AI与DeFi集成：超越AlphaGo的链上游戏（II）

虽然人工智能和去中心化金融的结合有望带来前所未有的效率和智能化，但也带来了一系列风险和伦理争议。从市场操纵到监管审查，通往真正去中心化和公平的金融体系的道路充满了挑战。在本次分析的第二部分，我们将探讨这些关键问题，并探讨行业如何应对这些问题以实现可持续增长。

风险和伦理争议

4.1 市场操纵和系统性风险

人工智能算法共振引发闪崩

人工智能算法共振可能成为市场闪崩的催化剂，尤其是在高度依赖算法稳定性的机制中。人工智能算法通常用于价格预测、风险管理、资产配置和其他领域，但当多个AI系统之间的决策策略不一致或相互作用时，它们可能会经历共振效应，从而引发剧烈的市场波动甚至闪崩。

对抗性攻击：针对 DeFi 协议的人工智能欺骗样本（例如伪造交易量数据）

随着人工智能技术的进步，针对 DeFi 协议的对抗性攻击变得更加复杂和危险。对抗性攻击是指通过精心设计的数据输入来误导人工智能模型，从而影响 DeFi 协议的决策和市场行为。在 DeFi 生态系统中，人工智能模型被广泛应用于管理流动性池、定价交易对、风险评估和其他领域，而这些模型的准确性至关重要。

一种典型的对抗性攻击是伪造交易量数据，通过大量虚假交易来干扰市场定价和流动性决策。例如，攻击者可以创建多个虚假账户，并进行大规模的低成本交易，以伪造某个资产的高交易量。这种行为会欺骗人工智能模型，导致它们误判资产的真实价值和市场趋势。对于 DeFi 协议智能合约，此类攻击可能导致不正确的流动性配置和定价决策，从而进一步加剧市场不稳定。它还可能引发连锁反应，导致 LP 大量出售单一资产以获取流动性，然后迅速转移。

4.2 监管与合规困境

美国证券交易委员会 (SEC) 对“人工智能代币”的证券属性的定义（与 Ripple 案对比）

关于这些代币是否符合证券的定义，以及是否需要遵守相应的证券法规，我们可以回顾历史进行假设，因为美国证券交易委员会 (SEC) 在定义“人工智能代币”的证券属性时，可能会参考 XRP 案例。

在 Ripple 案中，美国证券交易委员会 (SEC) 认为 Ripple 的 XRP 代币是证券，因为它们是通过首次代币发行 (ICO) 出售给投资者的，并且 Ripple Labs 在销售过程中进行了一系列营销活动来推广 XRP 交易。该裁决表明，美国证券交易委员会 (SEC) 关注代币的发行方式，以及该代币是否代表与公司或项目的股权或债务关系。

对于“人工智能代币”，美国证券交易委员会 (SEC) 可能会采取类似的判断标准。特别是，如果这些人工智能代币是通过类似于 ICO 或 IEO 的方式发行，并且与人工智能项目或公司相关联，那么美国证券交易委员会 (SEC) 可能会认为这些代币具有证券属性。这意味着人工智能代币的持有者可能被认为拥有某些经济利益，例如项目收入分配权或通过代币价值增加而获得的资本增值。换句话说，人工智能代币可能会受到美国证券交易委员会 (SEC) 的制裁。

反洗钱挑战：追踪人工智能混合器的难度（例如 Tornado Cash 的升级版本）

人工智能技术也被用于开发更隐蔽的混合工具，例如 Tornado Cash 的升级版本。这种隐私保护技术为合法用户提供了更好的隐私保障，但也为监管机构带来了巨大的反洗钱 (AML) 挑战。

混合器的一个核心问题是它们如何使资金流动极难追踪。像 Tornado Cash 这样的混合器使用“环形交易”模型，在重新组合资金之前，将资金分散到多个地址和交易中，从而打破资金流动的链条。这项技术可以更有效地隐藏资金的来源和目的地，大大增加了监管机构追踪的难度。

因此，随着人工智能技术的增强，混合器可以使用更智能的算法来动态选择多个中继地址，自动更改交易路径，甚至预测市场趋势以避免链上监控系统。这使得传统的区块链分析工具不再有效。此外，人工智能混合器可能会进一步采用隐私币（例如门罗币）作为交易工具的基础，从而进一步增强其匿名性。监管机构在面对如此先进的加密技术和匿名化方案时，面临着极高的技术能力挑战。传统的反洗钱监管措施（例如 KYC/AML 政策）无法有效应对人工智能混合器带来的新威胁。

