KI- und DeFi-Integration: Jenseits von AlphaGos On-Chain-Gaming (II)

Während die Integration von KI und DeFi beispiellose Effizienz und Intelligenz verspricht, birgt sie auch eine Vielzahl von Risiken und ethischen Kontroversen. Von Marktmanipulation bis hin zu aufsichtsrechtlicher Kontrolle ist der Weg zu einem wirklich dezentralen und fairen Finanzsystem mit Herausforderungen verbunden. Im zweiten Teil unserer Analyse werden wir diese kritischen Punkte untersuchen und analysieren, wie die Branche diese bewältigen kann, um ein nachhaltiges Wachstum zu erzielen.

Risiken und ethische Kontroversen

4.1 Marktmanipulation und systemisches Risiko

KI-Algorithmus-Resonanz löst Flash-Crashs aus

Die KI-Algorithmus-Resonanz kann zu einem Katalysator für Flash-Crashs auf dem Markt werden, insbesondere in Mechanismen, die stark von der algorithmischen Stabilität abhängen. KI-Algorithmen werden häufig in der Preisvorhersage, im Risikomanagement, in der Vermögensallokation und in anderen Bereichen eingesetzt. Wenn jedoch Entscheidungsstrategien zwischen mehreren KI-Systemen inkonsistent sind oder interagieren, können Resonanzeffekte auftreten, die heftige Marktschwankungen oder sogar Flash-Crashs auslösen.

Adversarial Attacks: AI Deception Samples Targeting DeFi Protocols (wie z. B. die Fälschung von Transaktionsvolumendaten)

Mit dem Fortschritt der KI-Technologie sind Adversarial Attacks, die auf DeFi-Protokolle abzielen, komplexer und gefährlicher geworden. Adversarial Attacks beziehen sich auf die Irreführung von KI-Modellen durch sorgfältig entworfene Dateneingaben, wodurch DeFi-Protokollentscheidungen und das Marktverhalten beeinflusst werden. Im DeFi-Ökosystem werden KI-Modelle häufig für die Verwaltung von Liquiditätspools, die Preisgestaltung von Handelspaaren, die Risikobewertung und andere Bereiche eingesetzt, und die Genauigkeit dieser Modelle ist von entscheidender Bedeutung.

Ein typischer Adversarial Attack ist die Fälschung von Transaktionsvolumendaten, die durch eine große Anzahl gefälschter Transaktionen die Marktpreisgestaltung und Liquiditätsentscheidungen beeinträchtigt. Angreifer können beispielsweise mehrere gefälschte Konten erstellen und großvolumige, kostengünstige Transaktionen durchführen, um hohe Transaktionsvolumina für einen Vermögenswert vorzutäuschen. Dieses Verhalten kann KI-Modelle täuschen und sie dazu veranlassen, den wahren Wert von Vermögenswerten und Markttrends falsch einzuschätzen. Für Smart Contracts von DeFi-Protokollen können solche Angriffe zu falschen Liquiditätskonfigurationen und Preisentscheidungen führen, was die Marktinstabilität weiter verschärft. Es kann auch Kettenreaktionen auslösen, die zu massiven Verkäufen einzelner Vermögenswerte in LPs führen, um deren Liquidität zu erhalten und diese dann schnell zu transferieren.

4.2 Regulatorische und Compliance-Dilemmata

Definition der U.S. SEC der Sicherheitseigenschaften von "AI Tokens" (im Vergleich zum Ripple-Fall)

In Bezug darauf, ob diese Tokens die Definition von Wertpapieren erfüllen und ob sie die entsprechenden Wertpapiervorschriften einhalten müssen, können wir Annahmen treffen, indem wir auf die Geschichte zurückblicken, da die SEC sich bei der Definition der Sicherheitseigenschaften von "AI Tokens" auf den XRP-Fall beziehen kann.

