AI ve DeFi Entegrasyonu: AlphaGo'nun Zincir Üzerindeki Oyunlarının Ötesinde (II)

Yapay zeka ve DeFi entegrasyonu, benzeri görülmemiş bir verimlilik ve zeka vaat ederken, aynı zamanda bir dizi risk ve etik tartışmayı da beraberinde getiriyor. Piyasa manipülasyonundan düzenleyici incelemeye kadar, gerçekten merkeziyetsiz ve adil bir finansal sisteme giden yol zorluklarla dolu. Analizimizin bu ikinci bölümünde, bu kritik sorunları inceleyecek ve sektörün sürdürülebilir büyüme elde etmek için bunların üstesinden nasıl gelebileceğini araştıracağız.

Riskler ve Etik Tartışmalar

4.1 Piyasa Manipülasyonu ve Sistemsel Risk

Yapay Zeka Algoritma Rezonansının Ani Çöküşleri Tetiklemesi

Yapay zeka algoritma rezonansı, özellikle algoritmik istikrara büyük ölçüde bağımlı mekanizmalarda, piyasa ani çöküşleri için bir katalizör haline gelebilir. Yapay zeka algoritmaları yaygın olarak fiyat tahmini, risk yönetimi, varlık tahsisi ve diğer alanlarda kullanılır, ancak birden fazla yapay zeka sistemi arasındaki karar stratejileri tutarsız olduğunda veya etkileşime girdiğinde, rezonans etkileri yaşayabilir, şiddetli piyasa dalgalanmalarını ve hatta ani çöküşleri tetikleyebilir.

Saldırgan Saldırılar: DeFi Protokollerine Yönelik Yapay Zeka Aldatma Örnekleri (işlem hacmi verilerini tahrif etmek gibi)

Yapay zeka teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte, DeFi protokollerini hedef alan saldırgan saldırılar daha karmaşık ve tehlikeli hale geldi. Saldırgan saldırılar, dikkatlice tasarlanmış veri girdileri yoluyla yapay zeka modellerini yanıltarak DeFi protokol kararlarını ve piyasa davranışını etkilemeyi ifade eder. DeFi ekosisteminde, yapay zeka modelleri likidite havuzlarını yönetme, işlem çiftlerini fiyatlandırma, risk değerlendirmesi ve diğer alanlarda yaygın olarak uygulanır ve bu modellerin doğruluğu çok önemlidir.

Tipik bir saldırgan saldırı, çok sayıda sahte işlem yoluyla piyasa fiyatlandırmasına ve likidite kararlarına müdahale ederek işlem hacmi verilerini tahrif etmektir. Örneğin, saldırganlar birden fazla sahte hesap oluşturabilir ve bir varlık için yüksek işlem hacimleri oluşturmak üzere büyük ölçekli düşük maliyetli işlemler gerçekleştirebilir. Bu davranış, yapay zeka modellerini aldatarak varlıkların ve piyasa eğilimlerinin gerçek değerini yanlış değerlendirmelerine neden olabilir. DeFi protokolü akıllı sözleşmeleri için bu tür saldırılar, yanlış likidite yapılandırmasına ve fiyatlandırma kararlarına yol açarak piyasa istikrarsızlığını daha da kötüleştirebilir. Ayrıca, LP'lerdeki büyük tek varlıklı satışlara neden olarak likiditelerini elde etmelerini ve ardından hızla transfer etmelerini tetikleyebilir.

4.2 Düzenleyici ve Uyum İkilemleri

ABD SEC'in "Yapay Zeka Token'larının" Menkul Kıymet Özelliklerinin Tanımı (Ripple Davasıyla Karşılaştırma)

Bu token'ların menkul kıymetler tanımını karşılayıp karşılamadığı ve ilgili menkul kıymetler düzenlemelerine uyulması gerekip gerekmediği konusunda, SEC'in "Yapay Zeka token'larının" menkul kıymet özelliklerini tanımlarken XRP davasına atıfta bulunabileceği gibi, tarihe bakarak varsayımlarda bulunabiliriz.

