Intégration de l'IA et de la DeFi : Au-delà du jeu en chaîne d'AlphaGo (II)

Bien que l'intégration de l'IA et de la DeFi promette une efficacité et une intelligence sans précédent, elle introduit également une multitude de risques et de controverses éthiques. De la manipulation de marché à la surveillance réglementaire, le chemin vers un système financier véritablement décentralisé et équitable est semé d'embûches. Dans cette deuxième partie de notre analyse, nous examinerons ces questions cruciales et explorerons comment l'industrie peut les surmonter pour parvenir à une croissance durable.

Risques et controverses éthiques

4,1 Manipulation de marché et risque systémique

Résonance des algorithmes d'IA déclenchant des krachs éclairs

La résonance des algorithmes d'IA peut devenir un catalyseur de krachs éclairs, en particulier dans les mécanismes fortement dépendants de la stabilité algorithmique. Les algorithmes d'IA sont couramment utilisés dans la prédiction des prix, la gestion des risques, l'allocation d'actifs et d'autres domaines, mais lorsque les stratégies de décision entre plusieurs systèmes d'IA sont incohérentes ou interagissent, ils peuvent subir des effets de résonance, déclenchant de violentes fluctuations de marché, voire des krachs éclairs.

Attaques adversariales : échantillons de tromperie de l'IA ciblant les protocoles DeFi (par exemple, falsification des données de volume de transactions)

Avec les progrès de la technologie de l'IA, les attaques adversariales ciblant les protocoles DeFi sont devenues plus complexes et dangereuses. Les attaques adversariales désignent la tromperie des modèles d'IA par le biais d'entrées de données soigneusement conçues, affectant ainsi les décisions des protocoles DeFi et le comportement du marché. Dans l'écosystème DeFi, les modèles d'IA sont largement utilisés dans la gestion des pools de liquidités, la tarification des paires de négociation, l'évaluation des risques et d'autres domaines, et la précision de ces modèles est cruciale.

Une attaque adversariale typique consiste à falsifier les données de volume de transactions, en interférant avec la tarification du marché et les décisions de liquidité par le biais d'un grand nombre de fausses transactions. Par exemple, les attaquants peuvent créer plusieurs faux comptes et effectuer des transactions à faible coût à grande échelle pour simuler des volumes de transactions élevés pour un actif. Ce comportement peut tromper les modèles d'IA, les amenant à mal juger la valeur réelle des actifs et les tendances du marché. Pour les contrats intelligents des protocoles DeFi, de telles attaques peuvent entraîner une configuration de liquidité et des décisions de tarification incorrectes, exacerbant encore l'instabilité du marché. Cela peut également déclencher des réactions en chaîne, entraînant une vente massive d'actifs uniques dans les LP afin d'obtenir leur liquidité, puis de la transférer rapidement.

4,2 Dilemmes réglementaires et de conformité

Définition par la SEC américaine des propriétés de sécurité des "jetons d'IA" (par rapport à l'affaire Ripple)

En ce qui concerne la question de savoir si ces jetons répondent à la définition de titres et s'ils doivent se conformer aux réglementations sur les valeurs mobilières correspondantes, nous pouvons faire des hypothèses en revenant sur l'histoire, car la SEC peut se référer à l'affaire XRP lors de la définition des propriétés de sécurité des "jetons d'IA".

Dans l'affaire Ripple, la SEC a considéré que les jetons XRP de Ripple étaient des titres parce qu'ils étaient vendus aux investisseurs par le biais d'une offre initiale de pièces (ICO), et Ripple Labs a mené une série d'activités de marketing pendant le processus de vente pour promouvoir le trading de XRP. Cette décision indique que la SEC se concentre sur la méthode d'émission des jetons et sur la question de savoir si le jeton représente une relation d'équité ou de dette avec une entreprise ou un projet.

