在 DeFi 領域，AIGC 可用於數據分析和智慧合約編寫，但同時也面臨著內容品質和真實性問題。
作者：Kyle Liu，Bing Ventures 投資經理
導語：DeFi 領域的增長對於整個加密貨幣生態系統的發展至關重要。 然而，DeFi 交易所、流動性池和智慧合約的設計、實施和維護等方面仍存在一些挑戰。 為了解決這些挑戰，人工智慧（AI）技術被廣泛應用於 DeFi 生態系統中。
市場競爭和變化
定義 AIGC 和 DeFi 的概念
AIGC（AI Generated Content）是由人工智慧生成的內容，隨著技術的不斷發展，AIGC 的應用領域也越來越廣泛。 在 DeFi 領域，AIGC 可用於數據分析和智慧合約編寫，但同時也面臨著內容品質和真實性問題。 未來，AIGC 和 DeFi 的結合將為數位經濟帶來更多機會和解決方案，如去中心化 NFT 市場和數位身份認證等。 但需要開發新技術和機制確保 AIGC 生成的內容的質量和真實性。
DeFi 市場的發展
DeFi 市場中的人工智慧應用正處於快速增長的階段，未來將為各種 DeFi 服務提供更多的支援。 DeFi 的去中心化和公開數據特性為訓練和發展人工智慧模型提供了巨大的機會，例如套利機器人等，它們試圖在預期的資產價格波動中最大化利潤。 但是，保護用於訓練人工智慧模型的基礎數據是非常重要的，各種保護技術可以被採用，例如將其作為商業機密進行保護，或申請專利。
DeFi 市場中的智慧合約、去中心化交易所和借貸平臺等新興服務可以提高金融服務的效率和可訪問性，但是這些新服務的監管和風險管理仍需不斷完善。 未來，隨著數據量的增加，人工智慧應用的前景將變得更加廣泛，並且可以進一步拓展 DeFi 市場的潛力和金融創新空間。
AIGC 在 DeFi 中的应用
AI 技术可以用于 DeFi 系统的优化和智能化，通过 AI 算法实现更精准的风险控制和更高效的交易策略。同时，DeFi 系统的数据和交易记录可以为 AI 提供大量的训练数据和应用场景，进一步提升 AI 技术的应用和发展。智能投资、信用评估、智能合约、去中心化治理是 DeFi 和 AI 结合的重要应用场景，可提升系统的安全性和治理效率。DeFi 和 AI 的结合将推动金融领域的创新和变革，对未来的金融市场将产生以下三大趋势：
AIGC 在交易中的应用
AI 在交易中的应用潜力巨大。使用无监督学习的方法可以生成代币排名预测，聚类算法和降维技术则可以提取相关特征并对数据集进行聚类。这有助于更好地理解市场趋势和制定更明智的决策。AI 还可以帮助交易者执行套利交易，并优化资产配置策略。
AI 在交易中的风险评估方面也可以发挥重要作用，识别和标记可疑活动，保护用户免受欺诈和其他金融犯罪的侵害。随着 DeFi 市场的不断发展和 AI 技术的不断进步，AI 在 DeFi 智能交易算法中的应用潜力将越来越大，有望在建立 DeFi 生态系统的信任方面发挥重要作用。
AIGC 在资产管理中的应用
AI 技术在 DeFi 资产管理领域有巨大潜力。自动化做市商（AMM）是关键领域之一，AI 可优化算法降低买卖价差，提供更经济的交易方式。通过利用 AI 管理动态代币集合，DeFi 协议可以优化资产分配和流动性管理，为投资者提供高效、低风险的投资选择。AIGC 技术可快速筛选最具潜力的投资目标，并规避风险提高收益。未来 AIGC 技术将成为 DeFi 资产管理的重要组成部分。
AIGC 在智能合约中的应用
AI 通过识别恶意代码、监控网络流量和检测异常行为等方式，可以加强智能合约的安全性和可靠性。同时，通过自动生成智能合约代码，可以避免开发者的错误和疏漏，提高合约的质量和可靠性。此外，智能合约生成工具可以让非专业开发者也能够快速生成智能合约代码，从而推动 DeFi 应用的普及和发展。最重要的是，AIGC 技术可以通过智能化的合约生成和测试，实现自动化合约开发和测试，从而提高开发效率，减少人力成本和时间成本。
未来方向和核心问题
AI 在 DeFi 中的应用可能成为 DeFi 本身和 AI 应用的主要门槛，未来研究中安全问题将引起更多的关注，包括本质安全性和外部安全性的研究。AI 在金融机构中的可应用性需要更多数据来支持，但安全问题的限制导致实验数量尚不足够。我们认为，AI 在 DeFi 中的研究需要关注的问题包括，AI 的应用是否能够为 DeFi 的原始流动性增加价值，AI 的应用是否符合安全性要求，系统的稳健性和可靠性与安全性之间将产生何种权衡？
AIGC 技术对隐私的影响
- 數據隱私和安全問題：AIGC 技術可能會洩露個人隱私資訊，必須採取嚴格的隱私保護措施，比如加密用戶數據，限制數據使用範圍等。
- 誤導和虛假資訊的傳播：AIGC 技術可以快速生成大量自然語言內容，這些內容可能包含虛假資訊或誤導性內容，需要提高 AIGC 技術的品質和準確性，以及加強對其生成內容的監管和審核。
DeFi 平臺的安全性問題
- 智能合約的漏洞：AI 生成的內容可能存在一定程度的誤差和瑕疵，這些瑕疵可能導致智能合約中的代碼存在漏洞，從而給駭客攻擊留下可乘之機，需要加強智慧合約的審計和測試。
- 機器人攻擊和欺詐行為：攻擊者可以利用 AIGC 技術生成虛假的自然語言內容，誘導使用者進行欺詐行為或破壞系統安全，需要加強對 AIGC 技術的安全性和防範措施，比如增強使用者身份驗證和訪問控制等。
結論和發現
我們認為，在 DeFi 生態系統中，AI 技術將扮演越來越重要的角色。 具體來說，我們看好 AI 在以下幾個細分賽道的應用：
- 市場預測和智慧投資決策：AI 技術通過機器學習和預測分析技術，可以提高市場走勢預測的準確度，為交易者提供技術和基本面分析服務。 這為 DeFi 提供了自動化交易和投資組合管理的機會。
- 自動化審計/安全防護：AI 技術可以通過 NLP 和圖像識別等技術提高智慧合約審核的速度和準確度，自動化提高智慧合約的有效性，降低 KYC/AML 的錯誤率和詐騙風險。
- 欺詐檢測和信用評分：AI 技術可以通過分析大數據集的趨勢來識別不誠實的活動，同時也可以利用信用評分促進借貸活動，提供更優惠的貸款價格。
- 自動化投資組合管理：AI 技術可以使用機器學習預測模型進行投資組合規劃、策略評估、池權重計算、信號生成和情感監測等任務，構建自動化代理進行主動投資組合管理。
- 分散式貸款：AI 技術和分散式賬本技術可以協同工作，設計智能合約，提高標準化、自動化、數據頻率和敏感性等指標，以實現更高效的貸款操作。
針對這些賽道，Bing Ventures 認為 AI 技術的應用將會為 DeFi 生態系統帶來更高的效率、更好的風控、更可靠的投資策略，以及更加標準化和高效的貸款操作。 在這些細分賽道中，我們看好那些將 AIGC 技術應用於提高 DeFi 效率和投資準確性的專案。
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