Ripple davasında SEC, Ripple'ın XRP token'larının menkul kıymetler olduğunu, çünkü yatırımcılara bir ilk Coin arzı (ICO) yoluyla satıldığını ve Ripple Labs'ın satış süreci boyunca XRP ticaretini teşvik etmek için bir dizi pazarlama faaliyeti yürüttüğünü düşünmüştür. Bu karar, SEC'in token ihracı yöntemine ve token'ın bir şirket veya proje ile bir öz sermaye veya borç ilişkisini temsil edip etmediğine odaklandığını göstermektedir.

"Yapay Zeka token'ları" için SEC, benzer yargılama kriterlerini benimseyebilir. Özellikle, bu Yapay Zeka token'ları ICO'lara veya IEO'lara benzer yöntemlerle ihraç edilirse ve bir Yapay Zeka projesi veya şirketiyle ilişkiliyse, SEC bu token'ların menkul kıymet özelliklerine sahip olduğunu düşünebilir. Bu, Yapay Zeka token'larının sahiplerinin, proje gelirlerinin dağıtım hakları veya token değerindeki artış yoluyla sermaye değerlenmesi gibi bazı ekonomik çıkarlara sahip olarak kabul edilebileceği anlamına gelir. Başka bir deyişle, Yapay Zeka token'ları potansiyel olarak SEC yaptırımlarına tabidir.

Kara Para Aklamayı Önleme Zorlukları: Yapay Zeka Karıştırıcılarının İzlenmesindeki Zorluklar (Tornado Cash'in yükseltilmiş versiyonları gibi)

Yapay zeka teknolojisi, Tornado Cash'in yükseltilmiş versiyonları gibi daha gizli karıştırma araçları geliştirmek için de kullanılıyor. Bu gizlilik koruma teknolojisi, meşru kullanıcılar için daha iyi gizlilik garantileri sağlarken, düzenleyici kurumlar için de muazzam kara para aklamayı önleme (AML) zorlukları getiriyor.

Karıştırıcılarla ilgili temel sorun, fon akışlarını izlemeyi son derece zorlaştırmalarıdır. Tornado Cash gibi karıştırıcılar, fon akışı zincirini kırarak, fonları yeniden birleştirmeden önce birden fazla adres ve işlem arasında dağıtan bir "halka işlem" modeli kullanır. Bu teknoloji, fonların kaynağını ve hedefini daha etkili bir şekilde gizleyebilir ve düzenleyici kurumların izleme zorluğunu büyük ölçüde artırır.

Dolayısıyla, yapay zeka teknolojisi geliştirmesiyle, karıştırıcılar (mixers) birden fazla röle adresini dinamik olarak seçmek, işlem yollarını otomatik olarak değiştirmek ve hatta zincir üstü izleme sistemlerinden kaçınmak için piyasa trendlerini tahmin etmek üzere daha akıllı algoritmalar kullanabilir. Bu, geleneksel blockchain analiz araçlarını artık etkisiz hale getirir. Dahası, yapay zeka karıştırıcıları, anonimliklerini daha da artırmak için işlem araçlarının temeli olarak gizlilik Coin'lerini (Monero gibi) daha da benimseyebilir. Düzenleyici kurumlar, bu tür gelişmiş şifreleme teknolojisi ve anonimleştirme şemalarıyla karşı karşıya kaldıklarında son derece yüksek teknik yetenek zorluklarıyla karşılaşmaktadır. Geleneksel kara para aklamayı önleme düzenleyici önlemleri (KYC/AML politikaları gibi), yapay zeka karıştırıcılarının oluşturduğu yeni tehditleri etkili bir şekilde ele alamamaktadır.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, düzenleyici kurumların anormal davranışları ve potansiyel yasa dışı işlem kalıplarını belirlemek için makine öğrenimi ve büyük veri analizini kullanan, davranış analizine dayalı daha fazla izleme teknolojisi sunması gerekmektedir.

