人工智能如何改寫加密貨幣交易中的人類角色
人工智能（AI）正逐步融入加密貨幣交易領域，加快了過去由人類完成的分析、執行及優化流程。投資者和交易公司面臨一個挑戰：到底可以自動化多少決策，同時又不會削弱控制權、問責制和人類判斷力？
儘管部分項目正嘗試更自主的交易系統，但目前大多數加密貨幣的AI工具仍受嚴格限制。人類依然負責制定策略、設定風險限額及承擔結果責任，而機器則承擔大量數據密集型任務，如研究和監控。
在加密市場中，自動化與監督之間的平衡正悄然改變交易工作流程，並開始重新定義哪些人類角色仍然重要。
Surf AI的聯合創辦人兼CEO Ryan Li指出：「AI正在取代80%沒有人願意做的工作。最優秀的研究人員利用AI大幅提升工作效率。」
這種變化已經影響到加密交易公司的運作方式、初級職位的定義，以及人類判斷在日益自動化市場中的地位。
加密交易職位面臨AI挑戰
隨著AI代理在2024年最後一季度崛起，利用AI提升加密交易效率的興趣大增。像Virtuals Protocol這類項目因AI管理錢包和鏈上活動的實驗而備受關注。
雖然AI代理仍由人類監督，但其潛力引發了未來市場中交易者是否依然不可或缺的疑問。
True Trading的聯合創辦人Igor Stadnyk表示：「從技術角度看，自主交易已經可行。問題不在於執行，而是控制、限制和問責。」
他補充說：「策略選擇和風險管理仍是人類決定——你決定交易什麼和承擔多少風險，畢竟這關乎你的薪水。」
這種對職位被取代的擔憂不僅限於加密領域。在傳統金融界，斯坦福大學和波士頓學院的研究人員利用1990年至2020年間美國數千個共同基金的公開數據，測試AI分析師的表現。
結果顯示，AI管理的投資組合每季度平均比人類管理多賺1710萬美元。斯坦福會計學教授Ed deHaan領導的實驗指出，他不認為投資組合經理會被大規模取代，但初級分析師的職位可能面臨風險。
Li提到，他曾面試過許多來自加州大學伯克利分校、成績優異卻不懂編程的應徵者，這反映出隨著AI代勞，傳統的基礎技能培養和招聘標準正在弱化。
在加密市場，去中心化永續合約交易所Aster進行了一場實驗，讓100名人類交易員與100個AI模型在熊市條件下對決。
結果顯示，人類交易員損失32.21%，而AI模型雖然也虧損，但資本保護更佳，損失僅4.48%。
AI交易與算法交易的區別
如今，算法交易系統已接管大部分主要市場的交易執行，取代了人類交易員的部分職能。
Stadnyk指出，許多人將AI交易視為算法交易的延續，這種誤解加劇了對職位被取代的恐懼。事實上，AI交易屬於完全不同的系統類型。
算法交易依賴確定性規則，根據預設策略在特定條件下執行，設置完成後幾乎不留解釋空間。
而AI則在不確定環境下運作，能處理缺失、噪聲甚至矛盾的信息，因而在信息不完整且條件不斷變化時更具優勢。
AI能即時吸收並解讀跨區域、跨語言的新聞、社交媒體和市場情緒，幫助交易員捕捉難以用固定規則編碼的敘事變化和文化背景。
BNB Chain的增長執行董事Nina Rong表示，AI協助加密交易者收集公開領域的信息，提升研究效率，並讓非程式員也能利用編程工具。懂得利用這些工具的行業專家目前處於極具優勢的位置。
儘管AI提升了交易效率，但關於職位被取代的擔憂依然存在。根據Santiment的數據，2025年6月，AI取代工作成為加密社群討論的熱門話題。
人類判斷在AI驅動的加密交易中依然重要
AI尚未將人類從加密交易中完全取代，但已悄然改變了行業內的工作分配，尤其是在以往依賴初級分析師和實習生團隊的研究崗位。
Li表示，隨著AI承擔了大量例行研究工作，這些團隊結構已經開始改變。「基金過去會聘請一整隊研究人員或實習生，現在只需要一位能與AI高效合作的優秀研究員。」
不過，也有AI系統擁有更高自主權。在加密和傳統金融領域，自主模型可被配置為管理錢包、再平衡投資組合並執行交易，無需持續人類批准。
Stadnyk相信，主要市場參與者已在某種程度上使用這類系統，儘管他們未必大規模推廣或公開宣傳。
隨著交易執行越來越自動化，交易員能將精力集中於策略和風險管理，而非繁瑣的手動操作。Stadnyk指出，這種轉變比很多人預期的還要快。
「自從AI代理在X平台獲得關注已過一年，這在加密界相當於航空航天領域的十年，或醫療領域的一百年，因為一切都能迅速測試。」
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編輯評論：AI在加密交易中的角色轉變與人類價值再定位
這篇報道深刻揭示了AI如何在加密貨幣交易中逐步取代繁重的數據處理和例行研究工作，卻又無法完全取代人類在策略制定和風險判斷上的核心地位。這種「人機協作」的模式，反映出AI技術並非單純的威脅，而是推動行業效率革命的催化劑。
值得注意的是，AI的崛起不僅挑戰了傳統職位結構，也促使人才培養和招聘標準發生變革。過去依賴「硬實力」的基礎技能，如編程能力，現在成為衡量專業素質的重要門檻。這提醒香港及全球的加密行業，未來人才培訓應更注重AI工具的應用能力和跨領域整合能力，而非僅僅依賴傳統學術成績。
此外，AI與算法交易的本質區別也值得關注。AI的適應性和對不確定信息的處理能力，使其在動態多變的市場環境中更具競爭力。這意味著未來交易策略將更加依賴AI對複雜信息的綜合分析，而人類則需發揮判斷力和倫理監督，防止技術失控。
最後，AI在加密交易中帶來的效率提升和風險控制優勢，可能會促使更多資本流入這一領域，推動整個生態系統的成熟與發展。香港作為國際金融中心，應積極擁抱這股AI浪潮，培養符合未來需求的專業人才，並建立相應的監管框架，確保技術與人類價值的和諧共生。
以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。圖片由Gemini 根據內容自動生成。
