Dirbtinis intelektas kriptovaliutų pasaulyje: investavimo sprendimus priima be emocijų, bet gali pridaryti klaidų

Kriptovaliutų ir dirbtinio intelekto (DI) sektoriai pastaruoju metu itin sparčiai vystosi ir visiškai transformuoja mums įprastą finansų pasaulį. Jų sąveika ryškiausiai atsiskleidžia dirbtinio intelekto agentų atsiradimu – programų, kurios geba veikti savarankiškai ir pačios priimti finansinius sprendimus. Vis dėlto DI agentų technologijų tobulėjimas kelia ir nemenkų iššūkių.

Reklama

DI agentai – tai autonominės sistemos, sukurtos atlikti tam tikras užduotis ir priimti sprendimus be nuolatinės žmogaus intervencijos. Jie gali rinkti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius, prognozuoti rezultatus ir priimti optimalius investavimo sprendimus.

Kriptovaliutų sektoriui, kuris remiasi decentralizacija ir naudojamomis inovacijomis, DI agentų atsiradimas atveria naujų galimybių pasaulį – sprendimus pirkti ar parduoti skaitmeninį turtą leidžia priimti tiksliau, greičiau ir be jokių žmonėms būdingų emocijų ir dėl jų atsirandančių klaidų.

„Prieš išsivystant dirbtiniam intelektui blokų grandinė buvo laikoma karščiausia technologija pasaulyje. Vis dėlto blokų grandinės technologija skaičiuoja jau 16-uosius metus, jos išskirtinumas ir naujumas yra išblėsęs, daugeliui ji tapo pažįstama ir suprantama. O štai apie dirbtinį intelektą šiuo metu kalbama visur – nuo žiniasklaidos iki asmeninių pokalbių prie šventinio stalo. Apjungtos šios technologijos į finansų pasaulį atneša visiškai kitas galimybes ir patirtis“, – sako Jonas Juengeris, Lietuvoje veikiančio didžiausios pasaulyje kriptovaliutų keityklos „Binance“ padalinio „Bifinity“ vadovas.

Kaip veikia ir kuo naudingi DI agentai?

Įsivaizduokite programą, kuri gali mąstyti, mokytis ir veikti savarankiškai. Skirtingai nei įprasti robotai, kurie vadovaujasi tam tikromis taisyklėmis, šie agentai gali prisitaikyti prie naujų situacijų ir priimti sprendimus be žmogaus įsikišimo.

Skaitmeniniai agentai gali analizuoti milžiniškus duomenų kiekius, aptikti pasikartojančius modelius ir greitai priimti sprendimus, kurie žmonėms net nebūtų įmanomi. Esant nepastovioms kriptovaliutų rinkoms, šie agentai gali vykdyti sandorius realiu laiku pagal iš anksto nustatytas strategijas, padėdami optimizuoti pelną ir sumažindami riziką.

Ši technologija gali stebėti prekybos portfelius ir automatiškai vykdyti „stop-loss“ pavedimus – įvykdyti nurodymą parduoti turtą, kai jo kaina nukrenta iki tam tikro lygio, siekiant sumažinti galimus nuostolius. Šios priemonės dėka investuotojai gali sumažinti emocinių sprendimų poveikį ir apsaugoti savo investicijas. Pavyzdžiui, jei investuotojas nusiperka kriptovaliutų už 100 eurų ir nustato „stop-loss“ ribą ties 90 eurų, sistema automatiškai parduos turtą, kai jo vertė nukris iki 90 eurų.

Be to, naudodami mašininio mokymosi modelius DI agentai gali analizuoti istorinius kainų duomenis, žiniasklaidoje, socialiniuose tinkluose vyraujančias nuotaikas ir pan. Tai leidžia nuspėti kainų pokyčius.

Šie agentai naudingi ir siekiant padidinti prekybos kriptovaliutomis saugumą. Išmanios programos geba aptikti įtartinas schemas, įžvelgti sukčiavimo atvejus ir padidinti bendrą saugumą naudodami pažangius anomalijų aptikimo metodus.