4.3 Etik Sınırlar

"Karanlık Orman" Teorisi: Yapay Zeka, DeFi'nin Tam Bir Sıfır Toplamlı Oyunlaştırmasına Yol Açar mı?

"Karanlık Orman" teorisi ilk olarak Liu Cixin tarafından "Üç Cisim Problemi" serisinde öne sürülmüştür. Teori, evrenin, medeniyetlerin hayatta kalmasının varlıklarını gizlemeye ve diğer potansiyel tehditleri olabildiğince ortadan kaldırmaya bağlı olduğu düşmanca ve belirsiz bir ortam olduğunu varsayar. Bu teorik çerçeve içinde, evrendeki her medeniyet sürekli bir oyun halindedir ve kendini açığa çıkaran herhangi bir eylem feci sonuçlar doğurabilir.

Bu teoriyi DeFi bağlamına dahil ettiğimizde, yapay zekanın verimli tahmini ve otomatik karar alması, piyasa katılımcılarının kesin stratejiler yoluyla kar elde etmelerini sağlarken, diğer katılımcılar kayıplarla karşılaşabilir. Örneğin, yapay zeka güdümlü yüksek frekanslı ticaret, diğer katılımcıların piyasa değişikliklerine ayak uydurmasını zorlaştırabilir veya piyasa fiyatlarını hassas bir şekilde manipüle ederek birçok katılımcının çabalarının nihayetinde rakiplerin kazançlarına dönüşmesine neden olabilir. Bu tür durumlarda piyasa mekanizması sıfır toplamlı bir oyuna yaklaşır.

Ek olarak, yapay zeka optimizasyon stratejilerinin ve derin öğrenmenin uygulanmasıyla, piyasa "gizliliği" de artabilir ve piyasa davranışını tahmin etmeyi zorlaştırabilir. Bu "karanlık orman" tarzı oyun, küçük DeFi projelerini ve yeni katılımcıları çok dezavantajlı bir konuma getirebilir, çünkü büyük yapay zeka güdümlü algoritmalarla rekabet edecek yeterli kaynaklara sahip değillerdir, bu da servet yoğunlaşmasını ve eşitsiz kaynak dağılımını şiddetlendirir.

Bu nedenle, yapay zeka gerçekten de DeFi ekosistemindeki rekabeti giderek daha şiddetli hale getirme, özellikle birçok piyasa katılımcısı benzer otomatik ticaret ve algoritmik stratejiler benimsediğinde, sıfır toplamlı oyunlaştırmaya doğru eğilim gösterme potansiyeline sahiptir.

Açık Kaynak - Kapalı Kaynak: Numerai Model Kara Kutusunun ve Topluluk Yönetişiminin Çelişkileri

Numerai, yapay zeka ve kripto para birimini birleştiren, küresel veri bilimcilerini piyasa tahminine açık kaynak katılımı yoluyla modeller göndermeye çeken merkeziyetsiz bir hedge fon platformudur. Ancak proje geliştikçe, daha fazla insan modellerin "kara kutu" sorununa odaklanmaya başladı. Bu modeller giderek daha karmaşık hale geldikçe ve yüksek düzeyde algoritmik optimizasyon içerdiğinden, modellerin belirli uygulama ve eğitim süreçlerini tam olarak anlamak ve açıklamak genellikle daha zor hale gelir. Bu, teknolojinin şeffaflığı ile projenin açık ve kapalı kaynak arasındaki yönetişim yapısının nasıl dengeleneceğini içerir.

Numerai gibi platformlarda, açık kaynaklı modeller bazı katılımcıların tersine mühendislik veya kötü niyetli davranış yoluyla onlara saldırmasını sağlayabilir. Yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, giderek daha karmaşık algoritmalar "kara kutu" haline gelebilir, yani karar alma süreçleri topluluğa tam olarak şeffaf bir şekilde sunulamaz ve bu da güven sorunlarına yol açar.

