.

DeFi đặt mục tiêu có thể truy cập được trên toàn cầu, đặc biệt là với bất kỳ ai có kết nối Internet, do đó thách thức các hạn chế phổ biến ở các tổ chức tài chính truyền thống như tài liệu rườm rà, thời gian thanh toán chậm và rào cản địa lý.

Tuy nhiên, nền tảng DeFi rất dễ bị khai thác hợp đồng thông minh và xảy ra các sự cố hack. Cần phải cải tiến thêm công nghệ đang sử dụng để có được sự tin tưởng của người dùng và tăng cường áp dụng.

Các thành phần chính của DeFi

Sàn giao dịch phi tập trung (DEX)

Hãy coi DEX như các ngân hàng phi tập trung hoạt động trên blockchain. Chúng là những nền tảng tạo điều kiện thuận lợi cho giao dịch tiền điện tử ngang hàng. Người dùng nắm giữ khóa riêng của họ và tính thanh khoản thường được cung cấp bởi những người tham gia dưới dạng nhóm thanh khoản và các nhà tạo lập thị trường tự động (AMM).

Trang trại lợi nhuận và nhóm thanh khoản

Người dùng có thể kiếm tiền bằng cách cung cấp tính thanh khoản cho các sàn giao dịch phi tập trung hoặc đặt cọc tài sản của họ để nhận thêm token hoặc phần thưởng.

Cho vay và vay mượn

Người dùng có thể cho vay và vay tiền điện tử mà không cần đến các trung gian tài chính truyền thống hoặc ngăn cản sự quan liêu. DeFi cũng cung cấp các khoản vay nhanh, các khoản vay không có bảo đảm được vay và hoàn trả trong cùng một giao dịch, thường được sử dụng để tạo cơ hội kinh doanh chênh lệch giá nhanh chóng.

Lời tiên tri

Trong DeFi, oracles cung cấp dữ liệu bên ngoài, ví dụ: nguồn cấp dữ liệu giá cho blockchain, cho phép hợp đồng thông minh phản ứng với các sự kiện trong thế giới thực.

Về cơ bản, AI có thể được áp dụng cho những thành phần này và các thành phần khác của DeFi, ảnh hưởng đến cách chúng ta tương tác với chúng. Điều này sẽ được thảo luận thêm trong phần tiếp theo.

Ảnh hưởng của AI đến DeFi

Trí tuệ nhân tạo là một công cụ có khả năng thay đổi cách chúng ta tương tác với DeFi. AI có thể được áp dụng để phát triển các sản phẩm DeFi mới, kiểm tra hợp đồng thông minh, xác minh thông tin do các nhà tiên tri cung cấp và xác định điểm tín dụng cho việc cho vay. Mặc dù có những thách thức tiềm ẩn khi sử dụng AI trong DeFi, nhưng lợi ích vượt xa những hạn chế. Hiện tại, một số dự án DeFi đang kết hợp AI vào các dịch vụ của họ dưới dạng sản phẩm hoặc một phần nền tảng trong công nghệ của họ.

Kiểm tra hợp đồng thông minh và tự động hóa

Nguồn: ResearchGate - Các hợp đồng thông minh được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo có thể được triển khai trên mạng blockchain ở chế độ ngoại tuyến

Hợp đồng thông minh hoạt động dựa trên mã xác định và không có khả năng học hỏi, thích ứng hoặc đưa ra quyết định ngoài logic được lập trình sẵn.

AI có thể kiểm tra các hợp đồng thông minh để phát hiện các lỗi có thể ảnh hưởng đến chức năng của chúng, đảm bảo rằng mã được an toàn và có khả năng chống lại việc khai thác.

Thuật toán NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) có thể được sử dụng để phân tích các báo cáo kiểm toán, tài liệu và nhận xét liên quan đến hợp đồng thông minh.

Trước khi triển khai hợp đồng thông minh, thuật toán nhận dạng mẫu có thể xác định các mẫu liên quan đến các lỗi mã hóa phổ biến, chẳng hạn như lỗi tràn bộ đệm và các vấn đề đăng nhập lại. Việc thực thi hợp đồng thông minh có thể được tối ưu hóa để mang lại giao dịch hiệu quả hơn trong các ứng dụng phi tập trung (DApp).

Phát hiện bất thường trong Oracles

Oracles là các dịch vụ của bên thứ ba cho phép các hợp đồng thông minh truy cập dữ liệu ngoài chuỗi có khả năng ảnh hưởng đến việc thực hiện chúng trên chuỗi. Về cơ bản, oracle chịu trách nhiệm truy vấn, xác minh và xác thực dữ liệu bên ngoài trước khi chuyển tiếp nó sang blockchain.

