BingX er en ledende kryptovaluta-børs med over 10 millioner brukere over hele verden. Vi fikk en prat med Vivien Lin, CPO i BingX, om hvordan AI og blokkjede endrer måten folk handler på nettet.
Blockchain er så mye mer enn teknologien som ligger til grunn for kryptovalutaer. Vivien Lin forklarer hvordan smartkontrakter og blokkjedens desentraliserte natur utfyller den analytiske kapasiteten til kunstig intelligens.
[Q]: Hvordan kan AI utfylle kryptovalutaer, og hvordan endrer det måten folk handler på?
[Vivien Lin]: "Jeg tror det finnes tre ulike konsepter. Kryptovaluta, blokkjedeteknologi og AI-teknologi, ikke sant? Kryptovaluta er mer som et sertifikat. Det er noe du holder fordi du ønsker å investere i verdien av prosjektet.
Du tror at verdien av prosjektet kommer til å stige, og at du kan dra nytte av det. Men kunstig intelligens og blokkjeder er bare teknologier.
Hvis du handler med aksjer, kan du bruke kunstig intelligens til å gjøre det den er god til, nemlig å analysere data, samle sammen informasjon, som pris, makroøkonomi, mikroøkonomi, alt, som databehandling, og den hjelper deg med å se trenden i markedet og å gjøre verdivurderingen osv.
Når vi snakker om trading, tror jeg ikke det er så stor forskjell. Den eneste forskjellen er at du handler med en aksje kontra en kryptovaluta.
For seks eller syv år siden brukte folk som handlet med aksjer eller valuta, allerede maskinlæringsmodeller for å forutsi trenden og lage kvantitative strategier.
Men nå har metodikken åpenbart kommet opp på et høyere nivå med AI, fordi AI eller de store språkmodellene vi snakker om nå, har mye større regnekraft.
Så det er mer effektivt for oss eller for traderen som handler kryptovaluta eller andre aktiva, å bruke en stor språkmodell eller den nyeste AI-modellen til å komme med en prediksjon, eller å bruke dem til å justere faktorens vekter automatisk.
Så dette er hvordan AI implementeres i investering og også cryptocurrency investering. En applikasjon er for eksempel i aksjehandel eller Forex trading. Mye av handelsdataene er offentlige. Det er sentralisert, men det er veldig enkelt å få tak i dataene fordi hver børs publiserer handelsvolumet osv.
Men i krypto skjer noen av transaksjonene på en sentralisert børs som vår. Da publiserer vi volumet eller prisdataene. Men mange flere transaksjoner skjer på et desentralisert sted.
Så du må ha et verktøy for å spore alle disse dataene. Og noen ganger, hvis det er en transaksjon på tvers av forskjellige blokkjeder eller mainnet, vil du oppdage at det faktisk er ganske vanskelig for et menneske å spore alle disse dataene. Så hvis vi kan bruke AI-teknologi, vil datasporing og dataanalyse bli mye enklere.
Dette er en av implementeringene. Og når vi driver børsen vår, kan vi selvfølgelig bruke AI-teknologi på sikkerhetsområdet for å oppdage mistenkelige aktiviteter, som i analysen av hvitvasking av penger, og det er slike oppgaver som AI brukes til for øyeblikket."
[Q]: Det er stor bekymring for svindel når det gjelder kryptohandel og sikkerhetstiltak. Hvordan integreres AI i disse børsene for å sikre disse sikkerhetstiltakene?
[Vivien Lin]: "Jeg må faktisk si at denne implementeringen er på et ganske tidlig stadium. For hvis vi snakker om tiltak mot hvitvasking av penger eller cyberangrep, er dette ganske modne teknologier. Noen av dem har allerede integrert kunstig intelligens, mens andre ikke har det ennå, men det er en ganske moden teknologi.
Et sted jeg tror er mer lovende, er å bruke AI-teknologi til å oppdage svindel, spesielt handelssvindel.
I den tradisjonelle finansverdenen, som er strengt regulert, finnes det bare to børser i USA og én børs i Storbritannia. Disse sentraliserte børsene er strengt regulert av myndighetene.
