Các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp rộng rãi trong DeFi (DeFi) khi xu hướng tự động hóa hệ thống tài chính và chiến lược giao dịch phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử. Tuy nhiên, mức độ an toàn của chúng vẫn là một câu hỏi quan trọng.
Các tác nhân AI dựa vào dữ liệu chính xác để hoạt động hiệu quả, tự động hóa cung cấp thanh khoản, giao dịch và quản lý danh mục đầu tư. Tuy nhiên, khi việc áp dụng ngày càng gia tăng, các câu hỏi về độ an toàn và độ tin cậy của chúng vẫn cực kỳ quan trọng.
Mike Cahill, CEO của Douro Labs và là người đóng góp cho Pyth Network, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với TinTucBitcoin rằng các tác nhân AI này phụ thuộc vào dữ liệu có độ chính xác cao, theo thời gian thực để có thể ra quyết định nhanh chóng.
Lỗi hoặc thao túng trong dữ liệu có thể dẫn tới các quyết định không mong muốn với những hậu quả nghiêm trọng, mà theo Cahill, có thể được khắc phục bằng cách cung cấp các cập nhật giá ở độ trễ cực thấp từ các nguồn thông tin gốc.
Dữ liệu theo thời gian thực trong quyết định của AI
Các tác nhân AI phụ thuộc vào dữ liệu chính xác và kịp thời để ra quyết định hiệu quả trong các thị trường biến động nhanh, lý tưởng là lấy từ các nhà cung cấp đầu tiên như các nhà làm thị trường hoặc sàn giao dịch.
Các hệ thống này tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, giảm khả năng bị thao túng hoặc không chính xác, với các cập nhật dưới một giây, có thể nhanh đến một mili giây, đảm bảo tác nhân có thể phản ứng ngay lập tức với các thay đổi thị trường.
Cahill cho biết, “Pyth đảm bảo các tác nhân hoạt động dựa trên dữ liệu thị trường chính xác nhất có sẵn — loại bỏ các rủi ro liên quan đến thông tin lỗi thời hoặc bị thao túng.” Ông nói thêm rằng, “các tác nhân AI phát triển mạnh mẽ nhờ tốc độ, độ chính xác và tự động hóa.”
Bảo vệ các tác nhân AI
Một trong những thách thức lớn nhất đối với các tác nhân AI là hoạt động an toàn trong điều kiện thị trường biến động, một yếu tố mà các hệ thống phi tập trung nhắm đến việc bảo vệ chống lại.
Ví dụ, Oracle Integrity Staking (OIS) yêu cầu các nhà xuất bản dữ liệu phải đặt vốn, điều chỉnh các động cơ tài chính của họ với độ chính xác của những đóng góp — tức là họ sẽ mất vốn nếu cung cấp dữ liệu sai lệch hoặc bị thao túng.
Cahill cho biết, OIS của Pyth tạo ra một “lớp bảo mật kinh tế” phù hợp với giá gốc từ bên cung cấp và tổng hợp theo trọng số để phát triển định giá tần số cao, ổn định phản ánh điều kiện thị trường thực tế. Ông bổ sung:
“Các tác nhân AI cũng có thể tích hợp các biện pháp bảo vệ lập trình, chẳng hạn như khoảng tin cậy và ngưỡng độ giảm được xác định trước, ngăn chặn chúng thực hiện giao dịch dưới điều kiện không ổn định hoặc không đáng tin cậy.”
Bảo vệ tác nhân AI trong DeFi
Cahill hình dung một tương lai nơi “các hệ thống tài chính hoàn toàn tự động hoạt động hiệu quả hơn bất kỳ thị trường do con người điều hành nào” và mong đợi sẽ thấy các tác nhân trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) trong vòng một đến ba năm tới.
“Dữ liệu theo thời gian thực cho phép các tác nhân AI khai thác một kỷ nguyên mới của giao dịch tần số cao, theo thuật toán trong DeFi,” ông đóng góp cho Pyth nhấn mạnh. “Đây là nơi DeFi thể chế vượt qua thị trường tài chính truyền thống (TradFi), cung cấp một thị trường không chỉ phi tập trung mà còn nhanh hơn, hiệu quả hơn và thực sự tự động.”
Xu hướng công nghệ tác nhân AI có thể thấy rõ trong các phát triển gần đây trong ngành công nghiệp tiền điện tử, chẳng hạn như việc ra mắt chương trình tăng tốc trị giá 10 triệu USD của Fetch.ai dành cho các công ty khởi nghiệp tác nhân AI và tài liệu trắng của ai16z về tầm nhìn của mình cho các tác nhân AI bản địa trên Web3.