Öte yandan, kapalı kaynaklı modeller, modellerin ticari sırlarını ve fikri mülkiyetini etkili bir şekilde koruyabilir ve modellerin kötü niyetli bir şekilde kopyalanması veya kurcalanması riskini azaltmaya yardımcı olabilir. Numerai gibi projeler için kapalı kaynak, yapay zeka modellerinin güvenliğini ve ticari değerini sağlayabilir.

Bu "kara kutu" fenomeni, açık kaynak topluluğunun ilkeleriyle çelişmektedir. Açık kaynağın asıl amacı, herkesin sisteme katılmasına ve denetlemesine izin vermektir, ancak kara kutulu modeller, topluluk üyelerinin algoritmaların arkasındaki çalışma mekanizmalarını tam olarak anlamasını engelleyerek potansiyel olarak yönetişim çelişkilerine ve güven krizlerine yol açar.

Gelecek Beklentileri ve Stratejik Öneriler

5.1 Teknoloji Entegrasyon Trendleri

Otonomi

Gelecekteki DeFAI'nin temel eğilimi, otonom aracılar tarafından yönlendirilen otomasyondan otonomiye doğru kaymaktadır. Bu yapay zeka odaklı akıllı varlıklar, geleneksel kural sınırlamalarını aşarak zincir üzerindeki verileri sürekli olarak analiz etme, piyasa dinamiklerini anlama ve protokoller arası borç verme getirilerini optimize etme, arbitraj fırsatlarını yakalama ve yatırım portföylerini dinamik olarak dengeleme gibi karmaşık stratejileri yürütme yeteneğine sahiptir. Sermaye verimliliğini artırır ve 7/24 kesintisiz çalışma ve hassas karar alma yoluyla protokollere sürdürülebilir getiriler sağlayarak değer akışının yolunu yeniden şekillendirirler.

Çoklu Aracı İşbirliği

Gelecekteki DeFAI'nin temel rekabet gücü, tekil akıllı aracılardan çoklu aracı işbirlikçi ağlara kayacaktır. Dağıtılmış yapay zeka aracı gruplarının iş bölümü ve işbirliği yoluyla (gözlem, planlama ve yürütme modüllerinin ayrıştırılması gibi), karmaşık stratejilerin paralel optimizasyonu sağlanır. Çoklu aracı işbirlikçi sistemler, görev ayrıştırması yoluyla karmaşık problemleri alt görevlere ayırır ve her aracı, alt görevin belirli bir bölümünden sorumludur. Örneğin: Gözlemci Aracıları, büyük zincir içi transferleri ve LP dalgalanmalarını gerçek zamanlı olarak tarar, Strateji Aracıları hedging modelleri oluşturur ve Yürütücü Aracıları, birden fazla zincirde en uygun ticaret yollarını otomatik olarak yönlendirir. Bu arada, işbirliği modları da gelişecek ve ağ modu (her aracı diğer tüm aracılarla iletişim kurabilir) ve hiyerarşik mod (denetleyicileri olan çok katmanlı aracı sistemleri) dahil olacaktır.

5.2 Yatırım Fırsatları

Altyapı: zkML, makine öğrenimi modellerinin çıkarım sürecini doğrulamak için sıfır bilgi ispatlarını kullanır ve akıllı sözleşmelerin tüm modeli zincir üzerinde çalıştırmadan harici makine öğrenimi hesaplama sonuçlarına güvenmesini sağlar. Bu, yeni nesil büyük ölçekli zincir içi yapay zeka benimsenmesi için önemli bir altyapı katmanı olacaktır. Potansiyel projeler şunları içerir:

Giza

Giza'nın temel rekabet gücü, benzersiz teknoloji yığını ve ekosistem konumlandırmasında yatmaktadır. ONNX formatındaki makine öğrenimi modellerini Kahire programlarına çevirerek ve kendi geliştirdiği ONNX Kahire Çalışma Zamanı aracılığıyla verimli zincir içi çıkarım doğrulaması sağlayarak Giza, karmaşık modeller ve sıfır bilgi devreleri arasındaki uyumluluk sorununu çözer. Merkezi olmayan bir yapay zeka modeli pazarı olarak konumlanması, model sağlayıcılarını ve tüketicilerini iki taraflı bir ağ etkisi oluşturmaya çekerken, StarkNet ekosistemiyle derinlemesine entegre olarak yüksek performanslı ZK altyapısı aracılığıyla teknik engelleri güçlendirir. Zincir içi yapay zeka ticarileştirmesini keşfeden erken bir proje olarak Giza, marka bilinirliği oluşturmuştur, ancak StarkNet ekosistem büyümesine olan bağımlılığı konusunda dikkatli olması gerekmektedir.

