ChainGPT-grunnlegger forventer at AI-agentadopsjon vil transformere krypto og blokkjede

Bransjeeksperter forventer at AI-agenter vil være til stor nytte for kryptomarkedet og blokkjedeøkosystemer. Disse autonome systemene kan forbedre investeringsstrategier og utføre handler mer effektivt samtidig som de oppdager og reduserer trusler.

BeInCrypto snakket med ChainGPT-grunnlegger Ilan Rakhmanov om hvilke bransjeområder AI-agenter vil påvirke mest, og hvilke risikoer som må adresseres for sikker implementering av disse nye teknologiene.  

AI agents-markedet stiger

AI-agenter representerer et grunnleggende skifte i utviklingen av blokkjede-teknologi og kryptovalutamarkedet. Disse autonome systemene tar beslutninger og utfører oppgaver uavhengig.

De kan forbedre intelligens, tilpasningsevne og rettferdighet i finansielle mekanismer. I motsetning til AI-boter tilpasser AI-agenter seg oppgaver og håndterer flertrinnsprosesser med målrettet autonomi. 

“Vi tror at i 2025 kan vi se de første AI-agentene “bli med i arbeidsstyrken” og materiell endre resultatene til selskaper. Vi fortsetter å tro at det å gi gode verktøy til folk fører til gode, bredt distribuerte resultater,” skrev OpenAI-sjef Sam Altman i et blogginnlegg tidligere denne måneden.

I en nylig rapport fremhevet kapitalforvalter Franklin Templeton også fordelene forbundet med AI-agenter. 

“Vi kan se for oss en fremtid der AI-agenter revolusjonerer innholdsgenerering på sosiale medier og spiller en integrert rolle på tvers av ulike bransjer og plattformer. Som dagens menneskelige influensere, kan disse agentene lansere sine egne merker, produkter, musikk, filmer og mer, og skape betydelig økonomisk verdi for sine økosystemer,” sto det. 

I følge CoinGecko tok AI-agenter av som en markedskategori kort tid etter at Truth Terminals GOAT-token ble lansert på Solana i oktober i fjor. For øyeblikket har AI-agent-tokens en markedsverdi på mer enn $ 12 milliarder.

Dette er bemerkelsesverdig vekst med tanke på at majoriteten av dette markedssegmentet ikke eksisterte for et år siden.

For øyeblikket er over 150 kryptotokens brukt for AI-agenter oppført på CoinMarketCap. Dette tallet representerer økningen i AI-agentrelaterte prosjekter og deres løfte for sektorens fremtid.

AiXBT, ai16z, Virtuals Protocol og Zerebro er blant andre bemerkelsesverdige eksempler. AI-plattformer som ChainGPT, Dall-E og Midjourney driver også innovasjon i sektoren.

Gitt denne dynamiske veksten, er det trygt å si at AI-agenter vil fortsette å drive endring i dynamikken i AI- og kryptorelaterte industrier etter hvert som adopsjonen akselererer.

Endringer i hvordan kryptomarkeder fungerer

Mens fjoråret så disse autonome systemene primært brukt til innholdsskaping og engasjement på sosiale medier for å generere oppmerksomhet, kan AI-agenter i kryptohandel bli en definerende trend i 2025. 

Selv om AI-agenter deler noen funksjoner med AI-handelsboter, representerer de et mer avansert nivå av teknologi.

For eksempel er en definerende egenskap ved krypto AI-agenter deres iboende autonomi. Denne egenskapen lar dem operere uavhengig. AI-agenter kan kontinuerlig overvåke markedsforhold og utføre handlinger basert på forhåndsdefinerte parametere uten å kreve konstant brukerintervensjon. 

Dette nivået av autonomi skiller krypto AI-agenter fra tradisjonelle handelsboter. Så de kan effektivt fungere som selvstendige assistenter for å administrere kryptovalutaporteføljer og utføre handelsstrategier.

“AI-drevne handelsboter endrer måten kryptomarkeder fungerer på. De tilbyr rask, presis og datadrevet beslutningstaking. De kan analysere markedstrender, utføre handler og administrere porteføljer langt mer effektivt enn mennesker, samtidig som de bidrar til å redusere emosjonell beslutningstaking,” fortalte Rakhmanov til BeInCrypto. 

En nøkkelfunksjon som skiller disse verktøyene er deres evne til å lære av historiske markedsdata og kontinuerlig forbedre sine prediktive modeller. 