Pour les "jetons d'IA", la SEC pourrait adopter des critères de jugement similaires. En particulier, si ces jetons d'IA sont émis par des méthodes similaires aux ICO ou aux IEO et sont associés à un projet ou une entreprise d'IA, la SEC pourrait considérer que ces jetons ont des propriétés de sécurité. Cela signifie que les détenteurs de jetons d'IA pourraient être considérés comme ayant un intérêt économique, tel que des droits à la distribution des revenus du projet ou à l'appréciation du capital par l'augmentation de la valeur des jetons. En d'autres termes, les jetons d'IA sont potentiellement soumis à des sanctions de la SEC.

Défis de la lutte contre le blanchiment d'argent : difficultés de suivi des mixeurs d'IA (tels que les versions améliorées de Tornado Cash)

La technologie de l'IA est également utilisée pour développer des outils de mixage plus secrets, tels que les versions améliorées de Tornado Cash. Cette technologie de protection de la vie privée offre de meilleures garanties de confidentialité aux utilisateurs légitimes, mais pose également d'énormes défis de lutte contre le blanchiment d'argent (LCB) aux organismes de réglementation.

Un problème central avec les mixeurs est la façon dont ils rendent les flux de fonds extrêmement difficiles à suivre. Les mixeurs comme Tornado Cash utilisent un modèle de "transaction en anneau", dispersant les fonds à travers de multiples adresses et transactions avant de les recombiner, brisant ainsi la chaîne du flux de fonds. Cette technologie peut dissimuler plus efficacement la source et la destination des fonds, ce qui augmente considérablement la difficulté pour les organismes de réglementation de les suivre.

Ainsi, grâce à l'amélioration de la technologie d'IA, les mixeurs peuvent utiliser des algorithmes plus intelligents pour sélectionner dynamiquement plusieurs adresses de relais, modifier automatiquement les chemins de transaction et même prédire les tendances du marché afin d'éviter les systèmes de surveillance en chaîne. Cela rend les outils traditionnels d'analyse de la blockchain inefficaces. De plus, les mixeurs d'IA pourraient adopter davantage les pièces de confidentialité (telles que Monero) comme base pour les outils de transaction, améliorant ainsi leur anonymat. Les organismes de réglementation sont confrontés à des défis de capacité technique extrêmement élevés lorsqu'ils sont confrontés à des technologies de chiffrement et à des schémas d'anonymisation aussi avancés. Les mesures réglementaires traditionnelles de lutte contre le blanchiment d'argent (telles que les politiques KYC/AML) ne peuvent pas traiter efficacement les nouvelles menaces posées par les mixeurs d'IA.

Pour relever ce défi, les organismes de réglementation doivent introduire davantage de technologies de surveillance basées sur l'analyse comportementale, en utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse des mégadonnées pour identifier les comportements anormaux et les schémas de transactions illégales potentiels.

4,3 Limites éthiques

Théorie de la "Forêt Sombre" : L'IA mène-t-elle à une gamification complète à somme nulle de la DeFi ?

La théorie de la "Forêt Sombre" a été initialement proposée par Liu Cixin dans la série "Le Problème à Trois Corps". La théorie suppose que l'univers est un environnement hostile et incertain où la survie des civilisations dépend de la dissimulation de leur existence et de l'élimination d'autres menaces potentielles autant que possible. Dans ce cadre théorique, chaque civilisation de l'univers est dans un état constant de jeu, et toute action qui s'expose pourrait entraîner des conséquences catastrophiques.

En introduisant cette théorie dans le contexte de la DeFi, la prédiction efficace et la prise de décision automatisée de l'IA permettent aux acteurs du marché de réaliser des profits grâce à des stratégies précises, tandis que d'autres acteurs peuvent subir des pertes. Par exemple, le trading haute fréquence piloté par l'IA peut rendre difficile pour les autres acteurs de suivre l'évolution du marché ou peut manipuler précisément les prix du marché, transformant ainsi les efforts de nombreux acteurs en gains pour les concurrents. Le mécanisme de marché dans de telles situations se rapproche d'un jeu à somme nulle.

De plus, avec l'application de stratégies d'optimisation de l'IA et de l'apprentissage profond, la "furtivité" du marché peut également augmenter, rendant le comportement du marché plus difficile à prévoir. Ce jeu de type "forêt sombre" peut placer les petits projets DeFi et les nouveaux participants dans une position très désavantageuse, car ils manquent de ressources suffisantes pour rivaliser avec les grands algorithmes pilotés par l'IA, ce qui exacerbe la concentration des richesses et la répartition inégale des ressources.