Im Ripple-Fall betrachtete die SEC die XRP-Tokens von Ripple als Wertpapiere, da sie über ein Initial Coin Offering (ICO) an Investoren verkauft wurden und Ripple Labs während des Verkaufsprozesses eine Reihe von Marketingaktivitäten durchführte, um den XRP-Handel zu fördern. Diese Entscheidung deutet darauf hin, dass sich die SEC auf die Methode der Token-Ausgabe konzentriert und darauf, ob der Token eine Eigenkapital- oder Schuldbeziehung zu einem Unternehmen oder Projekt darstellt.

Für "AI Tokens" könnte die SEC ähnliche Beurteilungskriterien anwenden. Insbesondere wenn diese AI Tokens durch ähnliche Methoden wie ICOs oder IEOs ausgegeben werden und mit einem KI-Projekt oder -Unternehmen in Verbindung stehen, könnte die SEC diese Tokens als Wertpapiere betrachten. Dies bedeutet, dass Inhaber von AI Tokens als Inhaber eines wirtschaftlichen Interesses betrachtet werden könnten, wie z. B. Rechte auf die Verteilung von Projekteinnahmen oder Kapitalzuwachs durch eine Erhöhung des Token-Werts. Mit anderen Worten, AI Tokens unterliegen potenziell SEC-Sanktionen.

Herausforderungen bei der Bekämpfung der Geldwäsche: Schwierigkeiten bei der Verfolgung von KI-Mixern (wie z. B. verbesserte Versionen von Tornado Cash)

Die KI-Technologie wird auch zur Entwicklung von noch schwerer aufzuspürenden Mixing-Tools eingesetzt, wie z. B. verbesserte Versionen von Tornado Cash. Diese Technologie zum Schutz der Privatsphäre bietet legitimen Nutzern bessere Garantien für den Schutz der Privatsphäre, bringt aber auch enorme Herausforderungen bei der Bekämpfung der Geldwäsche (AML) für die Aufsichtsbehörden mit sich.

Ein Kernproblem bei Mixern ist, dass sie die Geldflüsse extrem schwer nachvollziehbar machen. Mixer wie Tornado Cash verwenden ein "Ringtransaktions"-Modell, bei dem Gelder über mehrere Adressen und Transaktionen verteilt werden, bevor sie wieder zusammengeführt werden, wodurch die Kette des Geldflusses unterbrochen wird. Diese Technologie kann die Quelle und das Ziel von Geldern effektiver verschleiern, was es den Aufsichtsbehörden erheblich erschwert, sie zu verfolgen.

Durch die Verbesserung der KI-Technologie können Mixer intelligentere Algorithmen verwenden, um dynamisch mehrere Relay-Adressen auszuwählen, Transaktionspfade automatisch zu ändern und sogar Markttrends vorherzusagen, um On-Chain-Überwachungssysteme zu vermeiden. Dies führt dazu, dass traditionelle Blockchain-Analysewerkzeuge nicht mehr effektiv sind. Darüber hinaus könnten KI-Mixer Privacy Coins (wie Monero) als Grundlage für Transaktionswerkzeuge verwenden, was ihre Anonymität weiter erhöht. Aufsichtsbehörden stehen vor extrem hohen technischen Herausforderungen, wenn sie mit solch fortschrittlicher Verschlüsselungstechnologie und Anonymisierungsschemata konfrontiert werden. Traditionelle regulatorische Maßnahmen zur Bekämpfung der Geldwäsche (wie KYC/AML-Richtlinien) können die neuen Bedrohungen durch KI-Mixer nicht wirksam bekämpfen.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Aufsichtsbehörden mehr verhaltensbasierte Überwachungstechnologien einführen und maschinelles Lernen sowie Big-Data-Analysen nutzen, um anomales Verhalten und potenzielle illegale Transaktionsmuster zu identifizieren.

4.3 Ethische Grenzen

"Dark Forest"-Theorie: Führt KI zu einer vollständigen Nullsummen-Gamifizierung von DeFi?

