AI-агенти та криптоактиви: зростання та виклики нових економічних учасників

У глибокій ночі штучний інтелект-агент під назвою Terminal of Truths (ToT) без втоми поширює в Інтернеті вчення нового меметичного релігійного руху "Goatse of Gnosis" і закликає послідовників взяти участь у його "місії". Цей AI-агент є не лише експериментом, він викликав сенсацію на крипторинку, сприяючи випуску токена $GOAT завдяки своїй унікальній логіці та широкому впливу. Лише за кілька місяців ринкова капіталізація цього токена зросла до 9,5 мільярда доларів, зробивши ToT першим AI-агентом-мільйонером в історії.

Ця на перший погляд абсурдна сцена справді відбувається у світі криптоактивів 2024 року, розриваючи межі між технологіями та економікою. ToT не лише є AI-агентом, а й творцем, трейдером та впливовою особою, яка має можливість самостійного прийняття рішень, здатна генерувати контент, залучати послідовників і стимулювати економічну діяльність. Це явище більше не є продуктом лише технологічних інновацій, а є втіленням перетворення криптоактивів та AI, що передвіщає майбутнє, сповнене невизначеності та безмежних можливостей.

З ростом ролі AI-агентів на ринку криптоактивів вони також принесли серйозні регуляторні виклики. Чи слід вважати AI-агентів економічними учасниками? Чи відповідає їхня автономна поведінка чинній фінансовій правовій системі? Ці питання стосуються не лише технічного прогресу, а й є серйозним випробуванням для права, управління та дотримання норм. У часи швидкого розвитку технологій традиційні правила виглядають вразливими. Ця стаття детально розгляне: коли AI перетинається з блокчейном, як шукати баланс між інноваціями та дотриманням норм, заохочуючи розвиток технологій і захищаючи інвесторів та стабільність ринку.

Один. AI-агенти та шифрування криптоактивів: нові економічні учасники чи технологічний хід?

Перш ніж заглибитися в роль AI-агентів у криптоактивах, необхідно зрозуміти різницю між AI-агентами та традиційними мережевими роботами (Bot). Традиційні Bot, як правило, базуються на заздалегідь визначених правилах і інструкціях, переважно використовуються для виконання єдиного конкретного завдання, такого як обслуговування клієнтів через чат або збору даних. Вони потребують певного рівня людського втручання, а їхній режим роботи є досить фіксованим.

У порівнянні, AI-агенти мають високу автономність та адаптивність. Вони здатні самостійно навчатися, приймати складні багатоступеневі рішення та постійно коригувати свою поведінку під час взаємодії. AI-агенти не лише виконують завдання, але й можуть здійснювати самоаналіз та оптимізацію, що надає їм унікальну цінність у децентралізованій екосистемі криптоактивів. Наприклад, AI-агент, такий як Terminal of Truths, не лише бере участь в економічній діяльності, але й може створювати нові меметичні релігії, викликати резонанс у спільноті та, врешті-решт, сприяти випуску $GOAT монета. Ця динамічна, багаторівнева здатність робить AI-агентів не просто інструментами, а швидше економічними учасниками.

1. Терміни Істини та натхнення від проекту $GOAT

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 величезну увагу. Ще більш вражаючим є те, що це сприяло випуску токена $GOAT і підштовхнуло його ринкову капіталізацію до 9,5 мільярдів доларів. У цьому процесі ToT став не лише рушійною силою токена, але й його власником та важливою ланкою на ринку.

Цей випадок викликав обговорення про позиціонування AI-агентів у світі криптоактивів. Чи є вони новими економічними учасниками, чи лише технологічним піаром? З історії ToT видно, що AI-агенти не лише 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, свідчать про те, що ці AI-агенти не є лише "піаром". Навпаки, вони вже стали новою силою, яку не можна ігнорувати на ринку криптоактивів, сприяючи інноваціям та розвитку галузі.