Par conséquent, l'IA a effectivement le potentiel de rendre la concurrence dans l'écosystème DeFi de plus en plus féroce, tendant vers une gamification à somme nulle, en particulier lorsque de nombreux acteurs du marché adoptent des stratégies de trading automatisées et algorithmiques similaires.

Open Source vs. Closed Source : Contradictions entre la "boîte noire" du modèle Numerai et la gouvernance communautaire

Numerai est une plateforme de fonds spéculatifs décentralisée combinant l'IA et la cryptomonnaie, attirant des scientifiques des données du monde entier pour soumettre des modèles par le biais d'une participation open source à la prédiction du marché. Mais au fur et à mesure que le projet s'est développé, de plus en plus de personnes ont commencé à se concentrer sur la question de la "boîte noire" des modèles. Au fur et à mesure que ces modèles deviennent plus complexes et impliquent des niveaux élevés d'optimisation algorithmique, la mise en œuvre spécifique et les processus de formation des modèles deviennent souvent moins faciles à comprendre et à expliquer pleinement. Cela implique de savoir comment équilibrer la transparence de la technologie et la structure de gouvernance du projet entre l'open source et le closed source.

Sur des plateformes comme Numerai, les modèles open source pourraient permettre à certains participants de les attaquer par le biais de la rétro-ingénierie ou d'un comportement malveillant. Au fur et à mesure que la technologie de l'IA continue de se développer, des algorithmes de plus en plus complexes peuvent être "boîte noire", ce qui signifie que leurs processus de prise de décision ne peuvent pas être présentés de manière totalement transparente à la communauté, ce qui entraîne des problèmes de confiance.

D'autre part, les modèles closed source peuvent protéger efficacement les secrets commerciaux et la propriété intellectuelle des modèles, contribuant ainsi à réduire le risque de copie ou de falsification malveillante des modèles. Pour des projets comme Numerai, le closed source peut garantir la sécurité et la valeur commerciale de leurs modèles d'IA.

Ce phénomène de "boîte noire" est en conflit avec les principes de la communauté open source. L'intention initiale de l'open source est de permettre à chacun de participer et de vérifier le système, mais les modèles en boîte noire empêchent les membres de la communauté de comprendre pleinement les mécanismes de fonctionnement des algorithmes, ce qui peut entraîner des contradictions de gouvernance et des crises de confiance.

Perspectives d'avenir et recommandations stratégiques

5,1 Tendances d'intégration technologique

Autonomie

La tendance fondamentale de la DeFAI future est le passage de l'automatisation à l'autonomie, sous l'impulsion d'agents autonomes. Ces entités intelligentes pilotées par l'IA dépassent les limitations des règles traditionnelles et possèdent la capacité d'analyser en continu les données on-chain, de comprendre la dynamique du marché et d'exécuter des stratégies complexes, telles que l'optimisation des rendements des prêts entre les protocoles, la capture des opportunités d'arbitrage et l'équilibrage dynamique des portefeuilles d'investissement. Elles améliorent l'efficacité du capital et apportent des rendements durables aux protocoles grâce à un fonctionnement ininterrompu 24h/24 et 7j/7 et à une prise de décision précise, remodelant ainsi la façon dont la valeur circule.

Collaboration multi-agents

La compétitivité de base de la DeFAI future passera des agents intelligents uniques aux réseaux collaboratifs multi-agents. Grâce à la division du travail et à la collaboration de groupes d'agents d'IA distribués (tels que le découplage des modules d'observation, de planification et d'exécution), l'optimisation parallèle des stratégies complexes est réalisée. Les systèmes collaboratifs multi-agents décomposent les problèmes complexes en sous-tâches, chaque agent étant responsable d'une partie spécifique de la sous-tâche. Par exemple : les agents observateurs scannent en temps réel les transferts importants on-chain et les fluctuations de LP, les agents de stratégie génèrent des modèles de couverture et les agents d'exécution acheminent automatiquement les chemins de trading optimaux à travers plusieurs chaînes. Parallèlement, les modes de collaboration évolueront également, y compris le mode réseau (chaque agent peut communiquer avec tous les autres agents) et le mode hiérarchique (systèmes d'agents multicouches avec des superviseurs).

