Агенти штучного інтелекту інтегровані в усі децентралізовані фінанси (DeFi) у зв’язку з тенденціями автоматизації фінансових систем і торгових стратегій у криптовалюті, але наскільки вони безпечні?
Агенти штучного інтелекту покладаються на точні дані для ефективної роботи, автоматизації надання ліквідності, торгівлі та управління портфелем. Тим не менш, питання щодо їх безпеки та надійності залишаються життєво важливими, оскільки впровадження зростає.
Майк Кейхілл, генеральний директор Douro Labs та внесок у мережу Pyth, в ексклюзивному інтерв’ю повідомив Cointelegraph, що ці агенти ШІ покладаються на “дані про високу вірність у режимі реального часу для прийняття розділених рішень”.
Помилки або маніпуляції з даними можуть призвести до ненавмисних рішень зі значними наслідками, які, за словами Кехілла, можна вирішити, надавши «оновлення цін від першої сторони з надзвичайно низькою затримкою».
За темою: ринкова капіталізація агентів ШІ зросла на 222% у 4 кварталі 2024 року завдяки Солані
Дані в реальному часі в процесі прийняття рішень ШІ
Агенти AI залежать від точних та своєчасних даних для прийняття ефективних рішень на швидкоплинних ринках, в ідеалі, що містяться безпосередньо від першокласників, таких як виробники ринку або обмін.
Ці системи агрегують дані з декількох джерел, зменшуючи ймовірність маніпуляцій або неточностей, з оновленнями під секунди так швидко, як одна мілісекунда, гарантуючи, що агенти можуть миттєво реагувати на зміни на ринку.
«Pyth гарантує, що агенти працюють з найточнішими доступними ринковими даними, усуваючи ризики, пов’язані зі застарілою або маніпульованою інформацією», — сказав Кехілл. «Агенти ШІ процвітають завдяки швидкості, точності та автоматизації».
Пов’язано: Еліза Лабораторії AI16Z постачає білу книгу для агентів AI–NITY WEB3
Захист агентів ШІ
Однією з найбільших проблем для агентів штучного інтелекту є безпечна робота в нестабільних ринкових умовах, елемент, від якого прагнуть захистити децентралізовані системи.
Наприклад, пошкодження цілісності Oracle (OIS) вимагає від видавців даних, щоб ставити капітал, узгоджуючи свої фінансові стимули з точністю їх внесків – це означає, що вони втрачають свої ставки, якщо надаються несправні або маніпульовані дані.
Кейхілл сказав, що Pyth’s OIS створює “рівень економічної безпеки”, який узгоджується з початковою пошуковою ціною та зваженою агрегацією для розвитку стійких, високочастотних цін, що відображає справжні ринкові умови. Він додав:
“Агенти AI також можуть інтегрувати програмовані гарантії, такі як довірчі інтервали та заздалегідь визначені пороги ковзання, заважаючи їм здійснювати торги в мінливих або ненадійних умовах”.
За темою: Fetch.ai запускає акселератор вартістю 10 мільйонів доларів США для стартапів агентів ШІ
Забезпечення AI агентів у Defi
Кейхіл передбачає майбутнє, де “повністю автономні фінансові системи працюють більш ефективно, ніж будь-який ринок людини, який коли-небудь міг”, і розраховує побачити агентів штучного загального інтелекту (AGI) протягом наступних-трьох років.
«Дані в режимі реального часу дають агентам штучного інтелекту можливість розблокувати нову еру високочастотної алгоритмічної торгівлі в DeFi», — сказав співавтор Pyth. «Це те, де інституційний DeFi перевершує TradFi, пропонуючи ринок, який є не лише децентралізованим, але й швидшим, ефективнішим і справді автономним».
Технології поштовху до AI агента можна побачити в останніх розробках в індустрії криптовалют, таких як запуск його прискорювача в розмірі 10 мільйонів доларів для стартапів агента AI та розробника AI16Z, що публікує білу книгу про своє бачення Web3-Native AIагенти.