Denne maskinlæringsevnen gjør det mulig for automatiserte handelssystemer å operere kontinuerlig, identifisere og utnytte handelsmuligheter som kanskje ikke er umiddelbart åpenbare for menneskelige tradere på grunn av begrensninger i tid og oppmerksomhet.

Også, evnene til AI-agenter sprer seg til andre områder av kryptovalutaøkosystemet, som DeFi-protokoller.

Forenkle DeFi-protokoller

AI-agenters evne til å utføre oppgaver i raskt tempo gjør dem til et kritisk verktøy i desentralisert finans (DeFi)-sektoren. 

“AI har blitt et kjent navn, og dens innvirkning når nå verden av desentralisert finans (DeFi). Ved å automatisere og optimalisere prosesser gjør AI DeFi smartere og mer effektivt,” sa Rakhmanov.

Krypto AI-agenter opererer basert på en tretrinnsprosess: datainnsamling, dataanalyse og automatisert utførelse. I det første trinnet samler AI-agenten inn betydelige mengder data fra ulike kilder, inkludert markedstrender, blokkjede-transaksjoner og DeFi-statistikk.

Disse dataene analyseres deretter ved hjelp av avanserte maskinlæringsalgoritmer og prediktive analyseteknikker for å identifisere mønstre og bestemme den optimale handlingsplanen.

Til slutt, basert på denne analysen, utfører AI-agenten autonomt de bestemte handlingene, som å plassere handler, flytte midler mellom lommebøker eller utløse utførelsen av smarte kontrakter.

“AI kan forbedre risikovurderingen i utlånsprotokoller ved å evaluere låntakere mer nøyaktig, noe som fører til bedre beslutningstaking. Det kan også gjøre likviditetspooler smartere ved å forutsi brukeradferd og markedstrender, redusere sløsing og ineffektivitet. I tillegg kan AI gjøre det mulig for smarte kontrakter å tilpasse seg endringer i den virkelige verden automatisk, uten behov for menneskelig inngripen,” la Rakhmanov til.

Ved å gjøre dette, letter disse AI-agentene i stor grad DeFi-interaksjon.

“Disse innovasjonene gjør DeFi-systemer ikke bare mer effektive, men også mer tilgjengelige og brukervennlige, og baner vei for bredere adopsjon av folk fra alle samfunnslag.”

Utover deres appell til institusjonelle investorer eller profesjonelle tradere, kan AI-agenter brukes til å tiltrekke et bredere publikum til Web3-teknologier generelt.

AI-agenter øker tilgjengeligheten for brukere

Autonome agenter kan gjøre bransjen mer tilgjengelig ved å fundamentalt bryte ned komplekse mekanismer og automatisk utføre dem.

“AI-agenter kan forenkle interaksjoner ved å gi sanntidsinnsikt, pedagogiske verktøy og personlig veiledning tilpasset hver brukers behov. For eksempel kan AI-drevne assistenter forklare komplekse DeFi-protokoller på enkelt språk eller anbefale optimale investeringsstrategier,” fortalte Rakhmanov til BeInCrypto.

De kan være viktige verktøy for uerfarne brukere fordi de kan tilpasse seg individuelle brukstilfeller.

“Ved å prioritere brukersentrert design og utnytte AI, kan kryptovalutaøkosystemet tiltrekke et bredere publikum og senke barrierene for inngang,” la han til.

AI-agenter kan også gjøre onboarding-prosessen enkel for nye brukere. Hvis de skulle spre seg globalt, kunne slike systemer stimulere til bred adopsjon, ifølge Rakhmanov.

“Konvergensen av AI og blokkjede kan demokratisere tilgangen til finansielle systemer, styrke enkeltpersoner med skreddersydde verktøy og forbedre finansiell inkludering globalt. Økonomisk sett kan AI-drevet automatisering redusere ineffektivitet, senke transaksjonskostnader og åpne nye markeder. Sosialt sett kan desentraliserte AI-systemer som Desentralisert Kunstig Superintelligens (DASI) fremme rettferdighet og redusere skjevhet i finansielle beslutninger.”

Utnytte sikkerhet og skalerbarhet

AI-agenter har en helt annen og mer nyansert brukstilfelle når det gjelder blokkjede-sikkerhet. De kan forbedre sikkerheten og skalerbarheten til hele blokkjede-nettverket, og beskytte både erfarne og uerfarne brukere mot tilknyttede risikoer.