5,2 Opportunités d'investissement

Infrastructure : zkML utilise des preuves zero-knowledge pour vérifier le processus d'inférence des modèles d'apprentissage automatique, permettant aux smart contracts de faire confiance aux résultats de calcul d'apprentissage automatique externes sans exécuter l'ensemble du modèle on-chain. Ce sera une couche d'infrastructure clé pour la prochaine génération d'adoption de l'IA on-chain à grande échelle. Les projets potentiels incluent :

Giza

La compétitivité de base de Giza réside dans sa pile technologique unique et son positionnement dans l'écosystème. En traduisant les modèles d'apprentissage automatique au format ONNX en programmes Cairo et en réalisant une vérification efficace de l'inférence on-chain grâce à ONNX Cairo Runtime auto-développé, Giza résout le défi de compatibilité entre les modèles complexes et les circuits zero-knowledge. Son positionnement en tant que marketplace de modèles d'IA décentralisée attire les fournisseurs et les consommateurs de modèles pour former un effet de réseau à deux faces, tout en s'intégrant profondément à l'écosystème StarkNet, renforçant les barrières techniques grâce à son infrastructure ZK haute performance. En tant que projet précoce explorant la commercialisation de l'IA on-chain, Giza a établi une reconnaissance de marque, mais doit être prudent quant à sa dépendance à la croissance de l'écosystème StarkNet.

EZKL

Les avantages d'EZKL se concentrent sur la convivialité pour les développeurs et l'optimisation du domaine vertical. Il prend en charge les modèles PyTorch/TensorFlow exportés via ONNX et compilés en circuits zkSNARK, ce qui réduit considérablement les barrières de migration pour les développeurs. Ses performances sont exceptionnelles (par exemple, l'achèvement des preuves du modèle MNIST en 2 secondes), améliorant la praticité grâce à une gestion optimisée de la mémoire et à une conception de circuit. EZKL est actif dans la communauté des développeurs, adopté par de multiples projets de hackathon (tels que AI Coliseum), et accélère l'itération en open-sourcing les chaînes d'outils (telles que la prise en charge du backend Halo2). Se concentrant sur la vérification de l'inférence de l'apprentissage profond, il optimise spécifiquement l'implémentation de circuit des fonctions d'activation non linéaires (telles que ReLU) et s'intègre profondément aux systèmes de preuve Plonkish (tels que Halo2), gérant efficacement les calculs ML à l'aide de la fonctionnalité de recherche. Cependant, il doit faire face à la concurrence potentielle des outils ZK généraux (tels que Risc Zero).

Giza et EZKL représentent deux voies d'infrastructure zkML : Giza construit des remparts grâce au positionnement sur le marché vertical et à la liaison de l'écosystème (tel que StarkNet), adapté à la disposition à long terme de la commercialisation des modèles d'IA ; EZKL devient le choix préféré pour les scénarios de modèles légers (tels que les oracles DeFi) avec la maturité de la chaîne d'outils et les avantages de performance. Les deux doivent surmonter la perte de précision de la quantification et les défis de l'accélération matérielle, mais l'écosystème de premier plan et la spécialisation technique ont créé des barrières à court terme pour eux. La concurrence future dépendra de la vitesse d'itération technologique et des capacités d'expansion de l'écosystème.

Couche d'application : Comparé aux investissements dans la couche d'infrastructure, les investissements dans la couche d'application sont plus difficiles à sélectionner. Le marché explore encore l'adéquation produit-marché (PMF) de l'IA+Crypto, et les produits mis sur le marché sont constamment éliminés et mis à jour. Avec l'avancement de l'infrastructure crypto et de l'IA dans le monde Web2, davantage d'applications seront mises sur le marché pour être testées. Actuellement, DeFi + l'exécution en langage naturel semble être une direction relativement mature. Le projet phare dans ce domaine est Griffain.

