ارز دیجیتال

هوش مصنوعی چگونه بازار ارز دیجیتال را متحول می‌کند؟

ارز دیجیتال

مطالعه در 12 دقیقه

در ماه‌های اخیر شاهد کشش فوق‌العاده‌ای در هوش مصنوعی هستیم. با راه‌اندازی چت باتی به نام ChatGPT توسط شرکت اوپن ای آی (OpenAI) در اواخر سال 2022 و تأثیر فوری و جهانی آن بر زندگی مردم و همچنین تأثیر چشمگیر و ملموس در صنایع، هوش مصنوعی به یکی از جریان‌های اصلی تکنولوژی تبدیل شد. می‌توان گفت در حال حاضر هوش مصنوعی یکی از داغ‌ترین حوزه‌های مرتبط با تکنولوژی وب3 محسوب می‌شود. در این مطلب قصد داریم به بررسی نحوه تأثیر هوش مصنوعی بر بازار ارز دیجیتال بپردازیم.

بااینکه در سال 2022 مشاوران مک کینزی اعلام کردند که پذیرش هوش مصنوعی در سالهای اخیر رشد چندانی نداشته، با ورود ChatGPT شاهد افزایش میزان پذیرش این تکنولوژی در سراسر جهان بودیم. به گفته بنیان‌گذار OpenAI، سام آلتمن، فقط در دو ماه ابتدایی معرفی این چت بات بیش از 100 میلیون کاربر شروع به استفاده از آن کردند. این تعداد کاربر برای فیسبوک پس از 4.5 سال و برای اینستاگرام در طول 2.5 سال جذب شد. همچنین 5 سال طول کشید تا توییتر بتواند این میزان کاربر جذب کند.

این مطلب بخشی از مجله BUILD WEEK مربوط به کوین دسک است.

پس از هیاهویی که ChatGPT ایجاد کرد و با شروع سال 2023 شاهد رقابت شدید غول‌های تکنولوژی، یعنی مایکروسافت و گوگل برای تسلط بر هوش مصنوعی هستیم. هر کدام از ایندو شرکت در حال ایجاد چت بات‌های بهینه‌سازی جستجو هستند و به نظر می‌رسد که مایکروسافت گوی رقابت را به دست گرفته است.

ChatGPT در همان مراحل اولیه توسعه توانست سرمایه یک میلیارد دلاری به شرکت OpenAI سرازیر کند و 46 درصد از سهام این شرکت را در اختیار گرفت. OpenAI اعلام کرده که قصد دارد این چت بات را با مرورگر وب خود یعنی Edge و موتور جستجوی Bing ادغام کند که هر دو رویداد مسیر جستجو و مرور اینترنت را با تحول چشمگیری روبه‌رو خواهند کرد.

با توجه به ظرفیتی که می‌توان در هوش مصنوعی مشاهده کرد و رقابت سختی که بین مایکروسافت و گوگل ایجاد شده، دور از انتظار نیست که شاهد پیشی گرفتن مایکروسافت در فضایی باشیم که سال‌هاست گوگل بر آن تسلط دارد. شرکت OpenAI ارزش درآمد ایجاد شده توسط ChatGPT را تا پایان سال 2023 مبلغی حدود 200 میلیون دلار و تا پایان سال 2024 عدد یک میلیارد دلار تخمین زده است. به دلیل توجهی که از ابتدای سال 2023 به هوش مصنوعی شده، تبدیل شدن آن به صنعت شماره یک از نظر تولید درآمد و ارزش بازار بسیار طبیعی خواهد بود.

هوش مصنوعی، فرصت یا تهدید؟

همه چیز بستگی به نگاه شما و نحوه استفاده از هوش مصنوعی خواهد داشت. بااینکه به سرعت در حال حرکت به سمت آینده‌ای هستیم که در آن هوش مصنوعی همه جا را اشغال کرده و حتی جایگزین بسیاری از مشاغل انسانی می‌شود، جالب است بدانید که می‌توان از این تکنولوژی جدید به شکلی قدرتمند برای به حداکثر رساندن فرصت‌ها در صنعت ارزهای دیجیتال استفاده کرد.

AI versus Bitcoin gID 1
هوش مصنوعی، فرصت یا تهدید؟

یکی از کاربردهای هوش مصنوعی امکان کارآمدتر کردن بازار ارزهای دیجیتال است، علاوه‌بر این می‌توان از تکنولوژی بلاکچین برای حل مشکلات خاصی در یادگیری ماشین استفاده کرد.

می‌توان از هوش مصنوعی برای کارآمدتر کردن رمزارزها استفاده کرد و همچنین می‌توان از فناوری‌های بلاک چین برای حل مشکلات منحصربه‌فرد یادگیری ماشینی استفاده کرد.

