AI 與 DeFi 整合：超越 AlphaGo 的鏈上遊戲（II）

雖然人工智慧（AI）與去中心化金融（DeFi）的整合有望帶來前所未有的效率和智慧，但也引入了一系列風險和倫理爭議。從市場操縱到監管審查，通往真正去中心化和公平金融體系的道路充滿挑戰。在本次分析的第二部分，我們將檢視這些關鍵問題，並探討產業如何應對這些問題，以實現永續成長。

風險與倫理爭議

4.1 市場操縱與系統性風險

人工智慧演算法共振觸發閃崩

人工智慧演算法共振可能成為市場閃崩的催化劑，尤其是在高度依賴演算法穩定性的機制中。人工智慧演算法普遍用於價格預測、風險管理、資產配置和其他領域，但當多個人工智慧系統之間的決策策略不一致或相互作用時，它們可能會產生共振效應，觸發劇烈的市場波動，甚至閃崩。

對抗性攻擊：針對 DeFi 協議的人工智慧欺騙樣本（例如偽造交易量資料）

隨著人工智慧技術的進步，針對 DeFi 協議的對抗性攻擊變得更加複雜和危險。對抗性攻擊是指透過精心設計的資料輸入來誤導人工智慧模型，從而影響 DeFi 協議的決策和市場行為。在 DeFi 生態系統中，人工智慧模型廣泛應用於管理流動性池、定價交易對、風險評估和其他領域，而這些模型的準確性至關重要。

一種典型的對抗性攻擊是偽造交易量資料，透過大量虛假交易干擾市場定價和流動性決策。例如，攻擊者可以建立多個虛假帳戶，並進行大規模的低成本交易，以偽造某種資產的高交易量。這種行為可能會欺騙人工智慧模型，導致它們誤判資產的真實價值和市場趨勢。對於 DeFi 協議智慧合約而言，此類攻擊可能導致不正確的流動性配置和定價決策，進一步加劇市場不穩定。它也可能觸發連鎖反應，導致流動性提供者（LP）大規模出售單一資產以獲取流動性，然後迅速轉移。

4.2 監管與合規困境

美國證券交易委員會（SEC）對「人工智慧代幣」的證券屬性的定義（與 Ripple 案比較）

關於這些代幣是否符合證券的定義，以及是否需要遵循相應的證券法規，我們可以回顧歷史進行假設，因為 SEC 在定義「人工智慧代幣」的證券屬性時，可能會參考 XRP 案。

在 Ripple 案中，SEC 認為 Ripple 的 XRP 代幣是證券，因為它們是透過首次代幣發行（ICO）出售給投資者的，並且 Ripple Labs 在銷售過程中進行了一系列的行銷活動，以推廣 XRP 交易。這項裁決表明，SEC 關注代幣發行的方式，以及代幣是否代表與公司或專案的股權或債務關係。

對於「人工智慧代幣」，SEC 可能會採取類似的判斷標準。特別是，如果這些人工智慧代幣是透過類似於 ICO 或 IEO 的方式發行，並且與人工智慧專案或公司相關聯，則 SEC 可能會認為這些代幣具有證券屬性。這意味著，人工智慧代幣的持有者可能被認為具有某些經濟利益，例如專案收入分配權或透過代幣價值增加而獲得的資本增值。換句話說，人工智慧代幣可能會受到 SEC 的制裁。

反洗錢挑戰：追蹤人工智慧混合器的困難（例如 Tornado Cash 的升級版本）

人工智慧技術也被用於開發更隱蔽的混合工具，例如 Tornado Cash 的升級版本。這種隱私保護技術為合法使用者提供了更好的隱私保障，但也為監管機構帶來了巨大的反洗錢（AML）挑戰。

混合器的一個核心問題是它們如何使資金流動極難追蹤。像 Tornado Cash 這樣的混合器使用「環狀交易」模型，在重新組合資金之前，將資金分散到多個地址和交易中，從而打破資金流動鏈。這項技術可以更有效地隱藏資金的來源和目的地，大大增加了監管機構追蹤的難度。

因此，隨著人工智慧技術的增強，混合器可以使用更智慧的演算法來動態選擇多個中繼地址，自動更改交易路徑，甚至預測市場趨勢，以避免鏈上監控系統。這使得傳統的區塊鏈分析工具不再有效。此外，人工智慧混合器可能會進一步採用隱私幣（例如 Monero）作為交易工具的基礎，進一步增強其匿名性。監管機構在面對如此先進的加密技術和匿名化方案時，面臨著極高的技術能力挑戰。傳統的反洗錢監管措施（例如 KYC/AML 政策）無法有效應對人工智慧混合器帶來的新威脅。

