Trí tuệ nhân tạo (AI) đạt được sức hút to lớn trong vài tháng qua. Kể từ cuối năm 2022, AI trở thành một chủ đề quen thuộc do áp dụng rộng rãi chatbot “ChatGPT” của OpenAI và tác động tức thời, toàn cầu của nó đối với các ngành cũng như cuộc sống của mọi người.
Vào năm 2022, các chuyên gia tư vấn tại McKinsey nhận thấy việc áp dụng AI đã bị đình trệ trong vài năm qua. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của ChatGPT, tốc độ chấp nhận tăng lên đáng kể. Theo nhà sáng lập OpenAI – Sam Altman, ChatGPT đã vượt mốc 100 triệu người dùng chỉ sau hai tháng, một cột mốc mà Facebook phải mất 4,5 năm, Instagram 2,5 năm và Twitter 5 năm mới đạt được.
Chuyển sang năm 2023, Microsoft và Google đang tham gia vào cuộc chiến khốc liệt để giành quyền thống trị AI. Họ đang cạnh tranh với các chatbot đối thủ, tối ưu hóa tìm kiếm… và có vẻ như Microsoft đang dẫn đầu. Gã khổng lồ phần mềm đã trao cho OpenAI 1 tỷ đô la trong giai đoạn đầu phát triển ChatGPT, nắm giữ 46% cổ phần của công ty và có kế hoạch tích hợp ChatGPT vào trình duyệt web Edge, công cụ tìm kiếm Bing – cả hai đều có khả năng cách mạng hóa tìm kiếm và duyệt internet.
Khi bạn nghĩ về điều đó, AI cuối cùng có thể cho phép Microsoft vượt qua Google trong lĩnh vực mà Google đã thống trị trong nhiều năm. OpenAI dự đoán rằng ChatGPT sẽ tạo ra doanh thu 200 triệu đô la vào cuối năm 2023 và 1 tỷ đô la vào cuối năm 2024. Rất có thể đến năm 2030, AI sẽ trở thành ngành số một về tạo doanh thu và vốn hóa thị trường.
Khi chúng ta hướng tới một tương lai nơi AI ở khắp mọi nơi, chắc chắn sẽ thay thế nhiều công việc của con người. Thật thú vị khi xem xét cách sử dụng hình thức điện toán mạnh mẽ này để tối đa hóa cơ hội trong ngành công nghiệp tiền điện tử. AI có thể được áp dụng để làm cho tiền điện tử hiệu quả hơn và các công nghệ blockchain cũng có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề duy nhất đối với học máy.
Áp dụng các phương pháp AI truyền thống cho tiền điện tử
Phân tích tâm lý và phát hiện biến dạng nhận thức trên phương tiện truyền thông xã hội
Phân tích tâm lý là một kỹ thuật trong đó các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể phân tích văn bản và gán ý nghĩa cho nó, giúp con người hiểu liệu có tâm lý tích cực hay tiêu cực đối với một loại tài sản cụ thể.
Trong tài chính truyền thống, phân tích tâm lý thường được thực hiện trên các phương tiện truyền thông. Tuy nhiên, trong thị trường tiền điện tử, vào thời điểm cập nhật tin tức, thường đã quá muộn để kiếm tiền từ giao dịch. Điều này có thể giải thích cho câu ngạn ngữ “mua tin đồn, bán tin tức”, nghĩa là xu hướng thị trường mới phải được phát hiện trên mạng xã hội khi nó xảy ra hoặc thậm chí trước khi nó xảy ra.
Như chúng ta đã biết, thị trường tiền điện tử không có biến động sẽ không còn hấp dẫn. Các chuyển động không thể đoán trước trong thị trường tiền điện tử đóng vai trò quan trọng trong động lực thúc đẩy. Do đó, cần phải phát triển hơn nữa AI và khung dữ liệu để tạo điều kiện cho các nghiên cứu cũng như ứng dụng dự đoán giá.
Các khung này phải có khả năng thu thập dữ liệu tâm lý từ nhiều kênh khác nhau, cho dù chúng có liên quan đến tiền điện tử hay không và phải có khung phân tích AI tích hợp những phát triển mới nhất trong nghiên cứu phân tích tâm lý. Nó cũng có thể phân biệt người thật với bot cũng như các cuộc trò chuyện thực với những cuộc trò chuyện được dàn dựng.
