Integrasi AI dan DeFi: Melampaui Permainan On-Chain AlphaGo （II）

Sementara integrasi AI dan DeFi menjanjikan efisiensi dan kecerdasan yang belum pernah terjadi sebelumnya, hal ini juga memperkenalkan sejumlah risiko dan kontroversi etika. Mulai dari manipulasi pasar hingga pengawasan peraturan, jalan menuju sistem keuangan yang benar-benar terdesentralisasi dan adil penuh dengan tantangan. Dalam bagian kedua dari analisis kami ini, kami akan memeriksa isu-isu penting ini dan menjajaki bagaimana industri dapat menavigasinya untuk mencapai pertumbuhan berkelanjutan.

Risiko dan Kontroversi Etika

4.1 Manipulasi Pasar dan Risiko Sistemik

Resonansi Algoritma AI Memicu Flash Crash

Resonansi algoritma AI dapat menjadi katalis untuk flash crash pasar, terutama dalam mekanisme yang sangat bergantung pada stabilitas algoritmik. Algoritma AI umumnya digunakan dalam prediksi harga, manajemen risiko, alokasi aset, dan area lainnya, tetapi ketika strategi keputusan antara beberapa sistem AI tidak konsisten atau berinteraksi, mereka mungkin mengalami efek resonansi, memicu fluktuasi pasar yang hebat atau bahkan flash crash.

Serangan Adversarial: Sampel Penipuan AI Menargetkan Protokol DeFi (seperti memalsukan data volume transaksi)

Dengan kemajuan teknologi AI, serangan adversarial yang menargetkan protokol DeFi menjadi lebih kompleks dan berbahaya. Serangan adversarial mengacu pada penyesatan model AI melalui input data yang dirancang dengan cermat, sehingga memengaruhi keputusan protokol DeFi dan perilaku pasar. Dalam ekosistem DeFi, model AI diterapkan secara luas dalam mengelola liquidity pool, menentukan harga pasangan perdagangan, penilaian risiko, dan area lainnya, dan akurasi model ini sangat penting.

Serangan adversarial yang umum adalah memalsukan data volume transaksi, mengganggu penetapan harga pasar dan keputusan likuiditas melalui sejumlah besar transaksi palsu. Misalnya, penyerang dapat membuat beberapa akun palsu dan melakukan transaksi murah dalam skala besar untuk memalsukan volume transaksi yang tinggi untuk suatu aset. Perilaku ini dapat menipu model AI, menyebabkan mereka salah menilai nilai sebenarnya dari aset dan tren pasar. Untuk smart contract protokol DeFi, serangan semacam itu dapat menyebabkan konfigurasi likuiditas dan keputusan penetapan harga yang salah, yang selanjutnya memperburuk ketidakstabilan pasar. Hal ini juga dapat memicu reaksi berantai, menyebabkan penjualan besar-besaran aset tunggal di LP untuk mendapatkan likuiditas mereka dan kemudian mentransfernya dengan cepat.

4.2 Dilema Regulasi dan Kepatuhan

Definisi SEC A.S. tentang Properti Sekuritas "Token AI" (Dibandingkan dengan Kasus Ripple)

Mengenai apakah token ini memenuhi definisi sekuritas dan apakah mereka perlu mengikuti peraturan sekuritas yang sesuai, kita dapat membuat asumsi dengan melihat kembali sejarah, karena SEC dapat merujuk pada kasus XRP ketika mendefinisikan properti sekuritas dari "Token AI."

Dalam kasus Ripple, SEC menganggap token XRP Ripple sebagai sekuritas karena mereka dijual kepada investor melalui initial coin offering (ICO), dan Ripple Labs melakukan serangkaian aktivitas pemasaran selama proses penjualan untuk mempromosikan perdagangan XRP. Putusan ini menunjukkan bahwa SEC berfokus pada metode penerbitan token dan apakah token tersebut mewakili hubungan ekuitas atau utang dengan perusahaan atau proyek.