روش‌های سنتی هوش مصنوعی به کار رفته در ارز دیجیتال

تجزیه‌وتحلیل احساسات و تشخیص حرکت بازار در رسانه‌های اجتماعی

تجزیه‌وتحلیل احساسات به تکنیکی گفته می‌شود که با استفاده از آن الگوریتم‌هایی برای پردازش زبان طبیعی (NLP) به کار گرفته می‌شوند تا به تجزیه‌وتحلیل متن بپردازند و برای آن‌ها معنی ایجاد کنند. این نوع تجزیه‌وتحلیل به کاربران کمک می‌کند تا بتوانند درک کنند که احساسات قالب نسبت به یک دارایی مثبت است یا منفی.

در گذشته و در رابطه با امور مالی سنتی این نوع از تحلیل غالبا روی رسانه‌های خبری انجام می‌شد. در رابطه با بازار ارز دیجیتال زمانی که اخبار به‌روزرسانی می‌شود معمولاً برای استفاده از خبرها و کسب درآمد از معاملات خیلی دیر شده است. این موضوع را می‌توان در ضرب‌المثل “شایعه را بخر، خبر را بفروش” مشاهده کرد که به این معنی است که یک روند جدید در بازار ارز دیجیتال را باید در رسانه‌های اجتماعی و حتی قبل از وقوع آن و با تجزیه‌وتحلیل احساسات در این شبکه‌ها مشاهده کرد.

این ممکن است ضرب‌المثل “شایعه را بخر، خبر را بفروش” توضیح دهد، به این معنی که یک روند جدید بازار باید در رسانه‌های اجتماعی به محض وقوع یا حتی قبل از وقوع آن مشاهده شود.

احتمالاً می‌دانید که بازار ارز دیجیتال به دلیل نوسان‌های زیادی که دارد معروف است و بدون آن جذاب نخواهد بود. بازار ارز دیجیتال پویایی خود را مدیون حرکات غیرقابل‌پیش‌بینی خود است. به همین دلیل نیاز به استفاده از چارچوب‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها برای تسهیل مطالعه و برنامه‌های پیش‌بینی قیمت در آن یک نیاز حیاتی است.

چارچوب‌های هوش مصنوعی باید قادر به جمع‌آوری اطلاعات مرتبط با احساسات کاربران از شبکه‌های مختلف مرتبط و غیر مرتبط با ارزهای دیجیتال باشند. همچنین باید یک چارچوب تحلیلی هوش مصنوعی برای آن‌ها تعریف شود که بتواند آخرین پیشرفت‌ها را در تحلیل احساسات اعمال کند. همچنین قدرت تشخیص یک شخص واقعی از یک ربات و همین‌طور تشخیص مکالمات واقعی از مکالمات هماهنگ شده، از نکات بسیار مهم برای موفقیت این چارچوب است.

ai mland crypto image courtesy of the standard
تجزیه‌وتحلیل احساسات و تشخیص حرکت بازار در رسانه‌های اجتماعی

این چارچوب‌ها یا تحریف‌های شناختی در شبکه‌های اجتماعی می‌تواند شامل اصطلاح‌هایی مانند فاجعه سازی (به معنای بزرگ جلوه دادن یک رویداد منفی: «به خاطر این اتفاق همه بازار از بین می‌رود»)، پیش‌بینی (ادعای دانستن درباره آینده: «قطعاً اتفاق می‌افتد») و ذهن‌خوانی (تظاهر به دانستن اینکه دیگران چه فکری می‌کنند یا چه اقدامی انجام خواهند داد: «همه این را می‌دانند.») باشد.

پیش‌بینی حرکات بازار

از هوش مصنوعی در دهه‌های گذشته برای شناسایی پویایی‌های بازار و پیش‌بینی رویدادها قبل از وقوع، استفاده شده است. در بازار سنتی این نوع استفاده از هوش مصنوعی از طریق بررسی و تجزیه‌وتحلیل احساسات به دست می‌آید. در رابطه با ارزهای دیجیتال موضوع کمی متفاوت‌تر خواهد بود. در رابطه با رمزارزها همبستگی آماری بین ارزهای دیجیتال اصلی یا دسته‌بندی آن‌ها می‌تواند کمک کننده باشد. برای مثال با نگاهی به اکوسیستم‌های محلی مانند منحنی مبادله غیرمتمرکز یا سینگولاریتی نت که متمرکز بر هوش مصنوعی است و چندین ارز دیجیتال دارد، می‌توان الگوهای معاملاتی را با تأخیر و البته همبستگی مشاهده کرد.