EZKL

EZKL'nin avantajları, geliştirici dostu olmasına ve dikey alan optimizasyonuna odaklanmaktadır. ONNX aracılığıyla dışa aktarılan ve zkSNARK devrelerine derlenen PyTorch/TensorFlow modellerini destekleyerek geliştirici geçiş engellerini önemli ölçüde azaltır. Performansı olağanüstüdür (MNIST model ispatlarını 2 saniyede tamamlamak gibi), optimize edilmiş bellek yönetimi ve devre tasarımı yoluyla pratikliği artırır. EZKL, geliştirici topluluğunda aktiftir, birden fazla hackathon projesi tarafından benimsenmiştir (AI Coliseum gibi) ve açık kaynaklı araç zincirleriyle (Halo2 arka ucu desteği gibi) yinelemeyi hızlandırır. Derin öğrenme çıkarım doğrulamasına odaklanarak, doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarının (ReLU gibi) devre uygulamasını özel olarak optimize eder ve Plonkish ispat sistemleriyle (Halo2 gibi) derinlemesine entegre olarak, arama işlevselliğini kullanarak ML hesaplamalarını verimli bir şekilde işler. Ancak, genel ZK araçlarından (Risc Zero gibi) gelebilecek potansiyel rekabeti ele alması gerekmektedir.

Giza ve EZKL, zkML altyapısının iki yolunu temsil etmektedir: Giza, dikey pazar konumlandırması ve ekosistem bağlaması (StarkNet gibi) yoluyla hendekler inşa eder, yapay zeka modeli ticarileştirmesinin uzun vadeli düzeni için uygundur; EZKL, araç zinciri olgunluğu ve performans avantajlarıyla hafif model senaryoları (DeFi oracle'ları gibi) için tercih edilen seçenek haline gelir. Her ikisinin de niceleme hassasiyeti kaybının ve donanım hızlandırma zorluklarının üstesinden gelmesi gerekmektedir, ancak ilk hamle ekosistemi ve teknik uzmanlık onlar için kısa vadeli engeller oluşturmuştur. Gelecekteki rekabet, teknoloji yineleme hızına ve ekosistem genişletme yeteneklerine bağlı olacaktır.

Uygulama Katmanı: Altyapı katmanındaki yatırımlarla karşılaştırıldığında, uygulama katmanı yatırımlarını seçmek daha zordur. Piyasa hala AI+Crypto'nun ürün-pazar uyumunu (PMF) keşfediyor ve piyasaya sürülen ürünler sürekli olarak eleniyor ve güncelleniyor. Kripto altyapısının ve Web2 dünyasındaki yapay zekanın ilerlemesiyle, test için piyasaya daha fazla uygulama sürülecektir. Şu anda, DeFi + doğal dil yürütme nispeten olgun bir yön olarak görünmektedir. Bu alandaki lider proje Griffain'dir.

Griffain, Solana üzerinde inşa edilmiştir ve kullanıcıların yapay zeka ile doğal dil sohbeti aracılığıyla ilgili zincir içi işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Şu anda sektörde yaygın olarak kullanılan bir çerçeve olup, sektörün takdirini ve çok yönlü entegrasyonu almaktadır ve ürünleri sürekli olarak güncellenmektedir. Ancak, fiyatı test edilmektedir. Bu durum, yatırım açısından diğer Yapay Zeka + Kripto projeleri için de yaygın bir sorundur; yani kısa vadede çok fazla ilgi ve sermaye girişi alarak piyasa değeri ile ürünün gerçek değeri arasında bir uyumsuzluk yaratmaktadır. Düzeltilmesi nispeten uzun zaman alabilir. Yüksek kaliteli, akıcı kullanıcı arayüzü (UI) ve hızlı yeni API entegrasyon hızı, lider konumunu sağlamlaştırmanın anahtarıdır.