Untuk "Token AI," SEC mungkin mengadopsi kriteria penilaian yang serupa. Secara khusus, jika token AI ini diterbitkan melalui metode yang mirip dengan ICO atau IEO dan terkait dengan proyek atau perusahaan AI, SEC mungkin menganggap token ini memiliki properti sekuritas. Ini berarti bahwa pemegang token AI dapat dianggap memiliki beberapa kepentingan ekonomi, seperti hak atas distribusi pendapatan proyek atau apresiasi modal melalui peningkatan nilai token. Dengan kata lain, token AI berpotensi terkena sanksi SEC.

Tantangan Anti Pencucian Uang: Kesulitan Pelacakan AI Mixer (seperti versi upgrade dari Tornado Cash)

Teknologi AI juga digunakan untuk mengembangkan alat pencampuran yang lebih tersembunyi, seperti versi upgrade dari Tornado Cash. Teknologi perlindungan privasi ini memberikan jaminan privasi yang lebih baik bagi pengguna yang sah tetapi juga membawa tantangan anti pencucian uang (AML) yang sangat besar bagi lembaga pengatur.

Isu inti dengan mixer adalah bagaimana mereka membuat arus dana sangat sulit dilacak. Mixer seperti Tornado Cash menggunakan model "transaksi cincin", menyebarkan dana ke beberapa alamat dan transaksi sebelum menggabungkannya kembali, memutus rantai arus dana. Teknologi ini dapat lebih efektif menyembunyikan sumber dan tujuan dana, sangat meningkatkan kesulitan bagi lembaga pengatur untuk melacak.

Jadi, dengan peningkatan teknologi AI, mixer dapat menggunakan algoritma yang lebih cerdas untuk secara dinamis memilih beberapa alamat relai, secara otomatis mengubah jalur transaksi, dan bahkan memprediksi tren pasar untuk menghindari sistem pemantauan on-chain. Hal ini membuat alat analisis blockchain tradisional tidak lagi efektif. Selain itu, AI mixer mungkin lebih lanjut mengadopsi privacy coin (seperti Monero) sebagai dasar untuk alat transaksi, yang selanjutnya meningkatkan anonimitas mereka. Lembaga pengatur menghadapi tantangan kemampuan teknis yang sangat tinggi ketika menghadapi teknologi enkripsi dan skema anonimisasi yang canggih tersebut. Tindakan peraturan anti pencucian uang tradisional (seperti kebijakan KYC/AML) tidak dapat secara efektif mengatasi ancaman baru yang ditimbulkan oleh AI mixer.

Untuk mengatasi tantangan ini, lembaga pengatur perlu memperkenalkan lebih banyak teknologi pemantauan berbasis analisis perilaku, menggunakan machine learning dan analisis big data untuk mengidentifikasi perilaku abnormal dan potensi pola transaksi ilegal.

4.3 Batasan Etika

Teori "Hutan Gelap": Apakah AI Mengarah pada Gamifikasi Zero-Sum Lengkap dari DeFi?

Teori "Hutan Gelap" awalnya diusulkan oleh Liu Cixin dalam seri "The Three-Body Problem". Teori ini mengasumsikan bahwa alam semesta adalah lingkungan yang tidak bersahabat dan tidak pasti di mana kelangsungan hidup peradaban bergantung pada menyembunyikan keberadaan mereka dan melenyapkan potensi ancaman lain sebanyak mungkin. Dalam kerangka teoritis ini, setiap peradaban di alam semesta berada dalam keadaan permainan yang konstan, dan setiap tindakan yang mengekspos diri sendiri dapat membawa konsekuensi yang sangat buruk.

Memperkenalkan teori ini ke dalam konteks DeFi, prediksi efisien dan pengambilan keputusan otomatis AI memungkinkan peserta pasar untuk mendapatkan keuntungan melalui strategi yang tepat, sementara peserta lain mungkin menghadapi kerugian. Misalnya, high-frequency trading yang digerakkan oleh AI dapat mempersulit peserta lain untuk mengikuti perubahan pasar atau dapat secara tepat memanipulasi harga pasar, menyebabkan upaya banyak peserta pada akhirnya berubah menjadi keuntungan pesaing. Mekanisme pasar dalam situasi seperti itu mendekati permainan zero-sum.