به دلیل پیشرفت‌های سریع تکنولوژی در سخت‌افزارهای مورد استفاده برای ایمن‌سازی و استخراج شبکه‌های غیرمتمرکز، درک نوسانات قیمت به شکل فزاینده‌ای ارزشمند شده است. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس‌های بزرگ برای درک دلیل نوسانات قیمت نیز به همین دلیل افزایش پیدا کرده است.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو از روش‌هایی هستند که در امور مالی سنتی برای پیش‌بینی نوسان‌های قیمتی یا شناسایی روندهای بازار خرسی یا گاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند. همین موضوع یکی از حوزه‌های کلیدی برای استفاده از هوش مصنوعی در ارزهای دیجیتال است.

کاربرد دیگری از هوش مصنوعی نیز مربوط به یک تکنیک به نام یادگیری تقویتی است که آموزش داده می‌شود تا بدون نظارت انسان تأثیر اقدامات خود را بهبود ببخشد. این تکنیک هوش مصنوعی برای پیش‌بینی لغزش قیمت و تأثیر آن در هنگام معامله دارایی‌ها کاربرد دارد.

ربات‌های تجاری یا ابزارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی

علاوه‌بر موارد گفته شده یکی از کاربردهایی که تیم هوش مصنوعی سینگولاریتی دائو به دنبال استفاده از آن هستند، مطالعات اکتشافی در زمینه شبیه‌سازی بازار و آزمون‌های برگشتی برای بهبود وضعیت هنر در کمی سازی پویایی بازار است. یکی از تکنولوژی‌های امیدوارکننده در این زمینه که مورد بررسی قرار گرفته AMSA یا عامل چند استراتژی تطبیقی است.

Institutional Traders Shifting Attention from Blockchain to AI 2
ربات‌های تجاری یا ابزارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی

AMSA محیطی را ایجاد می‌کند که در آن الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به خرید، فروش و آزمایش معاملات خود خواهند بود، درحالی‌که می‌توانند عملکرد و تأثیر معاملات بر بازار را نیز ارزیابی کنند.

شاید به‌عنوان گام بعدی یا تکامل یافته ربات‌های معاملاتی سنتی که به طور گسترده‌ای توسط معامله گران و بازارسازان در صرافی‌های متمرکز استفاده می‌شد، بتوان از این الگوریتم‌های معاملاتی خود تقویت‌کننده استفاده کرد. به‌عبارت‌دیگر هوش مصنوعی می‌تواند به سیستم‌های بازار ساز خودکار پیچیده‌تر کمک کند تا بیشتر توسعه پیدا کنند. این موضوع به ایجاد سیستم‌های تجاری غیرمتمرکز قوی‌تر از مدل‌های پیش‌ازاین کمک می‌کند و به معامله‌گران کمک خواهد کرد که پرتفوهای خود را متعادل کنند.

مشکلات هوش مصنوعی در ارز دیجیتال

نظارت مؤثر بر موقعیت پویا و ریسک موجودیت

با توجه به تنوع زیاد دارایی‌ها در بازار ارزهای دیجیتال و همچنین وجود بیش‌ازحد قوهای سیاه (رویدادهای غیرقابل‌پیش‌بینی با عواقب شدید)، روش‌های سنتی ارزیابی ریسک برای موقعیت‌های معاملاتی تا حدودی منسوخ شده است.

تحلیلگران در ارز دیجیتال باید قدرت بررسی ریسک‌های مرتبط با حرکت نقدینگی در پروتکل‌ها داشته باشند. با توجه به حجم زیاد داده‌های موجود در بازار ارزهای دیجیتال، تجزیه‌وتحلیل به شکل دستی عملاً غیرممکن خواهد بود. یک رویکرد هوش مصنوعی در این رابطه می‌تواند قدرت تصمیم‌گیری را برای انسان گسترش دهد.

از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان در کنار سایر روش‌ها که برای نظارت بر سلامت موقعیت‌های زنجیره‌ای در تمام پروتکل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، مانند بررسی کیف پول‌های بزرگ و همچنین میزان ریسک نقدینگی استفاده کرد. با استفاده از تخصص هوش مصنوعی و تجربه کافی در امور مالی غیرمتمرکز می‌توان معیارهای جدیدی را ایجاد کرد که می‌تواند سیگنال‌های خوانایی را در مورد قرار گرفتن در معرض خطر در پروتکل‌های مختلف ارائه دهد.

با توجه به اینکه بلاکچین حتی در بازار نزولی درحال‌توسعه در سراسر جهان است، صنعت ارزهای دیجیتال به طور فزاینده‌ای چند پروتکلی می‌شود که باعث افزایش پیچیدگی در این صنعت می‌شود. علاوه بر این هوش مصنوعی مقدار قابل‌توجهی از ارزش و پشتیبانی را به تحلیل‌گران انسانی ارائه می‌کند، که منجر به افزایش قابل‌توجهی در پیچیدگی می‌شود. روش‌های ریسک پیش‌بینی کننده و همبستگی برای جلوگیری از رویدادهای قو سیاه مانند اتفاقی که برای صرافی FTX و پلتفرم وام‌دهی سلسیوس رخ داد، ضروری هستند.