Det er vanskelig for noen som handler på disse børsene å gjøre en feil eller begå svindel. Men hvis du ser på krypto, finnes det mer enn 200 sentraliserte børser og over 1000 desentraliserte børser, tror jeg.
Det er derfor nesten umulig for en tilsynsmyndighet å regulere alle børsene.
Så om de kan fungere skikkelig, avhenger i stor grad av to ting. Det ene er hvordan de desentraliserte eller sentraliserte børsene regulerer seg selv. Én ting er om de har satt opp en høyere moralsk eller etisk standard.
En annen ting er å stole på deres evne til å oppdage falske transaksjoner. Dette kan variere mye. Jeg vil si at hvis du ser på de 20 største sentraliserte børsene, tror jeg de er veldig gode etisk sett.
De ønsker egentlig ikke å gjøre feil, eller de ønsker å sikre at virksomheten deres kan vare evig. Men har de den nødvendige teknologien eller kunnskapen som skal til for å få virksomheten til å vare evig?
Så før et selskap tar i bruk AI-teknologi, er det svært viktig at risikostyreren vet om han eller hun har tilstrekkelig kunnskap til å skrive ned alle de tilfellene der folk begår svindel eller utnytter feil i børsens handelsregler.
Men når bransjen tar i bruk mer kunstig intelligens eller mer veltrente modeller, vil kunstig intelligens, selv om den som har ansvaret for risikostyringen, har en feil i metodikken eller mekanismen, bruke de massive dataene til å hjelpe oss med å forbedre systemets utforming.
Så jeg tror det er her AI er til størst hjelp i fremvoksende bransjer som kryptohandel, der alle prøver å skaffe seg mer erfaring underveis i prosessen. Noen ganger gjør folk feil. AI-teknologi hjelper folk med å redusere sjansen for å gjøre feil."
[Q]: Hvordan endrer AI bruken av tradingroboter og systemer for kopihandel? Hvordan endrer det måten brukerne nå skifter bort fra tradisjonelle handelsmetoder?
[Vivien Lin]: "Hvis vi ser på hvor bransjen befinner seg for øyeblikket, er handelsrobotene faktisk ganske enkle. Bare en flott bot, ikke sant? Men det finnes noen mer avanserte miljøer med mer erfarne tradere som ønsker å begynne å implementere AI-drevne strategier.
Det er nesten umulig for de innfødte kryptotraderne å ha samme erfaringsnivå og forståelse som traderne i de tradisjonelle finansmarkedene. Så hvis du ber dem om å samle de mer enn 1,000 faktorene [indikatorene], er det umulig for dem.
Men nå bruker de AI til å screene disse faktorene for å justere vektingen av faktorene automatisk, og teknologien gir denne gruppen mennesker muligheten til å lage en strategi som nesten er på nivå med de som kommer fra det profesjonelle handelsområdet.
En annen ting er kopihandel. Tidligere er en kopihandler eller mesterhandler, de er mennesker. Så mennesker gjør feil, ikke sant?
Når du tjener penger, er du motvillig til å ta ut gevinst. Du tenker alltid at prisen på tokenet kan bli høyere og høyere, ikke sant? Men hvis du går med tap, vil du bli der. Du vil ikke handle på et stop loss.
Så det er alltid skjevheter eller menneskelige feil i investeringer. Men nå med en AI-strategi er det blitt lettere for dem å ta en beslutning om å ta fortjeneste eller et stopptap. Eller noen ganger er de ikke klar over det, men modellen deres forteller dem at det er på tide å handle på stopptapet eller det er på tide å ta fortjeneste.
Jeg vil si at de bruker AI-verktøy for å hjelpe dem med å analysere markedet og lage et rammeverk for dem, slik at de har mer selvtillit til å følge rammeverket fordi de tenker: "Ok, kanskje dette er et sammendrag av alle de traderne på internett. Så de har lavere psykologiske terskler for å implementere reglene strengt."
[Hvilken rolle spiller kunstig intelligens i å hjelpe tradere med å finjustere handelsstrategiene sine når de vurderer markedsindikatorer eller faktorer?
