行业专家预计人工智能**将广泛造福加密市场和区块链生态系统。这些自主系统可以改进投资策略并更有效地执行交易，同时检测和缓解威胁。
BeInCrypto 与 ChainGPT 创始人 Ilan Rakhmanov 讨论了人工智能**将最深远影响的行业领域，以及安全部署这些新兴技术需要解决的风险。
人工智能**市场正在蓬勃发展
人工智能**代表了区块链技术和加密货币市场发展的根本性转变。这些自主系统可以独立做出决策并执行任务。
它们可以增强金融机制的智能性、适应性和公平性。与人工智能机器人不同，人工智能**可以适应任务并以目标为导向的自主性处理多步骤流程。
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在本月初的一篇博文中写道：“我们相信，到 2025 年，我们可能会看到第一批人工智能**‘加入劳动力大军’，并实质性地改变公司的产出。我们仍然相信，不断将**的工具交到人们手中，将带来广泛分布的伟大成果。 ”
资产管理公司富兰克林邓普顿在最近的一份报告中也强调了人工智能**的优点。
据 CoinGecko 称，去年 10 月 Truth Terminal 的 GOAT 代币在Solana上推出后不久，AI **就成为了一个市场类别。目前，AI **代币的市值超过 120 亿美元。
考虑到一年前该细分市场的大部分还不存在，这样的增长是显著的。
目前，CoinMarketCap 上列出了超过 150 种用于 AI **的加密代币。这个数字代表了与 AI **相关的项目的激增以及它们对该行业未来的前景。
其他著名例子包括AiXBT、ai16z、Virtuals Protocol 和 Zerebro。ChainGPT 、Dall-E和Midjourney等人工智能平台也在推动该领域的创新。
鉴于这种动态增长，可以肯定地说，随着采用的加速，人工智能**将继续推动人工智能和加密相关行业动态的变化。
加密货币市场运作方式的变化
虽然去年这些自主系统主要用于内容创作和社交媒体参与以引起关注，但加密交易中的人工智能**可能会成为 2025 年的一个决定性趋势。
尽管人工智能**与人工智能交易机器人共享一些功能，但它们代表了更先进的技术水平。
例如，加密 AI **的一个决定性特征是其固有的自主性。这一特性使它们能够独立运作。AI **可以持续监控市场状况并根据预定义的参数执行操作，而无需用户持续干预。
这种自主性水平将加密 AI **与传统交易机器人区分开来。因此，它们可以有效地充当管理加密货币投资组合和执行交易策略的自力更生的助手。
这些工具的一个主要特点是它们能够从历史市场数据中学习并不断改进其预测模型。这种机器学习能力使自动交易系统能够持续运行，识别和利用人类交易者由于时间和注意力范围的限制而可能无法立即意识到的交易机会。
此外，人工智能**的功能还会扩展到加密货币生态系统的其他领域，例如DeFi协议。
简化 DeFi 协议
人工智能**能够快速执行任务，这使它们成为去中心化金融（DeFi）领域的重要工具。
加密 AI **基于三步流程运行：数据收集、数据分析和自动执行。第一步，AI **从各种来源收集大量数据，包括市场趋势、区块链交易和 DeFi 统计数据。
然后使用先进的机器学习算法和预测分析技术分析这些数据，以识别模式并确定**行动方案。
最后，基于该分析，AI**自主执行确定的操作，例如进行交易、在钱包之间转移资金或触发智能合约的执行。
通过这样做，这些人工智能**极大地促进了 DeFi 的交互。除了对机构投资者或专业交易员的吸引力之外，人工智能**还可以用于吸引更广泛的受众关注Web3 技术。
人工智能**提高了用户的可访问性
自主**可以从根本上分解复杂机制并自动执行，从而使该行业变得更容易进入。对于缺乏经验的用户来说，它们可能是至关重要的工具，因为它们可以适应个别用例。
人工智能**还可以简化新用户的入门流程。拉赫曼诺夫表示，如果这些系统能够在全球范围内推广，那么它们将受到广泛采用。
利用安全性和可扩展性
在区块链安全方面，人工智能**具有完全不同且更细微的用例。它们可以增强整个区块链网络的安全性和可扩展性，保护有经验和缺乏经验的用户免受相关风险的影响。
安全框架确保**安全运行，保护用户数据、私钥和执行的交易。
Crypto AI **采用了全面的安全措施，包括加密和多层身份验证，以确保用户数据的安全和隐私。
区块链集成层将**连接到区块链网络，使其能够与智能合约、钱包和 DApp 进行交互。它连接**和区块链，确保**可以跨多个生态系统运行。
区块链集成层使**能够跨多个区块链无缝运行。此层充当将**连接到这些网络并促进互操作性的桥梁。然而，人工智能**集成也存在相关的安全风险。鉴于其自主性，加密人工智能**容易受到网络攻击。
潜在的漏洞包括智能合约漏洞、私钥泄露以及市场操纵的可能性，因此，强大的安全框架至关重要。
区块链网络拥塞（以延迟和交易费用增加为特征）可能会阻碍加密 AI **的性能。在活动高峰期，这个问题在以太坊等区块链上很常见。
跨不同区块链集成加密 AI **也颇具挑战性。这是因为每个网络的协议和去中心化基础设施各不相同。
与人工智能**相关的其他挑战
人工智能**的优势和潜力显而易见。然而，该技术尚处于早期阶段，还有更多限制需要考虑。
虽然人工智能**的自主能力在效率和响应能力方面具有显著优势，但它们也引发了有关问责和风险管理的重要问题。
Rakhmanov 告诉 BeInCrypto：“这些进步也带来风险，包括失业和数据隐私方面的道德问题。”
自主人工智能**的行为有时会导致意想不到的后果，例如市场不稳定。在这种情况下确定责任并建立问责机制可能具有挑战性。
人工智能**的性能高度依赖于实时数据的质量。区块链预言机提供的数据不准确以及智能合约中的潜在错误等挑战可能会严重影响其决策能力。
拉赫马诺夫表示：“去中心化有助于通过消除单点故障来降低一些风险，但强有力的治理、透明度和道德的人工智能设计对于最大限度地减少意外后果至关重要。”
此外，围绕区块链和人工智能不断变化的国际法规给开发和部署加密人工智能**带来了重大挑战。这种背景引发了有关人工智能**的法律和监管合规性的重要问题，特别是那些从事交易和 DeFi 交互等金融业务的人工智能**。
鉴于这些**只是人工智能的冰山一角，尽早应对这些挑战对于这些新兴技术的有效和负责任的发展至关重要。