為了應對這一挑戰，監管機構需要引入更多基於行為分析的監控技術，利用機器學習和大數據分析來識別異常行為和潛在的非法交易模式。

4.3 倫理界線

「黑暗森林」理論：人工智慧是否會導致 DeFi 完全零和博弈化？

「黑暗森林」理論最初由劉慈欣在《三體》系列中提出。該理論假設宇宙是一個充滿敵意和不確定的環境，文明的生存取決於隱藏自身的存在，並盡可能消除其他潛在威脅。在這種理論框架內，宇宙中的每個文明都處於不斷的博弈狀態，任何暴露自己的行為都可能帶來災難性的後果。

將此理論引入 DeFi 環境，人工智慧的高效預測和自動化決策使市場參與者能夠透過精確的策略獲取利潤，而其他參與者可能面臨損失。例如，人工智慧驅動的高頻交易可能使其他參與者難以跟上市場變化，或者可能精確地操縱市場價格，導致許多參與者的努力最終轉化為競爭對手的收益。在這種情況下，市場機制接近於零和遊戲。

此外，隨著人工智慧優化策略和深度學習的應用，市場「隱身」也可能增加，使得市場行為更難以預測。這種「黑暗森林」式的博弈可能會使小型 DeFi 專案和新參與者處於非常不利的地位，因為他們缺乏足夠的資源來與大型人工智慧驅動的演算法競爭，從而加劇財富集中和資源分配不均。

因此，人工智慧確實有可能使 DeFi 生態系統中的競爭變得越來越激烈，趨向於零和博弈化，尤其是在許多市場參與者採用類似的自動化交易和演算法策略時。

開源 vs. 閉源：Numerai 模型黑箱化與社群治理之間的矛盾

Numerai 是一個結合人工智慧和加密貨幣的去中心化避險基金平台，吸引全球資料科學家透過開源參與市場預測來提交模型。但隨著專案的發展，越來越多的人開始關注模型的「黑箱化」問題。由於這些模型逐漸變得更加複雜，並涉及高層次的演算法優化，因此模型的具體實施和訓練過程通常變得不太容易完全理解和解釋。這涉及到如何在技術透明度和專案的治理結構之間，在開源和閉源之間取得平衡。

在像 Numerai 這樣的平台上，開源模型可能使一些參與者能夠透過逆向工程或惡意行為來攻擊它們。隨著人工智慧技術的不斷發展，越來越複雜的演算法可能會被「黑箱化」，這意味著它們的決策過程無法完全透明地呈現給社群，從而導致信任問題。

另一方面，閉源模型可以有效地保護模型的商業機密和智慧財產權，有助於降低模型被惡意複製或篡改的風險。對於像 Numerai 這樣的專案，閉源可以確保其人工智慧模型的安全性和商業價值。

這種「黑箱化」現象與開源社群的原則相衝突。開源的初衷是讓每個人都參與和審計系統，但黑箱化的模型阻止了社群成員充分理解演算法背後的運作機制，可能導致治理矛盾和信任危機。

未來展望與策略建議

5.1 技術整合趨勢

自主性

未來 DeFAI 的核心趨勢是從自動化轉向自主性，由自主代理驅動。這些人工智慧驅動的智慧實體突破了傳統的規則限制，並具備持續分析鏈上資料、理解市場動態和執行複雜策略的能力，例如跨協議優化借貸收益、捕捉套利機會以及動態平衡投資組合。它們透過 24/7 不間斷的運作和精確的決策，提高資本效率，並為協議帶來永續回報，從而重塑價值流動的方式。

多代理協作

未來 DeFAI 的核心競爭力將從單一智能代理轉向多代理協作網路。透過分散式 AI 代理群組（例如解耦觀察、規劃和執行模組）的分工與協作，實現複雜策略的平行優化。多代理協作系統透過任務分解將複雜問題分解為子任務，每個代理負責子任務的特定部分。例如：觀察者代理即時掃描大型鏈上轉帳和 LP 波動，策略代理產生避險模型，執行者代理自動跨多條鏈路由最佳交易路徑。同時，協作模式也將演變，包括網路模式（每個代理可以與所有其他代理通信）和分層模式（具有監督者的多層代理系統）。

5.2 投資機會

基礎設施：zkML 使用零知識證明來驗證機器學習模型的推論過程，允許智能合約信任外部機器學習計算結果，而無需在鏈上運行整個模型。這將是下一代大規模鏈上 AI 採用的關鍵基礎設施層。潛在項目包括：

Giza

Giza 的核心競爭力在於其獨特的技術堆疊和生態系統定位。透過將 ONNX 格式的機器學習模型轉換為 Cairo 程式，並透過自研的 ONNX Cairo Runtime 實現高效的鏈上推論驗證，Giza 解決了複雜模型與零知識電路之間的相容性挑戰。其作為去中心化 AI 模型市場的定位吸引了模型提供者和消費者形成雙邊網路效應，同時與 StarkNet 生態系統深度整合，透過其高性能 ZK 基礎設施加強了技術壁壘。作為一個早期探索鏈上 AI 商業化的項目，Giza 已經建立了品牌知名度，但需要謹慎對待其對 StarkNet 生態系統成長的依賴。