[Vivien Lin]: "Jeg tror det bare handler om markedsprognoser. Tidligere, hvis du ikke var en profesjonell trader eller du begynner å danne din egen handelsfilosofi, men ikke er der ennå, på den tiden, kan det hende du ser på titalls, eller et dusin eller flere dusin faktorer, og du begynner å føle at det er vanskelig å følge, ikke sant?
Noen av faktorene tilsier nemlig at du bør kjøpe, mens andre tilsier at du bør selge.
Du vet ikke hvordan du skal lese eller oversette alle disse faktorene. Og nå tror jeg det beste området for kunstig intelligens er å hjelpe deg med å sile ut de faktorene eller indikatorene som ikke egner seg i dagens marked."
[Q]: Hvordan kan kunstig intelligens bidra til å kategorisere og analysere disse enorme datamengdene?
[Vivien Lin]: "For meg har datahåndtering to lag. Det ene er hvordan folk som tradere bruker AI til å håndtere dataene. Det koker ned til det AI er best til, nemlig å oppsummere data og forutsi trender, og å sile ut lag og slike ting.
Et annet lag av datahåndteringen er i blokkjeden eller i kryptovaluta. Hvis vi snakker om blokkjedeteknologi i stedet for handel med kryptovaluta, er noen av de mest lovende sektorene for eksempel DePIN.
DePIN er som desentralisert datahåndtering. En av DePIN-sektorene er et desentralisert datahåndteringssystem. Det er som en protokoll som signerer avtalen med individuelle deltakere.
Det kan være et selskap eller en privatperson. Protokollen eller avtalen går ut på å be deg om å bidra med en del av datakraften på PC-en din. Å bidra med en del av datakraften til systemet når blokkjedeteknologien foreslår blokker og oppnår konsensus.
Denne prosessen bruker mye datakraft. I desentralisert datalagring eller desentraliserte datasystemer har det derfor alltid vært avgjørende at protokollen kan bestemme hvilke noder som skal inkluderes i det aktuelle konsensusforslaget.
Dette innebærer en dynamisk beslutning om hvilke noder som skal tildeles denne oppgaven denne gangen. Så det er her AI kan hjelpe.
AI fortsetter å spore alle disse dataene. Fortsett å spore, fortsett å forutsi og fortsett å oppsummere data. Så ideelt sett bør AI være i stand til å måle effektiviteten til hver node.
Hvis jeg for eksempel har en konsensusoppgave, hvilke noder skal jeg allokere til? Jeg tror det er denne typen beslutninger AI er veldig god til.
Jeg tror at kunstig intelligens kan bidra til å ta beslutninger i alle de desentraliserte prosessene i konsensuslaget, datahåndteringslaget og datalagringslaget."
[Q]: Hvordan utfyller blokkjedens desentraliserte natur den analytiske kapasiteten til AI?
[Vivien Lin]: "Jeg skal gi deg et eksempel. En av de mest populære sektorene på blokkjedesiden eller teknologisiden kalles "zero knowledge proof".
Denne ZK-teknologien er en ganske banebrytende tilnærming for å styrke tillit og personvern i ulike bransjer. Så vidt jeg vet, har denne teknologien faktisk blitt implementert i nasjonal sikkerhet. I mange av de svært konfidensielle og viktige nasjonaliserte prosjektene.
Men det brukes også i vanlige tilfeller, for eksempel ved verifisering av investeringer eller kapitalforvaltning.
For eksempel hvis en kapitalforvalter hevder å følge en bestemt investeringsstrategi. Hvis du investerer i et kvantitativt fond eller et hedgefond, sier forvalteren alltid: "Jeg investerer i denne sektoren og ikke den sektoren. Jeg vil ikke allokere mer enn 5% i hver aksje.
Men når strategien deres blir mer komplisert, er det faktisk veldig vanskelig for folk å spore eller verifisere om de virkelig holder seg til den strategien de hevder å ha.
Ved hjelp av AI-forbedret ZK-bevis kan en investor verifisere at forvalteren følger den strategien de hevder, uten å avsløre konfidensielle detaljer om strategien.
For eksempel hvis de har trent opp en kvantitativ modell, ikke sant? I utgangspunktet kan de ikke avsløre hvordan de legger vektene og hvordan de automatisk justerer vektene.