为了应对这一挑战，监管机构需要引入更多基于行为分析的监控技术，利用机器学习和大数据分析来识别异常行为和潜在的非法交易模式。

4.3 伦理边界

“黑暗森林”理论：人工智能是否会导致 DeFi 完全零和博弈化？

“黑暗森林”理论最初由刘慈欣在《三体》系列中提出。该理论假设宇宙是一个充满敌意和不确定的环境，文明的生存取决于尽可能地隐藏自己的存在并消除其他潜在威胁。在这个理论框架内，宇宙中的每一个文明都处于持续的博弈状态，任何暴露自己的行为都可能带来灾难性的后果。

将这一理论引入 DeFi 环境，人工智能的高效预测和自动化决策使市场参与者能够通过精确的策略获得利润，而其他参与者可能会面临损失。例如，人工智能驱动的高频交易可能使其他参与者难以跟上市场变化，或者可能精确地操纵市场价格，导致许多参与者的努力最终转化为竞争对手的收益。在这种情况下，市场机制接近于零和博弈。

此外，随着人工智能优化策略和深度学习的应用，市场“隐身”也可能增加，使得市场行为更难预测。这种“黑暗森林”式的博弈可能会使小型 DeFi 项目和新参与者处于非常不利的地位，因为他们缺乏足够的资源与大型人工智能驱动的算法竞争，从而加剧财富集中和资源分配不均。

因此，人工智能确实有可能使 DeFi 生态系统中的竞争日益激烈，并趋向于零和博弈化，尤其是在许多市场参与者采用类似的自动化交易和算法策略时。

开源与闭源：Numerai 模型黑盒化与社区治理之间的矛盾

Numerai 是一个结合了人工智能和加密货币的去中心化对冲基金平台，吸引全球数据科学家通过开源参与市场预测来提交模型。但随着项目的发展，越来越多的人开始关注模型的“黑盒化”问题。随着这些模型逐渐变得更加复杂，并涉及高水平的算法优化，模型的具体实现和训练过程通常变得难以完全理解和解释。这涉及到如何在技术透明度和开源与闭源之间的项目治理结构之间取得平衡。

在像 Numerai 这样的平台上，开源模型可能使一些参与者能够通过逆向工程或恶意行为来攻击它们。随着人工智能技术的不断发展，越来越复杂的算法可能会被“黑盒化”，这意味着它们的决策过程无法完全透明地呈现给社区，从而导致信任问题。

另一方面，闭源模型可以有效地保护模型的商业秘密和知识产权，有助于降低模型被恶意复制或篡改的风险。对于像 Numerai 这样的项目，闭源可以确保其人工智能模型的安全性和商业价值。

这种“黑盒化”现象与开源社区的原则相冲突。开源的最初目的是让每个人都参与和审计系统，但黑盒化的模型阻止了社区成员完全理解算法背后的运行机制，从而可能导致治理矛盾和信任危机。

未来展望和战略建议

5.1 技术整合趋势

自主性

未来 DeFAI 的核心趋势是由自动化向自主性转变，而这由自主代理驱动。这些人工智能驱动的智能实体突破了传统的规则限制，并具有持续分析链上数据、理解市场动态和执行复杂策略的能力，例如优化跨协议的借贷收益、捕捉套利机会以及动态平衡投资组合。它们通过 24/7 不间断的运营和精确的决策，提高资本效率，并为协议带来可持续的回报，从而重塑价值流动的方式。

多代理协作

未来DeFAI的核心竞争力将从单一智能代理转向多代理协作网络。通过分布式AI代理组（例如解耦观察、规划和执行模块）的分工与协作，实现复杂策略的并行优化。多代理协作系统通过任务分解将复杂问题分解为子任务，每个代理负责子任务的特定部分。例如：观察者代理实时扫描大型链上转账和LP波动，策略代理生成对冲模型，执行者代理自动路由跨多个链的最佳交易路径。同时，协作模式也将演变，包括网络模式（每个代理可以与其他所有代理通信）和分层模式（具有监督者的多层代理系统）。

5.2 投资机会

基础设施：zkML使用零知识证明来验证机器学习模型的推理过程，允许智能合约信任外部机器学习计算结果，而无需在链上运行整个模型。这将是下一代大规模链上AI采用的关键基础设施层。潜在项目包括：