Die "Dark Forest"-Theorie wurde ursprünglich von Liu Cixin in der "Die drei Sonnen"-Trilogie aufgestellt. Die Theorie geht davon aus, dass das Universum eine feindselige und unsichere Umgebung ist, in der das Überleben von Zivilisationen davon abhängt, ihre Existenz zu verbergen und andere potenzielle Bedrohungen so weit wie möglich zu beseitigen. Innerhalb dieses theoretischen Rahmens befindet sich jede Zivilisation im Universum in einem ständigen Zustand des Wettbewerbs, und jede Handlung, die einen selbst entlarvt, könnte katastrophale Folgen haben.

Die Übertragung dieser Theorie in den DeFi-Kontext zeigt, dass die effiziente Vorhersage und automatisierte Entscheidungsfindung der KI es den Marktteilnehmern ermöglicht, durch präzise Strategien Gewinne zu erzielen, während andere Teilnehmer möglicherweise Verluste erleiden. Beispielsweise kann der KI-gesteuerte Hochfrequenzhandel es anderen Teilnehmern erschweren, mit Marktveränderungen Schritt zu halten, oder Marktpreise präzise manipulieren, was dazu führt, dass die Bemühungen vieler Teilnehmer letztendlich in Gewinne der Wettbewerber umgewandelt werden. Der Marktmechanismus nähert sich in solchen Situationen einem Nullsummenspiel.

Darüber hinaus kann mit der Anwendung von KI-Optimierungsstrategien und Deep Learning die "Stealth"-Funktion des Marktes zunehmen, was das Marktverhalten schwieriger vorherzusagen macht. Dieses Gaming im "Dark Forest"-Stil kann kleine DeFi-Projekte und neue Teilnehmer in eine sehr nachteilige Position bringen, da ihnen nicht genügend Ressourcen zur Verfügung stehen, um mit großen KI-gesteuerten Algorithmen zu konkurrieren, was die Vermögenskonzentration und die ungleiche Ressourcenverteilung verschärft.

Daher hat KI tatsächlich das Potenzial, den Wettbewerb im DeFi-Ökosystem zunehmend zu verschärfen und in Richtung einer Nullsummen-Gamifizierung zu tendieren, insbesondere wenn viele Marktteilnehmer ähnliche automatisierte Handels- und algorithmische Strategien anwenden.

Open Source vs. Closed Source: Widersprüche zwischen Numerai Model Black-Boxing und Community Governance

Numerai ist eine dezentrale Hedgefonds-Plattform, die KI und Kryptowährung kombiniert und globale Datenwissenschaftler anzieht, um Modelle durch Open-Source-Beteiligung an der Marktvorhersage einzureichen. Aber mit der Entwicklung des Projekts begannen sich mehr Menschen auf das "Black-Boxing"-Problem von Modellen zu konzentrieren. Da diese Modelle allmählich komplexer werden und ein hohes Maß an algorithmischer Optimierung beinhalten, werden die spezifische Implementierung und die Trainingsprozesse der Modelle oft weniger leicht vollständig zu verstehen und zu erklären. Dies beinhaltet die Frage, wie die Transparenz der Technologie und die Governance-Struktur des Projekts zwischen Open und Closed Source in Einklang gebracht werden können.

Auf Plattformen wie Numerai könnten Open-Source-Modelle es einigen Teilnehmern ermöglichen, sie durch Reverse Engineering oder böswilliges Verhalten anzugreifen. Da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, können immer komplexere Algorithmen "Black-Boxed" werden, was bedeutet, dass ihre Entscheidungsprozesse der Community nicht vollständig transparent dargestellt werden können, was zu Vertrauensproblemen führt.

Auf der anderen Seite können Closed-Source-Modelle Geschäftsgeheimnisse und geistiges Eigentum von Modellen wirksam schützen und dazu beitragen, das Risiko zu verringern, dass Modelle böswillig kopiert oder manipuliert werden. Für Projekte wie Numerai kann Closed Source die Sicherheit und den kommerziellen Wert ihrer KI-Modelle gewährleisten.