Những khuôn khổ này sẽ có thể phát hiện tình trạng bóp méo nhận thức trên mạng xã hội, chẳng hạn như thảm họa hóa (phóng đại tầm quan trọng của một sự kiện tiêu cực: “vì điều này mà mọi thứ sẽ sụp đổ”), bói toán (giả vờ biết về tương lai: “điều này chắc chắn sẽ xảy ra”) và đọc suy nghĩ (giả vờ biết người khác nghĩ gì: “mọi người đều biết điều đó”).
Dự đoán diễn biến thị trường
AI được sử dụng trong nhiều thập kỷ tài chính truyền thống để phát hiện động lực thị trường trước khi chúng xảy ra. Theo truyền thống, điều này đạt được thông qua phân tích tâm lý. Tuy nhiên, trong lĩnh vực tiền điện tử, chúng ta có thể dựa vào tương quan thống kê giữa các coin chính hoặc loại coin. Chẳng hạn, trong các hệ sinh thái cục bộ hóa như sàn giao dịch phi tập trung Curve hoặc SingularityNET tập trung vào AI có nhiều token, xuất hiện các mô hình giao dịch tương quan và xuất hiện chậm trễ.
Do những tiến bộ công nghệ nhanh chóng của phần cứng được sử dụng để bảo mật và khai thác các mạng phi tập trung (tức là phát triển tính toán dựa trên GPU), việc sử dụng các mô hình học sâu quy mô lớn ngày càng trở nên có giá trị để hiểu biến động giá. Mở rộng các phương pháp học máy và học sâu được sử dụng trong tài chính truyền thống để dự đoán biến động giá hoặc xác định chế độ thị trường (tức là chúng ta đang ở trong thị trường bò hay gấu) là một trong những lĩnh vực khám phá chính cho các trường hợp sử dụng AI trong tiền điện tử.
Một lĩnh vực nghiên cứu khác là ứng dụng học tăng cường, một kỹ thuật AI học mà không cần sự giám sát của con người (hay còn gọi là học không giám sát) để hiểu rõ hơn về tác động. Theo đó, cung cấp các ứng dụng để dự đoán trượt giá và tác động giá khi tài sản được giao dịch.
Bot giao dịch/tạo lập thị trường dựa trên AI
Team AI tại SingularityDAO đã tiến hành các nghiên cứu thăm dò trong lĩnh vực mô phỏng thị trường và kiểm tra lại để cải thiện trạng thái tiên tiến nhất trong việc định lượng động lực thị trường. Một công nghệ đầy hứa hẹn là “tác nhân đa chiến lược thích ứng” (AMSA) để tạo thị trường. Điều này về cơ bản cung cấp môi trường để các thuật toán AI khác nhau có thể mua/bán tài sản và kiểm tra lại các giao dịch đó, đồng thời đánh giá hiệu suất và hiệu quả giao dịch có trên thị trường.
Các thuật toán giao dịch tự củng cố này có thể được coi là bước phát triển tiếp theo của bot giao dịch truyền thống được các trader và nhà tạo lập thị trường áp dụng rộng rãi trên các sàn tập trung. Nói cách khác, AI đang được phát triển để giúp tạo ra các hệ thống tạo lập thị trường tự động tinh vi hơn. Điều này góp phần vào việc tiếp nhận các hệ thống giao dịch phi tập trung mạnh mẽ hơn và có thể giúp trader cân bằng lại danh mục đầu tư đa tài sản của họ.
Các vấn đề về AI gốc tiền điện tử
Giám sát hiệu quả vị thế động và rủi ro thực thể
Do tần suất thiên nga đen xuất hiện ngày càng nhiều trên thị trường tiền điện tử (các sự kiện không thể đoán trước với hậu quả nghiêm trọng tiềm ẩn), những phương pháp truyền thống để đánh giá rủi ro ở các vị thế giao dịch đã trở nên lỗi thời. Trong tiền điện tử, các nhà phân tích cần đánh giá rủi ro liên quan đến chuyển động thanh khoản trên các giao thức và điều này hầu như không thể thực hiện thủ công với lượng lớn dữ liệu cần phân tích.