Vì kết quả của hợp đồng thông minh phụ thuộc vào tính chính xác của dữ liệu do Oracle cung cấp nên việc đảm bảo độ tin cậy của nó là điều tối quan trọng. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến việc thực thi hợp đồng thông minh không thể đảo ngược, dẫn đến mất tiền vĩnh viễn của người dùng do tính chất tự động và bất biến của các giao dịch blockchain.

Để nâng cao tính toàn vẹn của dữ liệu được xử lý bởi các oracle, nhiều kỹ thuật AI khác nhau có thể được sử dụng như mạng đối thủ tổng quát (GAN), Rừng cách ly, Yếu tố ngoại lệ cục bộ, v.v. Những kỹ thuật này có thể xác định các mẫu hoặc ngoại lệ bất thường trong bộ dữ liệu.

Theo giả thuyết, một mô hình AI sẽ hỗ trợ phát hiện hành vi bất thường trong dữ liệu được tổng hợp bởi các nhà tiên tri từ các nguồn khác nhau. Mạng Oracle sau đó có thể xem xét kỹ lưỡng những điểm bất thường này, thực hiện các hành động khắc phục trước khi chuyển tiếp dữ liệu sang Blockchain.

Chấm điểm tín dụng

Để đánh giá mức độ tin cậy của người dùng trong các giao thức cho vay DeFi. Chấm điểm tín dụng dựa trên AI có thể sử dụng thuật toán học máy để phân tích lịch sử giao dịch và các điểm dữ liệu cần thiết khác.

Phát hiện gian lận

Hệ thống phi tập trung có nguy cơ lừa đảo cao hơn do tính ẩn danh tương đối của người dùng. Ví dụ: khối lượng giao dịch giả mạo hoặc chuyển giao thanh khoản đáng ngờ có thể được nhắm mục tiêu để nhận dạng bằng kỹ thuật phân tích dữ liệu.

Sản phẩm mới lạ

Sự ra đời của AI sẽ mở ra một thị trường mới cho các dự án áp dụng AI vào sản phẩm của họ. Ví dụ: việc áp dụng các công cụ giao dịch được hỗ trợ bởi AI để bán hoặc cho thuê bởi yPredict, Fetch.ai. Nhiều trường hợp sử dụng sáng tạo hơn cho AI sẽ được khám phá khi công nghệ phát triển.

Phân tích dự đoán cho giao dịch tự động

Dữ liệu là một phần không thể thiếu của DeFi và mặc dù có rất nhiều nguồn dữ liệu, nhưng việc xử lý chúng để đưa ra các quyết định có lợi có thể là một công việc khó khăn.

Phân tích dự đoán, sử dụng khai thác dữ liệu, thống kê và học máy để đưa ra quyết định sáng suốt hơn, có thể phân tích xu hướng thị trường trong quá khứ để dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Chúng có thể được kết hợp với các bot giao dịch AI để tối ưu hóa chiến lược, thực hiện giao dịch và quản lý danh mục đầu tư hiệu quả hơn—giảm thiểu tổn thất và tăng tính thanh khoản.

Phân tích dự đoán cũng có thể được sử dụng để quản lý linh hoạt danh mục DeFi. Các thuật toán có thể liên tục phân tích các điều kiện thị trường và điều chỉnh thành phần của danh mục đầu tư theo thời gian thực, đảm bảo nó phù hợp với xu hướng thị trường được dự đoán.

Nghiên cứu điển hình về các dự án DeFi tích hợp công nghệ AI

Phần này nêu bật các dự án đã tích hợp AI vào chức năng của chúng.

vỏ não

Nguồn: Cortex

Cortex là một blockchain công khai nguồn mở được thiết kế để kết hợp khả năng học máy vào các hợp đồng thông minh và các ứng dụng phi tập trung (DApps). Bằng cách giải quyết thách thức trong việc thực thi AI trên chuỗi, các nhà phát triển có thể kết hợp ngôn ngữ Solidity với các mô hình AI sẵn có trên lớp lưu trữ Cortex để tạo ra các DApp và hợp đồng thông minh được tăng cường AI.

tính từ

Nguồn: Tiêm

Injective là một blockchain dựa trên Cosmos kết hợp các yếu tố của trí tuệ nhân tạo (AI) với tài chính phi tập trung (DeFi). DApps được xây dựng trên Injective có thể sử dụng thuật toán AI, cải thiện hiệu quả thị trường và tối ưu hóa quá trình ra quyết định, đặc biệt là trong các sàn giao dịch phi tập trung. Injective tuyên bố là người tiên phong trong việc cung cấp “hợp đồng thông minh tự động thực thi”.