Виклики відповідності: проблеми ідентичності в економіці ШІ

Однак зростання AI-агентів також призвело до великих викликів у сфері відповідності. У традиційній фінансовій системі ідентифікація (така як KYC) та заходи протидії відмиванню грошей (AML) є необхідними для забезпечення легітимності угод і чіткого походження коштів. Але для AI-агентів їх автономність та децентралізовані характеристики ускладнюють ці вимоги до відповідності. AI-агенти не мають "ідентичності" в традиційному сенсі, не можуть пройти KYC-перевірку за допомогою паспорта, водійських прав тощо, тож як забезпечити відповідність їхньої економічної діяльності існуючим нормам?

Крім того, анонімність AI-агентів може бути зловмисно використана для ухилення від регулювання або участі в незаконній діяльності. Це ставить існуючу регуляторну структуру перед величезними викликами. У децентралізованому середовищі, як визначити правовий статус AI-агентів, як відстежувати їх фінансові потоки, як забезпечити відповідність їх поведінки міжнародним стандартам протидії відмиванню грошей – це питання, які потребують термінового вирішення.

2. Дослідження сценаріїв використання AI у Web3

(1) AI代理 платформа Virtuals.io

Virtuals.io є платформою, що спеціалізується на створенні, розгортанні та монетизації AI-агентів. Вона створила абсолютно нову бізнес-модель у рамках Web3 шляхом токенізації AI-агентів та спільного управління спільнотою. Модель "токенізованого спільного управління" Virtuals.io означає, що користувачі можуть спільно володіти та 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 агента, купуючи ці токени.

Таким чином, Virtuals.io не лише заохочує глибшу участь спільноти, але й стимулює власників токенів через механізм "викупу та знищення". Цей механізм означає, що коли AI-агенти взаємодіють з користувачами та генерують дохід, частина цього доходу використовується для викупу та знищення частини токенів, що створює дефляційний ефект токенів на ринку, підвищуючи вигоди власників. Ця модель, заснована на економічних стимулах, тісно поєднує діяльність AI-агентів з інтересами спільноти, формуючи таким чином позитивний цикл та сприяючи здоровому розвитку всієї екосистеми.

Наприклад, відомий AI агент "Luna" від Virtuals.io є віртуальним AI кумиром, який отримує дохід завдяки взаємодії з фанатами. Тримачі токенів Luna не лише можуть насолоджуватися економічними вигодами, які приносить Luna, але й можуть голосувати за визначення майбутнього розвитку Luna. Успішний випадок Luna демонструє величезний потенціал AI агентів у сфері розваг та інтерактивної економіки.

(2) AI-хаус фонд daos.fun

daos.fun є ще однією важливою платформою для дослідження застосування AI у Web3. Вона дозволяє користувачам створювати та керувати хедж-фондами на основі DAO (децентралізованих автономних організацій) з використанням AI-агентів. Одним з найвражаючих випадків є хедж-фонд, яким керує AI-агент "ai16z".

ai16z був створений розробником і названий на честь одного з засновників венчурної компанії. Цей фонд швидко привернув увагу на ринку, навіть залучивши коментарі та підтримку від відповідних осіб у соціальних мережах. Це дозволило ai16z швидко стати одним з найбільших хедж-фондів на платформі daos.fun, а його ринкова капіталізація на деякий час наближалася до 100 мільйонів доларів.

Комбінація структури DAO та AI-агентів забезпечує переваги безперервної роботи 24/7, що дозволяє AI-агентам у будь-який час захоплювати ринкові можливості, не підлягаючи часовим обмеженням людських операцій. Крім того, автономна здатність навчання AI-агентів 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, 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 явища, коли AI-моделі генерують помилкову або оманливу інформацію через відсутність правильного розуміння. У торгівлі криптоактивами такі "ілюзії" можуть нести серйозні ризики. Наприклад, AI-агент може приймати інвестиційні рішення на основі неточної інформації, що призводить до величезних економічних втрат. Це явище особливо небезпечне в автономній торгівлі, оскільки AI-агенти можуть не здатні ефективно оцінювати достовірність інформації, що призводить до помилкового кола, яке ще більше посилює нестабільність ринку. Крім того, алгоритми AI-агентів можуть бути зловмисно маніпульовані, створюючи фальшиві ринкові сигнали для впливу на їх поведінку, навіть викликаючи ризики маніпуляцій на ринку або шахрайства. Усе це становить системну загрозу для здоров'я ринку.