Selain itu, dengan penerapan strategi optimasi AI dan deep learning, "siluman" pasar juga dapat meningkat, membuat perilaku pasar lebih sulit diprediksi. Permainan ala "hutan gelap" ini dapat menempatkan proyek DeFi kecil dan peserta baru pada posisi yang sangat tidak menguntungkan, karena mereka kekurangan sumber daya yang cukup untuk bersaing dengan algoritma besar yang digerakkan oleh AI, memperburuk konsentrasi kekayaan dan distribusi sumber daya yang tidak merata.

Oleh karena itu, AI memang memiliki potensi untuk membuat persaingan di ekosistem DeFi semakin ketat, mengarah ke gamifikasi zero-sum, terutama ketika banyak peserta pasar mengadopsi perdagangan otomatis dan strategi algoritmik yang serupa.

Open Source vs. Closed Source: Kontradiksi Antara Black-Boxing Model Numerai dan Tata Kelola Komunitas

Numerai adalah platform hedge fund terdesentralisasi yang menggabungkan AI dan cryptocurrency, menarik ilmuwan data global untuk mengirimkan model melalui partisipasi open source dalam prediksi pasar. Tetapi seiring perkembangan proyek, semakin banyak orang mulai fokus pada masalah "black-boxing" model. Karena model-model ini secara bertahap menjadi lebih kompleks dan melibatkan tingkat optimasi algoritmik yang tinggi, implementasi spesifik dan proses pelatihan model seringkali menjadi kurang mudah untuk dipahami dan dijelaskan sepenuhnya. Ini melibatkan bagaimana menyeimbangkan transparansi teknologi dan struktur tata kelola proyek antara open dan closed source.

Pada platform seperti Numerai, model open-source mungkin memungkinkan beberapa peserta untuk menyerang mereka melalui reverse engineering atau perilaku jahat. Karena teknologi AI terus berkembang, algoritma yang semakin kompleks mungkin di-"black-box", yang berarti proses pengambilan keputusan mereka tidak dapat sepenuhnya dipresentasikan secara transparan kepada komunitas, yang mengarah pada masalah kepercayaan.

Di sisi lain, model closed-source dapat secara efektif melindungi rahasia komersial dan kekayaan intelektual model, membantu mengurangi risiko model disalin atau dirusak secara jahat. Untuk proyek seperti Numerai, closed source dapat memastikan keamanan dan nilai komersial model AI mereka.

Fenomena "black-boxing" ini bertentangan dengan prinsip-prinsip komunitas open-source. Niat awal dari open source adalah untuk memungkinkan semua orang berpartisipasi dalam dan mengaudit sistem, tetapi model black-box mencegah anggota komunitas untuk sepenuhnya memahami mekanisme operasi di balik algoritma, yang berpotensi menyebabkan kontradiksi tata kelola dan krisis kepercayaan.

Prospek Masa Depan dan Rekomendasi Strategis

5.1 Tren Integrasi Teknologi

Otonomi

Tren inti dari DeFAI masa depan bergerak dari otomatisasi ke otonomi, didorong oleh autonomous agent. Entitas cerdas yang digerakkan oleh AI ini menembus batasan aturan tradisional dan memiliki kemampuan untuk terus menganalisis data on-chain, memahami dinamika pasar, dan menjalankan strategi kompleks, seperti mengoptimalkan hasil pinjaman lintas protokol, menangkap peluang arbitrase, dan secara dinamis menyeimbangkan portofolio investasi. Mereka meningkatkan efisiensi modal dan membawa pengembalian berkelanjutan ke protokol melalui operasi tanpa gangguan 24/7 dan pengambilan keputusan yang tepat, membentuk kembali cara nilai mengalir.

Kolaborasi Multi-Agent

Daya saing inti DeFAI masa depan akan bergeser dari agen cerdas tunggal ke jaringan kolaborasi multi-agen. Melalui pembagian kerja dan kolaborasi kelompok agen AI terdistribusi (seperti pemisahan modul observasi, perencanaan, dan eksekusi), optimasi paralel dari strategi kompleks tercapai. Sistem kolaborasi multi-agen menguraikan masalah kompleks menjadi sub-tugas melalui dekomposisi tugas, dengan setiap agen bertanggung jawab atas bagian tertentu dari sub-tugas. Contohnya: Agen Pengamat memindai transfer on-chain besar dan fluktuasi LP secara real-time, Agen Strategi menghasilkan model lindung nilai, dan Agen Eksekutor secara otomatis mengarahkan jalur perdagangan optimal di berbagai rantai. Sementara itu, mode kolaborasi juga akan berkembang, termasuk mode jaringan (setiap agen dapat berkomunikasi dengan semua agen lain) dan mode hierarkis (sistem agen multi-layer dengan supervisor).