Dieses "Black-Boxing"-Phänomen steht im Widerspruch zu den Prinzipien der Open-Source-Community. Die ursprüngliche Absicht von Open Source ist es, jedem die Teilnahme an und die Prüfung des Systems zu ermöglichen, aber Black-Boxed-Modelle verhindern, dass Community-Mitglieder die Funktionsmechanismen hinter den Algorithmen vollständig verstehen, was potenziell zu Governance-Widersprüchen und Vertrauenskrisen führt.

Zukünftige Aussichten und strategische Empfehlungen

5.1 Technologische Integrationstrends

Autonomie

Der Kerntrend des zukünftigen DeFAI verlagert sich von der Automatisierung zur Autonomie, angetrieben von autonomen Agenten. Diese KI-gesteuerten, intelligenten Entitäten durchbrechen traditionelle Regelbeschränkungen und besitzen die Fähigkeit, kontinuierlich On-Chain-Daten zu analysieren, die Marktdynamik zu verstehen und komplexe Strategien auszuführen, wie z. B. die Optimierung von Krediterträgen über Protokolle hinweg, die Erfassung von Arbitragemöglichkeiten und die dynamische Ausbalancierung von Anlageportfolios. Sie verbessern die Kapitaleffizienz und bringen durch den ununterbrochenen 24/7-Betrieb und die präzise Entscheidungsfindung nachhaltige Erträge für Protokolle, wodurch die Art und Weise, wie Werte fließen, neu gestaltet wird.

Multi-Agenten-Kollaboration

Die Kernwettbewerbsfähigkeit des zukünftigen DeFAI wird sich von einzelnen intelligenten Agenten zu kollaborativen Multi-Agenten-Netzwerken verlagern. Durch die Arbeitsteilung und Zusammenarbeit von verteilten KI-Agentengruppen (wie z. B. die Entkopplung von Beobachtungs-, Planungs- und Ausführungsmodulen) wird eine parallele Optimierung komplexer Strategien erreicht. Multi-Agenten-Kollaborationssysteme zerlegen komplexe Probleme durch Aufgabenzerlegung in Teilaufgaben, wobei jeder Agent für einen bestimmten Teil der Teilaufgabe verantwortlich ist. Zum Beispiel: Observer Agents scannen große On-Chain-Transfers und LP-Schwankungen in Echtzeit, Strategy Agents generieren Hedging-Modelle und Executor Agents leiten automatisch optimale Handelspfade über mehrere Chains. In der Zwischenzeit werden sich auch die Kollaborationsmodi weiterentwickeln, einschließlich des Netzwerkmodus (jeder Agent kann mit allen anderen Agenten kommunizieren) und des hierarchischen Modus (mehrschichtige Agentensysteme mit Supervisoren).

5.2 Investitionsmöglichkeiten

Infrastruktur: zkML verwendet Zero-Knowledge-Beweise, um den Inferenzprozess von Machine-Learning-Modellen zu verifizieren, wodurch Smart Contracts externen Machine-Learning-Berechnungsergebnissen vertrauen können, ohne das gesamte Modell On-Chain ausführen zu müssen. Dies wird eine wichtige Infrastrukturschicht für die nächste Generation der groß angelegten On-Chain-KI-Einführung sein. Potenzielle Projekte umfassen:

Giza

Die Kernwettbewerbsfähigkeit von Giza liegt in seinem einzigartigen Technologie-Stack und seiner Ökosystempositionierung. Durch die Übersetzung von Machine-Learning-Modellen im ONNX-Format in Cairo-Programme und die Erzielung einer effizienten On-Chain-Inferenzverifizierung durch die selbst entwickelte ONNX Cairo Runtime löst Giza die Kompatibilitätsherausforderung zwischen komplexen Modellen und Zero-Knowledge-Schaltungen. Seine Positionierung als dezentraler KI-Modell-Marktplatz zieht Modellanbieter und -konsumenten an, um einen zweiseitigen Netzwerkeffekt zu bilden, während die tiefe Integration in das StarkNet-Ökosystem die technischen Barrieren durch seine leistungsstarke ZK-Infrastruktur verstärkt. Als frühes Projekt zur Erforschung der On-Chain-KI-Kommerzialisierung hat Giza eine Markenbekanntheit aufgebaut, muss aber vorsichtig sein, was seine Abhängigkeit vom Wachstum des StarkNet-Ökosystems betrifft.