Galiausiai, šie agentai veikia remdamiesi duomenimis, algoritmais ir logika, todėl sumažina klaidų, atsirandančių dėl žmogiškų emocijų, pavyzdžiui, baimės, euforijos ar godumo.

DI agentai jau valdo milijonų vertės turtą

2024 m. pradžioje DI entuziastas Andy Ayrey sukūrė projektą „Terminal of Truths“ (ToT), kuris prasidėjo kaip eksperimentas – dvi DI sistemos galėjo laisvai bendrauti tarpusavyje. Galiausiai „Terminal of Truths“ savarankiškai nusprendė pradėti reklamuoti kriptovaliutą, pavadintą „$GOAT“, kuri sulaukė milžiniško dėmesio ir greitai tapo tikru hitu. Valiutos rinkos vertė išaugo beveik iki milijardo dolerių, o projektas tapo pirmuoju pasaulyje DI milijonieriumi.

Šis atvejis parodo, kokį didelį poveikį gali turėti DI agentai. Tačiau kartu jis kelia svarbių etikos ir saugumo klausimų. Pavyzdžiui, ar turėtume nerimauti, jei DI pradės daryti įtaką finansų rinkoms? Kaip galime užtikrinti, kad tokios sistemos elgtųsi pagal žmogaus vertybes ir etikos standartus?

„Šiuo metu DI agentai atrodo kaip įdomi erdvė eksperimentams, tačiau jau netrukus jie gali iš esmės pakeisti mūsų darbą su technologijomis, viso finansų sektoriaus ar net visos ekonomikos veikimą. Šiame pavyzdyje dirbtinė ranka priiminėjo sprendimus, tačiau ji neturėjo realios sąsajos su kriptovaliutų pinigine, o sandorių kontrolė vis dar buvo agento kūrėjo, žmogaus, rankose. Tačiau techniškai būtų įmanoma suteikti dirbtinio intelekto agentui net ir tokią galimybę“, – kalba J. Juengeris.

Dar vienas įdomus pavyzdys – „Virtuals.io“ platforma, kurioje kiekvienas gali susikurti ir turėti savo agentą. Vienas iš sėkmingų pavyzdžių yra Luna – virtuali influencerė ir dainininkė, kuri bendrauja su gerbėjais „TikTok“ ir „Telegram“ bei valdo savo kriptovaliutų piniginę. Tad šiandien DI jau gali užmegzti realius santykius su žmonėmis ir net uždirbti pinigų.

Dar ambicingesnė yra platforma daos.fun, kurioje DI agentai veikia kaip investicinių fondų valdytojai. Vieno tokio fondo, kuriam vadovauja Markas Andreessenas, vienas įtakingiausių rizikos kapitalo investuotojų pasaulyje, sukurtas DI valdo 100 mln. JAV dolerių vertės portfelį.

Potencialas didžiulis, bet netrūksta ir grėsmių

Nepaisant įvairių abejonių ir gausaus skeptikų būrio, dažniausiai sutinkama, kad DI agentai galėtų veikti kaip finansų patarėjai, asmeniniai investavimo treneriai ar net skaitmeniniai terapeutai. Vis dėlto kaip ir su kiekviena nauja technologija, čia taip pat susiduriama su įvairiais iššūkiais.

DI modeliai, kaip ir bet kuri kita technologija, kartais gali generuoti klaidinančius ar nelogiškus rezultatus. Dėl šios priežasties kol kas žmogaus įsikišimas peržiūrint DI sugeneruotą informacija vis dar būtinas.

Be to, blokų grandinės infrastruktūra gali susidurti su sunkumais apdorojant tūkstančių ar net milijonų DI agentų sąveikos procesus. Sudėtingi jų veikimo modeliai dažnai veikia kaip „juodosios dėžės“ – nėra aišku, kaip priimami sprendimai. Tai gali būti problema, kai būtina suprasti, kodėl DI agentas veikė vienaip ar kitaip.

Galiausiai, šie agentai dar tik pradinėje vystymosi stadijoje, todėl reikia daug pastangų siekiant juos padaryti patikimais ir visiškai efektyviais.