5.3 Geliştirici ve Kullanıcı Stratejileri

Yapay Zeka Aracısı Ekonomisine Nasıl Katılınır: Eğitim Verisi Katkısından Strateji Kâr Paylaşımına

Yapay zeka odaklı DeFi platformlarında, eğitim verileri yapay zeka modeli eğitimi için çok önemlidir. Kullanıcılar ve geliştiriciler, yüksek kaliteli veri kümeleri sağlayarak yapay zeka aracısı ekonomisine katılabilirler.

Basit bir yapay zeka ekonomisi örneği aşağıdaki gibidir; piyasa kullanıcılar, strateji sağlayıcıları ve geliştiricilerden oluşmaktadır:

Kullanıcılar: Kendi işlem verilerini, piyasa davranış verilerini ve hatta varlık fiyatı verilerini katkıda bulunabilirler. Bu veriler, yapay zeka modellerinin piyasa trendlerini, fiyat dalgalanmalarını ve risk faktörlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olarak tahmin yeteneklerini ve ticaret etkinliğini artırır. Veri sağlayıcıları olarak kullanıcılar, genellikle sağladıkları verilerin miktarına ve kalitesine göre belirli ödüller veya kâr paylaşımları alarak token ödülleri kazanırlar.

Strateji sağlayıcıları: Platformda stratejilerini paylaşarak veya satarak strateji yürütülmesinden elde edilen kârdan pay alabilirler. Yapay zeka aracıları, otomatik ticaret, arbitraj, likidite madenciliği ve diğer stratejiler aracılığıyla kâr elde edebilirler.

Geliştiriciler: Yapay zeka strateji aracısı platformları oluşturabilir ve bu stratejileri yapay zeka aracıları aracılığıyla uygulayabilirler. Geliştiriciler, ücret geliri elde ederek çok kazançlı bir ekosistem oluşturabilirler.

Sıradan Kullanıcıların Riskten Korunması: Yapay Zeka Manipülasyonu Altında DeFi Hayatta Kalma Rehberi

Sıradan kullanıcılar olarak, elde bulunan bilgi ve kaynaklar sınırlı olsa da, uygulanabilir yöntemlerle bazı riskleri azaltabilirler.

Çeşitlendirilmiş Yatırım:

Çok amaçlı bir risk azaltma stratejisi olan sıradan kullanıcılar, tüm varlıklarını tek bir DeFi protokolünde yoğunlaştırmaktan kaçınabilirler. Bir yapay zeka sistemi, bir DeFi piyasasının fiyatını belirli bir yöne itebilir ve bir kullanıcının yatırımı tamamen tek bir DeFi platformuna bağlıysa, kısa sürede büyük ölçekli kayıplar yaşayabilirler. Çeşitlendirilmiş yatırım, riski etkili bir şekilde yayarak tek bir strateji başarısız olduğunda potansiyel kayıpları azaltabilir.

Risk Değerlendirmesi için Yapay Zeka İzleme Araçlarını Kullanma:

Sıradan kullanıcılar, piyasada başlatılan yapay zeka izleme araçlarını gerçek zamanlı risk değerlendirmesi ve izleme için kullanabilirler. Birçok üçüncü taraf platform, kullanıcıların potansiyel riskleri belirlemesine ve piyasa verilerini ve kullanıcı varlık koşullarını analiz ederek ayarlamalar yapmasına yardımcı olabilecek yapay zeka odaklı risk değerlendirme araçları sağlar. Örneğin, bazı izlemeler piyasa anormalliklerini, büyük ölçekli satışları, alımları ve diğer davranışları derhal tespit ederek kullanıcıların potansiyel riskleri yakalamasına olanak tanır.