EZKL

Die Vorteile von EZKL konzentrieren sich auf die Entwicklerfreundlichkeit und die vertikale Bereichsoptimierung. Es unterstützt PyTorch/TensorFlow-Modelle, die über ONNX exportiert und in zkSNARK-Schaltungen kompiliert werden, wodurch die Migrationsbarrieren für Entwickler erheblich gesenkt werden. Seine Leistung ist hervorragend (z. B. die Durchführung von MNIST-Modellbeweisen in 2 Sekunden), wodurch die Praktikabilität durch optimiertes Speichermanagement und Schaltungsdesign verbessert wird. EZKL ist in der Entwickler-Community aktiv, wird von mehreren Hackathon-Projekten (wie z. B. AI Coliseum) übernommen und beschleunigt die Iteration durch Open-Sourcing-Toolchains (wie z. B. die Unterstützung des Halo2-Backends). Mit dem Fokus auf die Deep-Learning-Inferenzverifizierung optimiert es speziell die Schaltungsimplementierung von nichtlinearen Aktivierungsfunktionen (wie z. B. ReLU) und integriert sich tief in Plonkish-Beweissysteme (wie z. B. Halo2), wodurch ML-Berechnungen mithilfe der Lookup-Funktionalität effizient verarbeitet werden können. Es muss jedoch die potenzielle Konkurrenz durch allgemeine ZK-Tools (wie z. B. Risc Zero) berücksichtigt werden.

Giza und EZKL repräsentieren zwei Wege der zkML-Infrastruktur: Giza baut durch vertikale Marktpositionierung und Ökosystembindung (wie z. B. StarkNet) Wettbewerbsvorteile auf, die für eine langfristige Ausrichtung der KI-Modell-Kommerzialisierung geeignet sind; EZKL wird mit Toolchain-Reife und Leistungsvorteilen zur bevorzugten Wahl für Lightweight-Modellszenarien (wie z. B. DeFi-Orakel). Beide müssen Quantisierungspräzisionsverluste und Hardwarebeschleunigungsherausforderungen überwinden, aber das First-Mover-Ökosystem und die technische Spezialisierung haben kurzfristige Barrieren für sie aufgebaut. Der zukünftige Wettbewerb wird von der Geschwindigkeit der Technologieiteration und den Fähigkeiten zur Ökosystemerweiterung abhängen.

Anwendungsschicht: Im Vergleich zu Investitionen in die Infrastrukturschicht ist die Auswahl von Investitionen in die Anwendungsschicht schwieriger. Der Markt erforscht noch den Product-Market-Fit (PMF) von KI+Krypto, und Produkte, die auf den Markt gebracht werden, werden ständig eliminiert und aktualisiert. Mit dem Fortschritt der Krypto-Infrastruktur und der KI in der Web2-Welt werden mehr Anwendungen zum Testen auf den Markt gebracht. Derzeit scheint DeFi + natürliche Sprachausführung eine relativ ausgereifte Richtung zu sein. Das führende Projekt in diesem Bereich ist Griffain.

