作者:Yohan Yun,来源:Cointelegraph,编译:Shaw 金色财经
人工智能 (AI) 正在逐渐融入加密货币交易中,加速以前由人工完成的分析、执行和优化流程。
投资者和交易公司正面临着这样的挑战:如何在不削弱控制权、问责制或人类判断的前提下,实现决策的自动化程度。
尽管一些项目正在努力构建更加自主的交易系统,但加密货币领域的大多数人工智能工具仍然受到诸多限制。人类仍然负责制定策略、设定风险限额并承担结果责任,而机器则承担了大部分用于数据密集型任务(例如研究和监控)的带宽。
在加密货币市场,自动化和监管之间的平衡正在悄然重塑交易工作流程,并开始重新定义哪些人类角色仍然重要。
“人工智能正在取代80%没人愿意做的工作。最优秀的科研人员利用人工智能来大幅提升他们的工作效率,”加密货币研究平台Surf AI的联合创始人兼首席执行官Ryan Li告诉Cointelegraph。
这种变化已经影响到加密货币交易公司的运营方式、初级职位的定义,以及在日益自动化的市场中人类判断仍然占据的位置。
金融等数据密集型行业是受人工智能威胁最大的行业之一。(来源:世界经济论坛)
2024年第四季度,随着人工智能代理(AI Agent)的出现,人们对利用人工智能提升加密货币效率的兴趣迅速增长。诸如Virtuals Protocol之类的项目因其涉及人工智能管理的钱包和链上活动的实验而备受关注。
尽管人工智能代理仍受人类监督,但它们日益增长的潜力引发了人们对交易员在未来市场中是否仍必不可少的疑问。
“从技术角度来看,自主交易已经可行。问题不在于执行,而在于控制、限制和问责,”人工智能交易平台True Trading的联合创始人Igor Stadnyk告诉Cointelegraph。
他补充道:“但是,策略选择和风险把控仍然是人为的决定——你决定交易什么以及承担多大的风险。毕竟,这是你的收入。”
对市场替代的担忧不仅限于加密货币领域。在传统金融领域,斯坦福大学和波士顿学院的研究人员利用1990年至2020年间数千个美国共同基金投资组合的公开实时数据,对一款人工智能分析师进行了测试。
人工智能管理的投资组合平均每个季度每只基金的收益比人工管理的同类基金高出1710万美元。领导这项实验的斯坦福大学会计学教授Ed deHaan表示,他预计不会出现投资组合经理大规模失业的情况,但警告称初级分析师的职位可能会面临风险。
Ryan Li谈到他从母校评估过但最终没有录用的求职者时说:“我见过很多来自伯克利大学成绩满分的人,但他们不会编程。他们什么都不会写,因为他们完全依赖人工智能。”
这句话并非批评现代学生的学术能力,而是指出随着人工智能工具承担了曾经有助于培养基础技能的工作,传统的招聘信号是如何减弱的。
在加密货币市场,去中心化永续合约交易所Aster进行了一项独立实验,在市场下跌期间,让100名人类交易员与100个AI模型进行较量。
Aster的交易策略检验了人工智能在熊市中保值能力的强弱。来源:Aster
比赛结束时,人类交易员亏损了32.21%。人工智能模型也以亏损告终,但它们更有效地保住了资金,亏损率为4.48%。
目前,算法系统处理了主要市场中绝大多数的交易执行,取代了曾经由人工交易员执行的任务。
Stadnyk表示,人们对工作岗位流失的担忧很大程度上源于将人工智能交易视为算法交易的延续,而不是完全不同的系统类别。
简而言之,算法交易是围绕确定性规则构建的,当满足特定条件时,会执行预定义的策略,一旦这些规则设定好,就几乎没有解释的空间。
“人工智能的应用是在不确定性下进行的,数据可能缺失、存在噪声,甚至相互矛盾,”Stadnyk说。“人工智能在这些情况下很有用,因为它即使信息不完整、情况不断变化也能正常运行。”
人工智能可以实时吸收和解读跨地区、跨语言的新闻、社交媒体和情绪,使交易员能够将难以编码到固定规则中的叙事转变和文化背景考虑在内。
BNB Chain增长执行总监Nina Rong表示,在网络层面也出现了类似的模式,交易活动的增加使得交易者行为的变化更加明显。
Nina Rong告诉Cointelegraph:“人工智能可以帮助加密货币从业者收集信息,提高研究效率,但只能使用已经公开的信息。”
她补充说:“这也让非程序员能够将编程作为一种工具。能够利用vibe编码优势的领域专家目前处于非常有利的地位。”
尽管人工智能提高了交易员的效率,但人们对工作岗位流失的担忧依然存在。据利用人工智能追踪市场动态的加密货币研究平台Santiment称,6月份,人工智能取代工作岗位的话题在加密货币领域的社交媒体讨论中占据主导地位。
在Meme币和Strategy之前,人工智能取代工作岗位是热门讨论话题。来源:Santiment
人工智能并未将人类从加密货币领域中剔除,但它正在重塑整个行业的劳动分配方式。这种转变大多悄然发生,体现在任务层面,尤其是在过去依赖初级分析师和实习生团队的研究岗位上。
Ryan Li表示,随着人工智能吸收了过去需要更多人力才能完成的常规研究工作,这些结构已经在发生变化。
他说:“以前这些资金是用来聘请研究团队或实习生的。现在只用来聘请一位非常出色的研究人员,这位研究人员能更好地与人工智能合作。”
但有些情况下,人工智能系统拥有更高的自主性。在加密货币和传统金融领域,都可以配置自主模型来管理钱包、重新平衡投资组合并执行交易,而无需持续的人工审批。
“我相信,即使主要参与者没有积极扩大规模或公开宣传,他们也已经在以某种形式这样做了,”他补充道。
人工智能代币在2024年末曾一度飙升,但此后市值已缩水约67%。来源:CoinMarketCap
随着交易执行日益自动化,交易员可以将精力集中在策略和风险控制上,而不是手动操作。Stadnyk认为,这种转变发生的速度比许多人预期的要快。
“人工智能代理在[X]上首次获得应用已经过去一年了。在加密货币领域,这相当于[航空航天]领域的10年,或者医学领域的100年,因为一切都可以很快地进行测试,”Stadnyk说。
来源:金色财经