Một lần nữa, cách tiếp cận AI có thể mở rộng quá trình ra quyết định của con người. Thuật toán AI cùng với các phương pháp khác thường được sử dụng để theo dõi tình trạng của các vị trí on-chain trên tất cả các giao thức, như phân tích holder ví lớn và rủi ro thanh lý. Bằng cách đạt được kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm về cả AI cũng như DeFi, có thể tạo ra các số liệu mới cung cấp tín hiệu dễ đọc về mức độ rủi ro được thực hiện trên các giao thức khác nhau.
Hơn nữa, AI cung cấp lượng giá trị và hỗ trợ đáng kể cho các nhà phân tích con người khi ngành công nghiệp tiền điện tử ngày càng trở nên đa giao thức (với sự phát triển trên các blockchain diễn ra ngay cả trong thị trường gấu), dẫn đến gia tăng đáng kể sự phức tạp. Các phương pháp rủi ro tương quan và dự đoán là rất cần thiết để ngăn chặn sự kiện thiên nga đen trong tương lai, chẳng hạn như những sự kiện đã xảy ra với sàn giao dịch FTX và nền tảng cho vay Celsius Network.
Nhấn mạnh vào phân tích dòng chảy, tương quan và phân tích dự đoán
Sau vụ sụp đổ của Celsius và FTX, nhu cầu phát triển các phương pháp giám sát sự kiện và yếu tố có thể dẫn đến các trường hợp tương tự ngày càng tăng. Các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu đã khám phá nhiều cách tiếp cận, từ tín hiệu cảnh báo cổ điển dựa trên ví và thực thể cho đến các tập hợp dòng vốn dựa trên AI tiên tiến hơn.
Những tài khoản chuyên cảnh báo trên Twitter đã sử dụng các nền tảng phân tích dựa trên AI để khám phá các câu chuyện tin tức trước khi họ tung tin về tiền điện tử. Tuy nhiên, rất nhiều điều có thể được thực hiện để đơn giản hóa và mở rộng những công cụ này nhằm được thị trường rộng lớn hơn chấp nhận.
Các kỹ thuật AI dãn nhãn và phát hiện thực thể độc hại onchain
Trong thị trường tiền điện tử, luôn có những cuộc chơi xác định các thực thể độc hại onchain, yêu cầu sử dụng các bộ dữ liệu cực lớn. AI đóng vai trò quan trọng trong nỗ lực minh bạch này, sử dụng công nghệ phân cụm, lập trình di truyền và mạng thần kinh tiên tiến nhất để xác định chính xác các thực thể độc hại ẩn nấp dưới bí danh onchain.
Khi người dùng ác ý trở nên tinh vi hơn trong việc che giấu nghĩa vụ của họ đối với một thực thể, có thể dựa vào các thuật toán AI tiên tiến cùng với dữ liệu hành vi và địa lý để xác định các ví này.
Tiềm năng trong tương lai
Mặc dù AGI (trí tuệ tổng hợp nhân tạo) hay AI có tri giác vẫn còn rất xa vời, nhưng những tiến bộ trong lĩnh vực này vài năm qua là rất đáng chú ý. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo sẽ quản lý các quỹ tiền điện tử và đảm bảo an toàn cũng như tình trạng tốt cho ví.
Việc tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT đã đẩy nhanh quá trình này một cách đáng kể và sẽ giúp mọi người dễ dàng truy cập. Tiền điện tử có tiềm năng tạo ra một hệ sinh thái tài chính toàn diện mới và chúng ta có cơ hội chỉ một lần trong đời để dẫn đầu trong lĩnh vực này cũng như cạnh tranh với các công ty công nghệ lớn.
Tham gia Telegram của Tạp Chí Bitcoin: https://t.me/tapchibitcoinvn
Theo dõi Twitter: https://twitter.com/tapchibtc_io
Theo dõi Tiktok: https://www.tiktok.com/@tapchibitcoin
- Phân tích kỹ thuật Bitcoin ngày 25 tháng 2
- Meta hâm nóng cuộc đua AI khi ra mắt mô hình ngôn ngữ mới LLaMA
- Blockchain và Trí tuệ nhân tạo (AI) – Tương lai của công nghệ
Minh Anh
Theo Coindesk