تأکید بر تجزیه‌وتحلیل جریان، همبستگی و تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی

به دنبال سقوط پلتفرم سلسیوس و FTX، نیاز به توسعه روش‌شناسی برای نظارت بر رویدادها و عواملی که ممکن است به موارد مشابه منجر شوند، افزایش‌یافته است. تحلیلگران ارز دیجیتال و دانشمندان داده طیفی از رویکردها شامل سیگنال‌های هشدار کلاسیک مبتنی بر کیف پول‌ها و موجودیت‌ها گرفته تا تجمیع‌های جریان سرمایه مبتنی بر هوش مصنوعی را بررسی کردند.

دستیاران توییتر در حال حاضر از پلتفرم‌های تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای کشف رویدادهای خبری قبل از ورود به جریان اصلی اخبار ارزهای دیجیتال استفاده می‌کنند. بااین‌حال، می‌توان کارهای زیادی برای ساده‌سازی و گسترش این ابزارها انجام داد تا در بازار گسترده‌تری مورد استفاده کاربران و معامله گران ارزهای دیجیتال قرار گیرند.

تکنیک‌های هوش مصنوعی برای شناسایی موجودیت‌های مخرب در بلاکچین

در بازار ارز دیجیتال، یک بازی دائمی برای شناسایی کاربران مخرب در زنجیره وجود دارد که نیاز به استفاده از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ دارد. هوش مصنوعی با استفاده از پیشرفته‌ترین خوشه‌بندی، برنامه‌نویسی ژنتیکی و شبکه‌های عصبی برای شناسایی دقیق این مخرب‌ها با استفاده از نام مستعارشان در زنجیره، نقش مهمی در تلاش برای شفاف‌سازی این چرخه ایفا می‌کند.

تکنیک‌های هوش مصنوعی برای شناسایی موجودیت‌های مخرب در بلاکچین
تکنیک‌های هوش مصنوعی برای شناسایی موجودیت‌های مخرب در بلاکچین

ازآنجایی‌که کاربران مخرب برای پنهان کردن اطلاعات و تعهدات خود نسبت به یک نهاد به شکلی پیچیده عمل می‌کنند، هوش مصنوعی برای شناسایی این کیف پول‌ها از الگوریتم‌های پیشرفته به همراه داده‌های جغرافیایی و رفتاری استفاده می‌کند.

سخن پایانی- هوش مصنوعی و بازار ارز دیجیتال

بااینکه هنوز زمان زیادی تا رسیدن به AGI یا هوش عمومی مصنوعی باقی‌مانده اما نمی‌توان پیشرفت‌های هوش مصنوعی را در سال‌های اخیر نادیده گرفت. بسیاری از متخصصان معتقدند که در آینده هوش مصنوعی قادر خواهد بود مدیریت پرتفوهای ارز دیجیتال ما را به عهده بگیرد و ایمنی و سلام قابل قبولی را برای کیف پول‌های ما تضمین کند.

چت بات ChatGPT با ادغام مدل‌های زبان بزرگ با هوش مصنوعی توانست روند رشد هوش مصنوعی را سرعت ببخشد و دسترسی و استفاده از آن را برای همه کاربران آسان‌تر کند. ارز دیجیتال پتانسیل ایجاد یک اکوسیستم مالی فراگیر جدید را در کنار هوش مصنوعی خواهد داشت و انتظار می‌رود که در آینده شاهد ادغام بیشتری در این زمینه باشیم.

ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی کدام اند؟

GRT، AGIX، FET و OCEAN از جمله ارزهای دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی هستند.

آیا هوش مصنوعی ترند جدید در ارزهای دیجیتال در 2023 است؟

با توجه به توجهی که ChatGPT ایجاد کرده احتمالاً هوش مصنوعی در سال 2023 یکی از تکنولوژی مورد توجه کاربران خواهد بود. به همین دلیل شاید بررسی پروژه‌های ارز دیجیتال مرتبط با هوش مصنوعی ایده بدی نباشد.

ارتباط هوش مصنوعی و ارز دیجیتال چیست؟

از هوش مصنوعی می‌توان در جنبه‌های مختلف ارزهای دیجیتال مانند پیش‌بینی قیمت و تجزیه‌وتحلیل احساسات بازار استفاده کرد.

دیدگاه خود را درباره این مطلب بنویسید(0نظر)

امتیاز شما:

از 5

( )

امتیازی ثبت نشده

نظر خود را بنویسید