文章《AI 在加密貨幣交易中的速度更快,但人類仍掌控全局》發表於 BitcoinEthereumNews.com。人工智慧(AI)正逐漸融入文章《AI 在加密貨幣交易中的速度更快,但人類仍掌控全局》發表於 BitcoinEthereumNews.com。人工智慧(AI)正逐漸融入

AI 在加密貨幣交易中發展更快,但人類仍然掌控全局

人工智慧(AI)正在加密貨幣交易中嵌入,加速過去由人類處理的分析、執行和優化流程。

投資者和交易公司正被迫面對在不削弱控制權、問責制或人類判斷的情況下,可以自動化多少決策制定。

儘管一些項目正在追求更自主的交易系統,但加密貨幣中的大多數AI工具仍然受到嚴格限制。人類仍然定義策略、設定風險限制並對結果負責,而機器則承擔了大部分用於數據密集型任務(如研究和監控)的頻寬。

在整個加密貨幣市場中,自動化和監督之間的平衡正在悄悄重塑交易工作流程,並開始重新定義哪些人類角色仍然重要。

「[AI]正在取代80%沒有人真正想做的工作。最優秀的研究人員使用AI來大幅改進他們的工作,」加密貨幣研究平台Surf AI的聯合創始人兼首席執行官Ryan Li告訴Cointelegraph。

這一變化已經在影響加密貨幣交易公司的運作方式、初級職位的定義方式,以及在日益自動化的市場中人類判斷仍處於何處。

像金融這樣數據豐富的行業是受AI威脅最大的行業之一。來源:世界經濟論壇

加密貨幣和交易工作恐懼遭遇AI表現

隨著AI代理的出現,在2024年最後一個季度,使用AI提高加密貨幣效率的興趣加速增長。Virtuals Protocol等項目因涉及AI管理錢包和鏈上活動的實驗而引起關注。

儘管AI代理仍然受到人類的監督,但它們日益增長的潛力引發了關於交易者是否在未來市場中仍然必不可少的問題。

「從技術角度來看,自主交易已經成為可能。問題不在於執行;而在於控制、限制和問責制,」AI交易平台True Trading的聯合創始人Igor Stadnyk告訴Cointelegraph。

他補充道:

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對替代的擔憂超出了加密貨幣範圍。在傳統金融領域,史丹佛大學和波士頓學院的研究人員使用公開可得的即時數據,在1990年至2020年間測試了數千個美國共同基金投資組合的AI分析師。

AI管理的投資組合平均每個基金每季度比人類管理的對應基金多產生1,710萬美元。領導該實驗的史丹佛大學會計教授Ed deHaan表示,他不預期投資組合經理會大規模被替代,但警告初級分析師職位可能面臨風險。

在描述他評估但最終沒有從母校聘用的候選人時,Li說:「我見過很多來自Berkeley的滿分學生,他們不知道如何編程。他們不知道如何寫任何東西,因為他們完全依賴AI的幫助。」

這一評論並非對現代學生學術能力的批評,而是對傳統招聘信號如何隨著AI工具承擔曾經幫助建立基礎技能的工作而減弱的觀察。

在加密貨幣市場中,去中心化永續合約交易所Aster進行了一項單獨的實驗,在市場下跌期間讓100名人類交易者與100個AI模型對抗。

Aster的交易戰測試了AI在熊市條件下保存資本的能力。來源:Aster

競賽結束時,人類交易者下跌了32.21%。AI模型也以虧損結束,但更有效地保存了資本,損失為4.48%。

AI交易不是算法交易

算法系統現在處理主要市場中絕大多數的交易執行,取代了曾經由人類交易者執行的任務。

Stadnyk表示,關於工作替代的許多擔憂源於將AI交易視為算法交易的延續,而不是完全不同的系統類別。

簡單來說,算法交易是圍繞確定性規則構建的,當滿足特定條件時執行預定義的策略,一旦設定這些規則,就幾乎沒有解釋空間。

「使用AI時,你是在不確定性下工作,數據可能缺失、嘈雜甚至矛盾,」Stadnyk說。「AI在這些情況下很有用,因為即使資訊不完整且條件不斷變化,它仍然可以運作。」

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AI可以即時獲取和解釋跨地區和語言的新聞、社交媒體和情緒,讓交易者能夠考慮難以編碼為固定規則的敘事轉變和文化背景。

根據BNB Chain成長執行董事Nina Rong的說法,類似的模式在網路層面上也可見,交易活動的增加使交易者行為的轉變更加明顯。

「AI幫助加密貨幣人士收集資訊並提高研究效率,但只使用已經在公共領域的資訊,」Rong告訴Cointelegraph。

「它還賦予非程式設計師使用程式設計作為工具的能力。能夠利用氛圍編碼優勢的領域專家現在處於獨特的強勢地位,」她補充道。

雖然AI正在使交易者更有效率,但對工作替代的恐懼仍在繼續浮現。根據使用AI追蹤市場敘事的加密貨幣研究平台Santiment的數據,6月份,AI工作替代成為加密貨幣社交討論的熱門話題。

AI工作替代是領先於迷因幣和Strategy的熱門討論。來源:Santiment

在AI驅動的加密貨幣交易中,人類判斷仍然重要

AI並未將人類從加密貨幣中移除,但它已經在重塑整個行業的工作分配方式。這種轉變大部分正在悄悄地在任務層面發生,特別是在曾經依賴初級分析師和實習生團隊的研究角色中。

根據Li的說法,隨著AI吸收曾經證明需要更多人力的日常研究工作,這些結構已經在改變。

「基金過去會聘請研究人員或實習生團隊,」他說。「現在他們只需要一個真正優秀的研究人員,能夠更好地與AI合作。」

但也有AI系統具有更高獨立性的情況。在加密貨幣和傳統金融領域,自主模型可以被配置為管理錢包、重新平衡投資組合並在沒有持續人類批准的情況下執行交易。

「我確信主要參與者已經在某種形式上這樣做了,即使他們沒有積極擴展或公開宣傳,」他補充道。

AI代幣在2024年末蓬勃發展,但此後已損失了約67%的市值。來源:CoinMarketCap

隨著執行變得更加自動化,交易者可以專注於策略和風險,而不是手動操作。根據Stadnyk的說法,這種轉變的發生速度比許多人預期的要快。

「自AI代理首次在[X]上獲得關注以來,已經過去了一年。在加密貨幣領域,這就像[航空航天]的10年或醫學的100年,因為一切都可以非常快速地測試,」Stadnyk說。

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