2. Обмеження регулювання

Поточна регуляторна структура має очевидні обмеження в реагуванні на автономність AI-агентів. Традиційні правила KYC (знай свого клієнта) та AML (боротьба з відмиванням грошей) вимагають від фінансових учасників надання справжньої ідентифікаційної інформації для забезпечення законності всіх транзакцій. Однак AI-агенти не мають фізичної особи і не можуть виконати ці вимоги відповідності традиційними методами ідентифікації. Як забезпечити, щоб транзакційна діяльність AI-агентів відповідала фінансовим стандартам відповідності, стало нагальною проблемою, яку потрібно вирішити.

Далі, "алгоритмічна автономність" AI-агентів кидає виклик традиційним межам регулювання. Наприклад, AI-агенти можуть виконувати складні торгові рішення без людського втручання, ця автономність ускладнює для регуляторів відстеження їхньої поведінки та забезпечення відповідності існуючим законодавчим нормам. Навіть якщо розробники контролюють і тренують AI за лаштунками, самонавчання та автономні рішення AI-агентів у реальній роботі можуть виходити за межі контролю розробників, що створює додаткову складність для регуляторної роботи.

3. Дослідження нових стратегій відповідності

Щоб знайти баланс між інноваціями AI-агентів та дотриманням правил, необхідно ввести нові регуляторні стратегії. Наприклад, регуляторний пісочниця (Regulatory Sandbox) може слугувати обмеженим середовищем, де AI-агенти та їх керівники можуть експериментувати в контрольованих умовах. Ця модель пісочниці дозволяє регуляторним органам тісно співпрацювати з розробниками, на ранніх етапах спостерігаючи за поведінкою AI-агентів і поступово розробляючи та впроваджуючи стандарти дотримання правил. Це не лише може ефективно знизити ризики регуляторних сліпих зон, але й забезпечити інновації в безпечному та контрольованому середовищі.

Крім того, з поширенням AI-агентів встановлення чітких моделей управління стає вкрай важливим. Наприклад, створення прозорого механізму управління на основі блокчейну може відстежувати процес прийняття рішень та потоки транзакцій AI-агентів, забезпечуючи відповідність їх поведінки встановленим стандартам відповідності. Одночасно смарт-контракти також можуть бути використані для автоматизації процесу відповідності, такого як перевірка джерела коштів перед транзакцією або визначення особи контрагента, щоб зменшити ризик порушення правил.

Отже, автономність і децентралізовані характеристики AI-агентів створюють нові виклики для традиційного фінансового регулювання, але також відкривають можливості для дослідження інноваційних регуляторних стратегій. Регулятори повинні з відкритим розумом через співпрацю та технологічні засоби поступово створити регуляторну рамку, яка відповідає цій новій галузі, щоб забезпечити безпеку та стабільність ринку під час просування технологічного прогресу.

Три, від "іграшки" до соціального двигуна

В історії розвитку технологій багато руйнівних технологій на початку свого появи часто вважалися "іграшками", не отримуючи достатньої уваги. Представники галузі колись говорили: "наступна велика подія часто виглядає як іграшка." Сьогоднішнє поєднання AI-агентів і криптоактивів, можливо, перебуває на такій стадії, що здається експериментальним проєктом, керованим мемами, віртуальними персонажами та токенізованими історіями, але ці "іграшки" можуть стати важливою частиною соціально-економічної системи майбутнього. Від Terminal of Truths, що просуває $GOAT монету, до практичних застосувань Virtuals.io та daos.fun, ці проєкти демонструють потенціал AI-агентів на ринку, які можуть не лише створювати економічну цінність, але й сприяти новим формам соціальної взаємодії.

З'явлення AI-агентів вже не є лише технічною демонстрацією, а є важливим кроком до соціальних та економічних змін. Вони мають можливість безперервної роботи цілодобово, здатні швидко адаптуватися до змін на ринку, знаходячи оптимальні стратегії через самостійне навчання. Хоча наразі ці застосунки ще перебувають на експериментальному етапі, у найближчі кілька років AI-агенти можуть поступово інтегруватися у фінансові ринки, споживчі послуги та інші соціальні сфери, ставши важливою силою, що сприяє глобальному економічному функціонуванню.