Griffain est bâti sur Solana, permettant aux utilisateurs d'effectuer des opérations on-chain correspondantes via une conversation en langage naturel avec l'IA. Il s'agit actuellement du framework dominant dans ce domaine, bénéficiant d'une reconnaissance de l'industrie et de multiples aspects d'intégration, avec des produits continuellement mis à jour. Cependant, son prix est mis à l'épreuve. C'est également un problème courant pour d'autres projets IA+Crypto en termes d'investissement, à savoir recevoir trop d'attention et d'afflux de capitaux à court terme, créant un décalage entre la valeur marchande et la valeur intrinsèque du produit. Il faudra peut-être maintenant un temps relativement long pour corriger cela. Une interface utilisateur fluide de haute qualité et une vitesse d'intégration rapide des nouvelles API sont essentielles pour consolider sa position de leader.

5,3 Stratégies pour les développeurs et les utilisateurs

Comment participer à l'économie des agents IA : de la contribution des données d'entraînement au partage des bénéfices de la stratégie

Dans les plateformes DeFi basées sur l'IA, les données d'entraînement sont cruciales pour l'entraînement des modèles d'IA. Les utilisateurs et les développeurs peuvent participer à l'économie des agents IA en fournissant des ensembles de données de haute qualité.

Un exemple simple d'économie de l'IA est le suivant, avec un marché composé d'utilisateurs, de fournisseurs de stratégies et de développeurs :

Utilisateurs : peuvent contribuer leurs propres données de transaction, données de comportement du marché et même données de prix des actifs. Ces données peuvent aider les modèles d'IA à mieux comprendre les tendances du marché, les fluctuations de prix et les facteurs de risque, améliorant ainsi leurs capacités de prédiction et leur efficacité de trading. Les utilisateurs en tant que contributeurs de données reçoivent généralement certaines récompenses ou un partage des bénéfices en fonction de la quantité et de la qualité des données qu'ils fournissent, obtenant ainsi des récompenses en jetons.

Fournisseurs de stratégies : peuvent gagner une part des bénéfices de l'exécution de la stratégie en partageant ou en vendant leurs stratégies sur la plateforme. Les agents IA peuvent générer des bénéfices grâce au trading automatisé, à l'arbitrage, à l'extraction de liquidités et à d'autres stratégies.

Développeurs : peuvent créer des plateformes d'agents de stratégie IA et mettre en œuvre ces stratégies par le biais d'agents IA. Les développeurs peuvent percevoir des revenus de frais, formant ainsi un écosystème gagnant-gagnant.

Couverture des risques pour les utilisateurs ordinaires : Guide de survie DeFi sous la manipulation de l'IA

En tant qu'utilisateurs ordinaires, bien que les informations et les ressources à portée de main soient limitées, ils peuvent toujours atténuer certains risques grâce à des méthodes réalisables.

Investissement diversifié :

Stratégie de mitigation des risques universelle, les utilisateurs ordinaires peuvent éviter de concentrer tous leurs actifs dans un seul protocole DeFi. Un système d'IA pourrait pousser le prix d'un marché DeFi dans une certaine direction, et si l'investissement d'un utilisateur dépend entièrement d'une seule plateforme DeFi, il pourrait subir des pertes à grande échelle en peu de temps. Un investissement diversifié peut efficacement répartir les risques, réduisant ainsi les pertes potentielles en cas d'échec d'une seule stratégie.

Utilisation d'outils de surveillance de l'IA pour l'évaluation des risques :

Les utilisateurs ordinaires peuvent utiliser les outils de surveillance de l'IA lancés sur le marché pour l'évaluation et la surveillance des risques en temps réel. De nombreuses plateformes tierces proposent des outils d'évaluation des risques basés sur l'IA qui peuvent aider les utilisateurs à identifier les risques potentiels et à effectuer des ajustements en analysant les données du marché et les conditions des actifs des utilisateurs. Par exemple, une surveillance peut rapidement détecter les anomalies du marché, les ventes à grande échelle, les achats et autres comportements, permettant aux utilisateurs de saisir les risques potentiels.