AI驅動DeFi：安全擴展的挑戰與策略

如何在AI時代安全擴展DeFAI

隨著AI代理重塑去中心化金融（DeFi），DeFAI的興起帶來了巨大的潛力和顯著的風險。要安全擴展，必須解決如幻覺和系統性失敗等挑戰。

在所有智能合約區塊鏈上，當一筆交易在去中心化金融中發出並進入其交易池時，便被稱為進入“黑暗森林”，因為任何人都可以看到並利用這筆交易。通常，最準備好且信息最充足的用戶，利用最佳技術來獲取這些交易的利益。

對於這個行業來說，利用交易的動機被稱為礦工可提取價值（MEV）。MEV機器人被創建來利用這一點，它們以簡單的預設規則運行，靈活性較低。這些基於規則的機器人迄今為止從以太坊交易中獲得了數百萬美元，而在AI和AI代理的新時代，我們預計這一數字將呈指數增長——這一切都有其好壞之處。

根據預測，到2025年底，超過50%的鏈上交易量將由不同的AI代理驅動，這些代理將擁有比當前機器人更強大的功能。我們可以看到，去中心化金融AI（DeFAI）平台如HeyAnon和Griffain的啟動平台使用率和代幣價格顯著上升。

AI代理在DeFi中的角色

我們正處於AI代理的起步階段，行業利益相關者正在評估這些新工具的潛力。作為一個行業，我們正處於研究和開發階段，可以觀察到至少三個在DeFi中的明確功能或角色。

正如ChatGPT通過將AI更接近主流用戶而徹底改變了AI行業，AI代理也可能減少學習曲線，使DeFi更接近大眾。顯然，首批利用AI代理為DeFi帶來好處的將是行業專業人士，因為他們是首個尋找任何工具以在黑暗森林中獲取優勢的人。

我們將很快看到MEV代理和市場製造商。在更遙遠的未來，所有對AI持樂觀態度的人都期望AI代理能夠進化到擁有獨立目標和決策能力的水平，而無需人類干預。

鑒於AI代理在DeFi中的潛在影響及其高風險活動，必須考慮它們所帶來的安全風險。沒有人希望對像Terra/LUNA崩潰這樣的AI觸發的黑天鵝事件負責。

幻覺問題

AI代理所增加的一個已知安全風險是幻覺。這一現象是指大型語言模型（LLM）提供無意義或錯誤的答案。想像一下，如果一個AI在DeFi中執行簡單的交換，但卻幻覺出一個巨額的佣金或合約地址，這可能會導致用戶的重大損失。

除了意外的幻覺外，一些AI還可能被駭客攻擊，執行超出其編程範疇的任務，這在DeFi的背景下——因為它們將處理具有抗審查性的去中心化代幣——可能會導致用戶資金的損失。

AI代理在DeFi中的廣泛使用可能會增加整個加密貨幣市場的系統性失敗風險，使幻覺成為DeFAI發展中的一個重要瓶頸。

DeFAI建設者的策略

AI幻覺是一個正在廣泛研究的真實問題。雖然有多種策略可以應對，但如果我們針對DeFAI行業進行評估，以下是任何建設者應考慮的最相關策略。

1. **建立健全的規則集**：每位建設者必須為代理的運作建立一套長而精確的規則，以最小化錯誤風險。這應該以平衡的方式進行，因為建立健全的規則集可能容易且快速，但可能使代理的運作更為靜態，對新信息的適應性較差。

2. **進行全面的壓力測試**：任何AI代理都必須針對無限可能的互動進行詳細測試。通過這些測試收集的信息，建設者將能夠了解代理的能力和限制，以確定現實的目標。

3. **實施護欄系統**：目前在不同應用中已經實施了各種AI護欄。對於DeFAI代理，最好使用實時驗證系統，利用其他LLM進行自動化壓力測試，並在執行之前對每一個行動進行動態評估。

安全的DeFAI是可以實現的

AI代理在DeFi中的潛力才剛剛開始顯現。它們始終保持連接，能夠做出決策，並且能在毫秒內執行無數交易，這是任何交易者都渴望的競爭優勢。許多預測認為，DeFAI將很快處理大多數鏈上交易。

要達到這一點，我們必須理解當前LLM的能力，並解決導致幻覺和偏見的挑戰，以便DeFAI能夠安全擴展。隨著AI模型的不斷演變和DeFAI建設者之間的持續合作，我們將看到AI代理與區塊鏈的自然整合。

這篇文章提供了一個深入的視角，讓我們看到AI在DeFi中的潛力與風險並存。隨著技術的進步，如何在創新與風險之間找到平衡，將是未來發展的關鍵。這不僅是技術的挑戰，更是對整個金融生態系統的考驗。

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