Sikkerhetsrammeverket sikrer at agenten opererer trygt, og beskytter brukerdata, private nøkler og utførte transaksjoner.

Krypto AI-agenter inkorporerer grundige sikkerhetstiltak, inkludert kryptering og flerlagers autentisering, for å sikre sikkerheten og personvernet til brukerdata.

“På sikkerhetsfronten kan de oppdage og redusere trusler i sanntid ved å analysere mønstre og identifisere avvik, og redusere sårbarheter for hacking og svindel,” forklarte Rakhmanov.

Et blokkjede-integrasjonslag kobler agenten til blokkjede-nettverk, slik at den kan samhandle med smarte kontrakter, lommebøker og DApps. Det bygger bro mellom agenten og blokkjeden, og sikrer at agenten kan operere på tvers av flere økosystemer.

Blokkjede-integrasjonslaget gjør det mulig for agenten å fungere sømløst på tvers av flere blokkjeder. Dette laget fungerer som en bro som kobler agenten til disse nettverkene og letter interoperabilitet.

“For skalerbarhet kan AI-agenter optimalisere ressursallokering, forbedre konsensusmekanismer og effektivisere datavalideringsprosesser,” la han til.

Det er imidlertid også tilknyttede sikkerhetsrisikoer som følger med AI-agentintegrasjon. Gitt deres autonome natur, er krypto AI-agenter utsatt for cyberangrep.

Potensielle sårbarheter inkluderer utnyttelse av smarte kontrakter, kompromittering av private nøkler og muligheten for markedsmanipulasjon.

Derfor er et sterkt sikkerhetsrammeverk essensielt.

Blokkjede-nettverksbelastning, preget av forsinkelser og økte transaksjonsgebyrer, kan hindre ytelsen til krypto AI-agenter. Dette problemet er vanlig på blokkjeder som Ethereum i perioder med høy aktivitet.

Integrering av krypto AI-agenter på tvers av forskjellige blokkjeder kan også være utfordrende. Dette skyldes de varierende protokollene og desentraliserte infrastrukturene til hvert nettverk.

Andre tilknyttede utfordringer med AI-agenter

Fordelene og potensialet til AI-agenter er tydelige. Likevel er teknologien i sine tidlige stadier, og det er flere begrensninger å vurdere.

Selv om de autonome evnene til AI-agenter gir betydelige fordeler når det gjelder effektivitet og respons, reiser de også viktige spørsmål om ansvarlighet og risikostyring.

“Disse fremskrittene medfører også risiko, inkludert jobbfortrengning og etiske bekymringer rundt databeskyttelse,” fortalte Rakhmanov til BeInCrypto.

En autonom AI-agents handlinger kan noen ganger føre til utilsiktede konsekvenser, som markedsustabilitet. Å bestemme ansvar og etablere ansvarlighetsmekanismer i slike situasjoner kan være utfordrende.

“Etter hvert som disse botene blir mer vanlige, kan de gjøre markedet mer volatilt siden de reagerer umiddelbart på prisendringer. For å sikre at alle drar nytte, må vi finne en balanse mellom å omfavne innovasjon og innføre gjennomtenkte reguleringer,” la han til.

Ytelsen til AI-agenter er sterkt avhengig av kvaliteten på sanntidsdata. Utfordringer som unøyaktigheter i data levert av blokkjede-orakler og potensielle feil i smarte kontrakter kan betydelig påvirke deres beslutningsevne.

“Desentralisering bidrar til å redusere noen risikoer ved å fjerne enkeltpunkter for feil, men robust styring, åpenhet og etisk AI-design er essensielt for å minimere utilsiktede konsekvenser,” sa Rakhmanov.

Videre utgjør stadig skiftende internasjonale reguleringer rundt blokkjede og AI betydelige utfordringer for utvikling og distribusjon av krypto AI-agenter. 

Denne konteksten reiser viktige spørsmål angående AI-agenters juridiske og regulatoriske overholdelse, spesielt de som er involvert i finansielle operasjoner som trading og DeFi-interaksjoner.

“Proaktivt samarbeid blant interessenter, inkludert regulatorer, teknologer og fellesskap, vil være avgjørende for å sikre rettferdige fordeler for alle.”

Gitt at disse agentene bare er toppen av isfjellet innen kunstig intelligens, vil det være avgjørende å adressere disse utfordringene tidlig for effektiv og ansvarlig utvikling av disse nye teknologiene.