5.2 Peluang Investasi

Infrastruktur: zkML menggunakan bukti zero-knowledge untuk memverifikasi proses inferensi model machine learning, memungkinkan smart contract untuk mempercayai hasil komputasi machine learning eksternal tanpa menjalankan seluruh model on-chain. Ini akan menjadi lapisan infrastruktur utama untuk adopsi AI on-chain skala besar generasi berikutnya. Proyek potensial meliputi:

Giza

Daya saing inti Giza terletak pada tumpukan teknologi unik dan posisi ekosistemnya. Dengan menerjemahkan model machine learning format ONNX ke dalam program Cairo dan mencapai verifikasi inferensi on-chain yang efisien melalui ONNX Cairo Runtime yang dikembangkan sendiri, Giza memecahkan tantangan kompatibilitas antara model kompleks dan sirkuit zero-knowledge. Posisinya sebagai marketplace model AI terdesentralisasi menarik penyedia dan konsumen model untuk membentuk efek jaringan dua sisi, sambil berintegrasi secara mendalam dengan ekosistem StarkNet, memperkuat hambatan teknis melalui infrastruktur ZK berkinerja tinggi. Sebagai proyek awal yang mengeksplorasi komersialisasi AI on-chain, Giza telah membangun pengakuan merek tetapi perlu berhati-hati tentang ketergantungannya pada pertumbuhan ekosistem StarkNet.

EZKL

Keunggulan EZKL berfokus pada keramahan pengembang dan optimasi domain vertikal. Ia mendukung model PyTorch/TensorFlow yang diekspor melalui ONNX dan dikompilasi menjadi sirkuit zkSNARK, secara signifikan menurunkan hambatan migrasi pengembang. Kinerjanya luar biasa (seperti menyelesaikan bukti model MNIST dalam 2 detik), meningkatkan kepraktisan melalui manajemen memori dan desain sirkuit yang dioptimalkan. EZKL aktif di komunitas pengembang, diadopsi oleh beberapa proyek hackathon (seperti AI Coliseum), dan mempercepat iterasi dengan toolchain open-source (seperti mendukung backend Halo2). Berfokus pada verifikasi inferensi deep learning, ia secara khusus mengoptimalkan implementasi sirkuit fungsi aktivasi non-linear (seperti ReLU) dan berintegrasi secara mendalam dengan sistem pembuktian Plonkish (seperti Halo2), secara efisien menangani komputasi ML menggunakan fungsionalitas lookup. Namun, ia perlu mengatasi potensi persaingan dari alat ZK umum (seperti Risc Zero).

Giza dan EZKL mewakili dua jalur infrastruktur zkML: Giza membangun parit melalui posisi pasar vertikal dan pengikatan ekosistem (seperti StarkNet), cocok untuk tata letak jangka panjang komersialisasi model AI; EZKL menjadi pilihan utama untuk skenario model ringan (seperti DeFi oracles) dengan kematangan toolchain dan keunggulan kinerja. Keduanya perlu mengatasi kehilangan presisi kuantisasi dan tantangan akselerasi perangkat keras, tetapi ekosistem penggerak pertama dan spesialisasi teknis telah membangun hambatan jangka pendek bagi mereka. Persaingan di masa depan akan bergantung pada kecepatan iterasi teknologi dan kemampuan ekspansi ekosistem.

Lapisan Aplikasi: Dibandingkan dengan investasi di lapisan infrastruktur, investasi lapisan aplikasi lebih sulit untuk dipilih. Pasar masih menjajaki product-market fit (PMF) dari AI+Crypto, dan produk yang didorong ke pasar terus-menerus dieliminasi dan diperbarui. Dengan kemajuan infrastruktur crypto dan AI di dunia Web2, lebih banyak aplikasi akan didorong ke pasar untuk pengujian. Saat ini, DeFi + eksekusi bahasa alami tampaknya menjadi arah yang relatif matang. Proyek terkemuka di bidang ini adalah Griffain.