Griffain basiert auf Solana und ermöglicht es Nutzern, entsprechende On-Chain-Operationen durch natürliche Sprach-Chats mit KI durchzuführen. Es ist derzeit das Mainstream-Framework in diesem Bereich, das branchenweite Anerkennung und vielfältige Integrationen erfährt, wobei die Produkte kontinuierlich aktualisiert werden. Allerdings wird sein Preis auf die Probe gestellt. Dies ist auch ein häufiges Problem für andere KI+Krypto-Projekte in Bezug auf Investitionen, nämlich zu viel Aufmerksamkeit und Kapitalzufluss in kurzer Zeit, was zu einer Diskrepanz zwischen dem Marktwert und dem intrinsischen Wert des Produkts führt. Es kann nun relativ lange dauern, dies zu korrigieren. Eine hochwertige, reibungslose Benutzeroberfläche und eine schnelle Integration neuer APIs sind der Schlüssel zur Festigung seiner führenden Position.

5.3 Strategien für Entwickler und Nutzer

Wie man an der KI-Agenten-Ökonomie teilnimmt: Von der Bereitstellung von Trainingsdaten bis zur Gewinnbeteiligung an Strategien

In KI-gesteuerten DeFi-Plattformen sind Trainingsdaten entscheidend für das Training von KI-Modellen. Nutzer und Entwickler können an der KI-Agenten-Ökonomie teilnehmen, indem sie hochwertige Datensätze bereitstellen.

Ein einfaches Beispiel für eine KI-Ökonomie ist das Folgende, wobei der Markt aus Nutzern, Strategieanbietern und Entwicklern besteht:

Nutzer: Können ihre eigenen Transaktionsdaten, Marktdaten und sogar Vermögenspreisdaten beitragen. Diese Daten können KI-Modellen helfen, Markttrends, Preisschwankungen und Risikofaktoren besser zu verstehen und so ihre Vorhersagefähigkeiten und die Effektivität des Handels zu verbessern. Nutzer als Datenlieferanten erhalten in der Regel bestimmte Belohnungen oder Gewinnbeteiligungen auf der Grundlage der Menge und Qualität der von ihnen bereitgestellten Daten und erhalten Token-Belohnungen.

Strategieanbieter: Können einen Teil der Gewinne aus der Strategieausführung erzielen, indem sie ihre Strategien auf der Plattform teilen oder verkaufen. KI-Agenten können Gewinne durch automatisierten Handel, Arbitrage, Liquidity Mining und andere Strategien erzielen.

Entwickler: Können KI-Strategie-Agenten-Plattformen erstellen und diese Strategien durch KI-Agenten implementieren. Entwickler können Gebühreneinnahmen erzielen und so ein Multi-Win-Ökosystem bilden.

Risikomanagement für normale Nutzer: DeFi-Überlebensleitfaden unter KI-Manipulation

Auch wenn normale Nutzer nur über begrenzte Informationen und Ressourcen verfügen, können sie dennoch einige Risiken durch praktikable Methoden mindern.

Diversifizierte Investition:

Als Allzweck-Risikominderungsstrategie können normale Nutzer vermeiden, ihr gesamtes Vermögen in einem einzigen DeFi-Protokoll zu konzentrieren. Ein KI-System könnte den Preis eines DeFi-Marktes in eine bestimmte Richtung treiben, und wenn die Investition eines Nutzers vollständig von einer einzigen DeFi-Plattform abhängt, könnte er in kurzer Zeit massive Verluste erleiden. Eine diversifizierte Investition kann das Risiko effektiv streuen und potenzielle Verluste reduzieren, wenn eine einzelne Strategie fehlschlägt.

Verwendung von KI-Überwachungstools zur Risikobewertung:

Normale Nutzer können auf dem Markt eingeführte KI-Überwachungstools zur Echtzeit-Risikobewertung und -Überwachung verwenden. Viele Drittanbieterplattformen bieten KI-gesteuerte Risikobewertungstools an, die Nutzern helfen können, potenzielle Risiken zu erkennen und Anpassungen vorzunehmen, indem sie Marktdaten und den Zustand der Nutzeranlagen analysieren. Beispielsweise kann eine Überwachung Marktanomalien, großflächige Verkäufe, Käufe und andere Verhaltensweisen rechtzeitig erkennen, sodass Nutzer potenzielle Risiken erkennen können.