Giza

Giza的核心竞争力在于其独特的技术栈和生态系统定位。通过将ONNX格式的机器学习模型转换为Cairo程序，并通过自主开发的ONNX Cairo Runtime实现高效的链上推理验证，Giza解决了复杂模型和零知识电路之间的兼容性挑战。其作为去中心化AI模型市场的定位吸引了模型提供商和消费者形成双边网络效应，同时与StarkNet生态系统深度集成，通过其高性能ZK基础设施加强了技术壁垒。作为探索链上AI商业化的早期项目，Giza已建立品牌认知度，但需要对其对StarkNet生态系统增长的依赖保持谨慎。

EZKL

EZKL的优势在于对开发人员的友好性和垂直领域优化。它支持通过ONNX导出的PyTorch/TensorFlow模型并编译为zkSNARK电路，从而显着降低了开发人员的迁移门槛。它的性能非常出色（例如在2秒内完成MNIST模型证明），并通过优化的内存管理和电路设计来增强实用性。EZKL在开发者社区中非常活跃，已被多个黑客马拉松项目（例如AI Coliseum）采用，并通过开源工具链（例如支持Halo2后端）加速迭代。专注于深度学习推理验证，它专门优化了非线性激活函数（例如ReLU）的电路实现，并与Plonkish证明系统（例如Halo2）深度集成，使用查找功能高效处理ML计算。但是，它需要解决来自通用ZK工具（例如Risc Zero）的潜在竞争。

Giza和EZKL代表了zkML基础设施的两种途径：Giza通过垂直市场定位和生态系统绑定（例如StarkNet）来构建护城河，适合AI模型商业化的长期布局；EZKL凭借工具链的成熟度和性能优势，成为轻量级模型场景（例如DeFi预言机）的首选。两者都需要克服量化精度损失和硬件加速挑战，但先行者生态系统和技术专业化已经为它们建立了短期壁垒。未来的竞争将取决于技术迭代速度和生态系统扩展能力。

应用层：与基础设施层的投资相比，应用层投资更难选择。市场仍在探索AI+Crypto的产品市场契合度（PMF），推向市场的产品不断被淘汰和更新。随着Web2世界中加密基础设施和AI的进步，更多的应用程序将被推向市场进行测试。目前，DeFi +自然语言执行似乎是一个相对成熟的方向。该领域的领先项目是Griffain。

Griffain建立在Solana之上，允许用户通过与AI进行自然语言聊天来执行相应的链上操作。它目前是该领域的主流框架，获得了行业认可和多个方面的集成，产品不断更新。但是，它的价格正在受到考验。这也是其他AI+Crypto项目在投资方面面临的常见问题，即在短期内获得过多的关注和资本流入，从而导致市场价值与产品的内在价值不匹配。现在可能需要相对较长的时间才能纠正。高质量的流畅UI和快速的新API集成速度是巩固其领先地位的关键。

5.3 开发者和用户策略

如何参与AI代理经济：从训练数据贡献到策略利润分享

在AI驱动的DeFi平台中，训练数据对于AI模型训练至关重要。用户和开发者可以通过提供高质量的数据集来参与AI代理经济。

一个简单的AI经济案例如下，市场由用户、策略提供商和开发者组成：

用户：可以贡献自己的交易数据、市场行为数据，甚至资产价格数据。这些数据可以帮助AI模型更好地理解市场趋势、价格波动和风险因素，从而提高其预测能力和交易效率。作为数据贡献者的用户通常会根据他们提供的数据的数量和质量获得一定的奖励或利润分成，从而获得Token奖励。

策略提供商：可以通过在平台上分享或出售其策略来赚取策略执行的利润分成。AI代理可以通过自动交易、套利、流动性挖矿和其他策略来赚取利润。

开发者：可以创建AI策略代理平台，并通过AI代理实施这些策略。开发者可以赚取费用收入，形成多赢的生态系统。

普通用户的风险对冲：AI操纵下的DeFi生存指南

作为普通用户，尽管手头的信息和资源有限，但他们仍然可以通过可行的方法来减轻一些风险。

多元化投资：

一种通用的风险缓解策略，普通用户可以避免将所有资产集中在单个DeFi协议中。AI系统可能会将DeFi市场的价格推向某个方向，如果用户的投资完全依赖于单个DeFi平台，他们可能会在短时间内遭受大规模损失。多元化投资可以有效分散风险，减少单个策略失败时的潜在损失。

使用AI监控工具进行风险评估：

普通用户可以使用市场上推出的AI监控工具进行实时风险评估和监控。许多第三方平台提供AI驱动的风险评估工具，可以通过分析市场数据和用户资产状况来帮助用户识别潜在风险并进行调整。例如，一些监控可以及时检测到市场异常、大规模抛售、买入和其他行为，从而使用户能够捕捉潜在风险。