Griffain dibangun di Solana, memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi on-chain yang sesuai melalui obrolan bahasa alami dengan AI. Saat ini merupakan kerangka kerja utama di jalur tersebut, menerima pengakuan industri dan berbagai aspek integrasi, dengan produk yang terus diperbarui. Namun, harganya sedang diuji. Ini juga merupakan masalah umum untuk proyek AI+Crypto lainnya dalam hal investasi, yaitu menerima terlalu banyak perhatian dan arus modal dalam jangka pendek, menciptakan ketidaksesuaian antara nilai pasar dan nilai intrinsik produk. Mungkin sekarang membutuhkan waktu yang relatif lama untuk memperbaikinya. UI yang mulus berkualitas tinggi dan kecepatan integrasi API baru yang cepat adalah kunci untuk mengkonsolidasikan posisi terdepannya.

5.3 Strategi Pengembang dan Pengguna

Cara Berpartisipasi dalam Ekonomi Agen AI: Dari Kontribusi Data Pelatihan hingga Pembagian Keuntungan Strategi

Dalam platform DeFi yang digerakkan oleh AI, data pelatihan sangat penting untuk pelatihan model AI. Pengguna dan pengembang dapat berpartisipasi dalam ekonomi agen AI dengan menyediakan dataset berkualitas tinggi.

Kasus ekonomi AI sederhana adalah sebagai berikut, dengan pasar terdiri dari pengguna, penyedia strategi, dan pengembang:

Pengguna: Dapat menyumbangkan data transaksi mereka sendiri, data perilaku pasar, dan bahkan data harga aset. Data ini dapat membantu model AI lebih memahami tren pasar, fluktuasi harga, dan faktor risiko, meningkatkan kemampuan prediksi dan efektivitas perdagangan mereka. Pengguna sebagai kontributor data biasanya menerima imbalan atau pembagian keuntungan tertentu berdasarkan kuantitas dan kualitas data yang mereka berikan, mendapatkan imbalan token.

Penyedia strategi: Dapat memperoleh bagian dari keuntungan dari eksekusi strategi dengan berbagi atau menjual strategi mereka di platform. Agen AI dapat memperoleh keuntungan melalui perdagangan otomatis, arbitrase, penambangan likuiditas, dan strategi lainnya.

Pengembang: Dapat membuat platform agen strategi AI dan menerapkan strategi ini melalui agen AI. Pengembang dapat memperoleh pendapatan biaya, membentuk ekosistem multi-win.

Lindung Nilai Risiko Pengguna Biasa: Panduan Bertahan DeFi Di Bawah Manipulasi AI

Sebagai pengguna biasa, meskipun informasi dan sumber daya yang ada terbatas, mereka masih dapat mengurangi beberapa risiko melalui metode yang layak.

Investasi yang Diversifikasi:

Strategi mitigasi risiko serbaguna, pengguna biasa dapat menghindari memusatkan semua aset mereka dalam satu protokol DeFi. Sistem AI dapat mendorong harga pasar DeFi ke arah tertentu, dan jika investasi pengguna sepenuhnya bergantung pada satu platform DeFi, mereka mungkin mengalami kerugian skala besar dalam waktu singkat. Investasi yang diversifikasi secara efektif dapat menyebarkan risiko, mengurangi potensi kerugian ketika satu strategi gagal.

Menggunakan Alat Pemantauan AI untuk Penilaian Risiko:

Pengguna biasa dapat menggunakan alat pemantauan AI yang diluncurkan di pasar untuk penilaian dan pemantauan risiko secara real-time. Banyak platform pihak ketiga menyediakan alat penilaian risiko yang digerakkan oleh AI yang dapat membantu pengguna mengidentifikasi potensi risiko dan membuat penyesuaian dengan menganalisis data pasar dan kondisi aset pengguna. Misalnya, beberapa pemantauan dapat segera mendeteksi anomali pasar, penjualan skala besar, pembelian, dan perilaku lainnya, memungkinkan pengguna untuk menangkap potensi risiko.