cồn AI

Dune Analytics, một công cụ phân tích blockchain, đã phát triển Dune AI để đơn giản hóa việc trích xuất các truy vấn dữ liệu tiền điện tử. Sử dụng công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tương tự như ChatGPT4 của OpenAI, Dune AI sẽ cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào dữ liệu liên quan đến tiền điện tử bằng các chức năng trò chuyện mà không cần phải học các lệnh SQL.

yDự đoán

Nguồn: yPredict

Một nền tảng giao dịch và thị trường phi tập trung dựa trên Polygon cung cấp cho các nhà giao dịch và nhà đầu tư quyền truy cập vào hàng chục tín hiệu, đột phá, nhận dạng mẫu và các tính năng tâm lý xã hội/tin tức do AI cung cấp. Mở rộng phạm vi của mình ra ngoài giao dịch, nó đã phát triển hai công cụ tạo nội dung, Máy tính liên kết ngược và Trợ lý viết.

Mọi mô hình do các kỹ sư AI gửi sẽ được các thành viên DAO xác minh trước khi nó được cung cấp trên nền tảng để đăng ký. yPredict chạy mô hình kinh doanh theo cấp độ, trong đó các công cụ và dịch vụ được cung cấp ở các cấp độ khác nhau, mỗi cấp độ có mức giá và bộ tính năng riêng. Cách tiếp cận này cho phép mang tính toàn diện, phục vụ cả những nhà giao dịch cấp cao và những người mới bắt đầu.

rocifi

Nguồn: RociFi

RociFi là một giao thức cho vay tính điểm tín dụng, không cần thế chấp tài sản, tiết kiệm vốn, sử dụng dữ liệu trên chuỗi, học máy và các điểm dữ liệu nhận dạng phi tập trung, bao gồm các tài khoản mạng xã hội, tham gia vào các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) và quyền sở hữu các tổ chức phi tập trung. -Mã thông báo có thể thay thế (NFT).

Tìm nạp.ai

Nguồn: Fetch.ai

Fetch.ai tập trung vào các ứng dụng liên quan đến tài chính phi tập trung, vận tải, quản lý năng lượng và các nhiệm vụ kinh doanh khác nhau. Nền tảng này trao quyền cho các nhà phát triển tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng của họ để tự động hóa thông minh và hiệu quả hơn.

Những thách thức tiềm ẩn

Triển khai trên chuỗi

Việc triển khai các mô hình AI phức tạp trực tiếp trên chuỗi có thể tốn nhiều tài nguyên, dẫn đến những thách thức về khả năng mở rộng và phí gas cao hơn. Nhiều hoạt động AI liên quan đến sức mạnh tính toán đáng kể, có thể không phù hợp với các ràng buộc và chi phí liên quan đến việc thực hiện trên chuỗi. Ngoài ra, việc lưu trữ các mô hình và bộ dữ liệu AI lớn trên chuỗi có thể đặt ra những thách thức do hạn chế về lưu trữ của mạng blockchain.

Rủi ro bảo mật

Các công cụ AI thường được tạo bởi các thực thể tập trung trừ khi chúng là nguồn mở. Những công cụ này có thể là điểm tấn công nếu tính năng bảo mật của chúng bị xâm phạm.

Tập trung hóa

Các dự án DeFi chọn dựa vào các dịch vụ AI tập trung sẽ gặp rủi ro nếu các dịch vụ này ngừng hoạt động hoặc thay đổi chính sách.

Sự khan hiếm dữ liệu

Thành công của AI phần lớn phụ thuộc vào việc đào tạo với các bộ dữ liệu khổng lồ để đạt được hiệu quả và độ chính xác. Tài chính phi tập trung, vẫn đang ở giai đoạn đầu, có thể cần nhiều dữ liệu hơn để các mô hình AI hoạt động hiệu quả. Dữ liệu sai lệch có thể tạo ra các thuật toán sai lệch tạo ra điểm tín dụng không chính xác, các khoản nợ khó đòi, v.v.

Phần kết luận

Sự kết hợp giữa AI và DeFi là sự kết hợp mang tính biến đổi của các công nghệ tiên tiến, định hình lại bối cảnh tài chính. AI mang đến các công cụ thông minh để tối ưu hóa DeFi, từ bảo mật hợp đồng thông minh đến dự đoán xu hướng thị trường. Trong khi những thách thức như khan hiếm dữ liệu và sự phụ thuộc tập trung vẫn tồn tại, các dự án tiên phong như Cortex và yPredict cho thấy tiềm năng to lớn. Khi AI trưởng thành và hệ sinh thái DeFi phát triển, liên minh cộng sinh này hứa hẹn sẽ dân chủ hóa tài chính, mở khóa các sản phẩm đổi mới và mở ra một tương lai nơi trí tuệ phi tập trung thúc đẩy tự do tài chính.