EZKL

EZKL 的優勢集中在開發者友好性和垂直領域優化。它支援透過 ONNX 匯出的 PyTorch/TensorFlow 模型，並編譯成 zkSNARK 電路，顯著降低了開發者遷移的門檻。其性能出色（例如在 2 秒內完成 MNIST 模型證明），透過優化的記憶體管理和電路設計增強了實用性。EZKL 在開發者社群中非常活躍，被多個黑客松項目（例如 AI Coliseum）採用，並透過開源工具鏈（例如支援 Halo2 後端）加速迭代。專注於深度學習推論驗證，它專門優化了非線性激活函數（例如 ReLU）的電路實現，並與 Plonkish 證明系統（例如 Halo2）深度整合，使用查找功能高效處理 ML 計算。然而，它需要解決來自通用 ZK 工具（例如 Risc Zero）的潛在競爭。

Giza 和 EZKL 代表了 zkML 基礎設施的兩條路徑：Giza 透過垂直市場定位和生態系統綁定（例如 StarkNet）建立護城河，適合 AI 模型商業化的長期佈局；EZKL 憑藉工具鏈的成熟度和性能優勢，成為輕量級模型場景（例如 DeFi 預言機）的首選。兩者都需要克服量化精度損失和硬體加速挑戰，但先行者生態系統和技術專業化已經為它們建立了短期壁壘。未來的競爭將取決於技術迭代速度和生態系統擴展能力。

應用層：與基礎設施層的投資相比，應用層的投資更難選擇。市場仍在探索 AI+Crypto 的產品市場契合度 (PMF)，推向市場的產品不斷被淘汰和更新。隨著 crypto 基礎設施和 Web2 世界中 AI 的進步，更多應用將被推向市場進行測試。目前，DeFi + 自然語言執行似乎是一個相對成熟的方向。該領域的領先項目是 Griffain。

Griffain 建立在 Solana 上，允許用戶透過與 AI 進行自然語言聊天來執行相應的鏈上操作。它目前是該賽道的主流框架，獲得了行業認可和多個方面的整合，產品不斷更新。然而，它的價格正在受到考驗。這也是其他 AI+Crypto 項目在投資方面的一個常見問題，即在短期內受到過多的關注和資金流入，導致市場價值與產品的內在價值不匹配。現在可能需要相對較長的時間才能糾正。高品質流暢的 UI 和快速的新 API 整合速度是鞏固其領先地位的關鍵。

5.3 開發者和用戶策略

如何參與 AI 代理經濟：從訓練資料貢獻到策略利潤分享

在 AI 驅動的 DeFi 平台中，訓練資料對於 AI 模型訓練至關重要。用戶和開發者可以透過提供高品質的資料集來參與 AI 代理經濟。

一個簡單的 AI 經濟案例如下，市場由用戶、策略提供者和開發者組成：

用戶：可以貢獻自己的交易資料、市場行為資料，甚至資產價格資料。這些資料可以幫助 AI 模型更好地理解市場趨勢、價格波動和風險因素，從而提高其預測能力和交易效率。作為資料貢獻者的用戶通常會根據他們提供的資料的數量和品質獲得一定的獎勵或利潤分享，從而獲得代幣獎勵。

策略提供者：可以透過在平台上分享或出售其策略來賺取策略執行的利潤分成。AI 代理可以透過自動交易、套利、流動性挖礦和其他策略來賺取利潤。

開發者：可以創建 AI 策略代理平台，並透過 AI 代理實施這些策略。開發者可以賺取費用收入，形成一個多贏的生態系統。

普通用戶的風險對沖：AI 操縱下的 DeFi 生存指南

作為普通用戶，雖然手頭的信息和資源有限，但他們仍然可以透過可行的方法來降低一些風險。

多元化投資：

一種通用的風險緩解策略，普通用戶可以避免將所有資產集中在單一 DeFi 協議中。AI 系統可能會將 DeFi 市場的價格推向某個方向，如果用戶的投資完全依賴於單一 DeFi 平台，他們可能會在短時間內遭受大規模損失。多元化投資可以有效地分散風險，減少單一策略失敗時的潛在損失。

使用 AI 監控工具進行風險評估：

普通用戶可以使用市場上推出的 AI 監控工具進行即時風險評估和監控。許多第三方平台提供 AI 驅動的風險評估工具，可以透過分析市場資料和用戶資產狀況來幫助用戶識別潛在風險並進行調整。例如，一些監控可以及時檢測到市場異常、大規模拋售、買入和其他行為，從而讓用戶捕捉潛在風險。