Spesielt hvis selve strategien også er designet av en bestemt AI-modell, er det ingen sjanse for at de vil avsløre alle detaljene.
Men hvordan kan vi verifisere at de holder seg til det de hevder? Nå kan vi bruke ZK-kunnskap, og spesielt AI-forbedret ZK-kunnskap.
Jeg tror denne typen bruksområder er et sted der blokkjedeteknologi kan brukes i et bredt spekter av tilfeller."
[Q]: Hvordan brukes modulær blokkjede sammen med AI for å forbedre skalerbarheten og effektiviteten i måten disse transaksjonene skjer på?
[Vivien Lin]: "Modulær blokkjedeteknologi var akkurat som jeg beskrev, du skiller datakraften, skiller lagringsplassen, og gjør dem desentraliserte.
Dette er den enkleste måten å forstå modulær teknologi på. Og AI-algoritmen kan administrere og optimalisere sharding-prosessen i modulære blokkjeder.
Så sharding deler blokkjeden i mindre eller mer håndterbare biter. Slik at hver modul kan behandle transaksjoner uavhengig av hverandre. AI kan bidra til dynamisk justering av hvordan transaksjoner allokeres.
AI kan også forutsi transaksjonsvolumet og justere systemet dynamisk. Hvis du for eksempel forutser at det nå er en periode med høy belastning, kan et AI-system skalere, proaktivt skalere ressurser eller omfordele transaksjoner mellom ulike moduler for å opprettholde ytelsen uten at Mainnet egentlig blokkeres.
Så dette er noe som AI pluss modulær teknologi kan forbedre den generelle transaksjonshastigheten i blockchain-transaksjoner. Og AI kan også bidra til optimalisering av utførelsen av smarte kontrakter.
Dette er fortsatt i en eksperimentell fase, vil jeg si. Så vidt jeg vet, er det ikke mange smartkontrakter som virkelig bruker kunstig intelligens til å forutsi forløpet eller utfallet basert på historiske data. Men dette er definitivt noe jeg vet at mange ønsker å gjøre."
[Q]: Du nevnte at noen av løsningene er veldig eksperimentelle for øyeblikket. Hvis du ser mot fremtiden, hvilke potensielle utviklinger ser du i integrasjonen av AI og blockchain som kommer til å endre handelslandskapet?
[Vivien Lin]: "Jeg tror én ting er tillitsløse AI-tjenester. Blockchain kan øke tilliten til AI-beslutningsprosessen ved å gjøre den transparent og etterprøvbar.
Og smartkontrakter kan brukes til å validere AI-avgjørelser før en transaksjon eller handel gjennomføres. Det er slik jeg tror smartkontrakter eller desentraliserte løsninger møter AI-teknologi.
Vi snakker alltid om hvordan AI kan hjelpe blockchain, men her er hvordan smartkontrakter eller blockchain-teknologi kan hjelpe AI-beslutninger.
Dette er én ting. En annen er analyse på tvers av kjeder. AI kan håndtere og analysere data på tvers av flere kjedeplattformer.
Det er ikke mange som har den nødvendige kunnskapen eller ferdighetene som kreves for å få tilgang til dataene i kjeden. Fordi forskjellige mainnet kan ha forskjellige kodespråk. Så AI kan hjelpe folk med bare ett klikk for å få all den informasjonen fra forskjellige mainnet.
Og for det andre, når du har fått alle disse dataene, hvordan du analyserer dem. Det er slik vi prøver å bruke kunstig intelligens til å oppdage svindel. Hvis vi er avhengige av mennesker for å gjøre det, er det nesten umulig, spesielt med dagens cyberangrep, og hackingsteknologien har også blitt bedre.
Nå er det nesten umulig for mennesker å gjøre det. Så jeg tror AI definitivt kan hjelpe oss på det området."
Blockchain og kunstig intelligens blir i økende grad brukt som komplementære teknologier for å endre hvordan vi handler, samhandler på nettet og gjør forretninger.
Du kan lære mer om hvordan innovative verktøy og funksjoner gjør det enklere å handle med krypto ved å kontakte Vivien Lin eller gå over til BingX handelsplattform.
