Три реальні кейси: Як світ криптовалют застосовує штучний інтелект

Одна з найбільших AI-компаній, OpenAI, нещодавно отримала $40 млрд інвестицій, вкотре продемонструвавши важливість цієї технології. Кожна галузь використовує ШІ по-своєму - і світ криптовалют не є винятком. Ось три реальні кейси.

Кейс №1: Дослідження ринку криптовалют

До появи інструментів штучного інтелекту користувачам доводилося збирати інформацію вручну, використовуючи різні пошукові системи, такі як Google, Yahoo, Bing та інші.Зараз ситуація кардинально змінилася. Ринок наповнився інструментами, які надають релевантні дані за лічені секунди, включаючи всю основну інформацію про криптовалюту - її походження, структуру, еволюцію та інше.

Loading...

Твіт було видалено автором.

Але ми все зберегли 🙂.

Однак відповіді від платформ залежать від введених початкових даних і пріоритетів розробників. Наприклад, на запитання "Що таке біткоїн?" різні сервіси зі штучним інтелектом пропонують різні відповіді.

Grok, який Ілон Маск успішно інтегрував у X (колишній Twitter), починає з цього:

"Біткоїн - це децентралізована цифрова валюта, створена в 2009 році анонімною особою або групою осіб під псевдонімом Сатоші Накамото".

ChatGPT, з іншого боку, підкреслює децентралізацію:

"Біткоїн - це децентралізована цифрова валюта, яка дозволяє здійснювати прямі транзакції між користувачами через Інтернет без участі центральних органів влади, таких як банки або уряди".

Загалом, інструменти штучного інтелекту надають інформацію про коливання цін і динаміку ринку. Використовуючи дані з таких джерел, як CoinMarketCap і CoinGecko, такі сервіси, як ChatGPT і Grok, можуть швидко створювати графіки і ділитися оновленнями цін для всіх основних криптовалют і не тільки.

Випадок №2: Торгівля

Трейдери все більше покладаються на технології штучного інтелекту для вдосконалення своїх стратегій, прийняття обґрунтованих рішень і підвищення ефективності торгівлі.

І це не дивно - ШІ може аналізувати величезні обсяги даних у режимі реального часу, розпізнавати закономірності та прогнозувати рух цін. Це особливо важливо у світі криптовалют, де ринки більш волатильні, ніж традиційні. Однією з ключових переваг штучного інтелекту є швидкість обробки величезних масивів даних, а також аналіз ринкових настроїв через соціальні мережі та джерела новин. Інструменти управління ризиками допомагають виявити та мінімізувати потенційні збитки.

Для торгівлі інвестори часто використовують такі інструменти, як торгові боти. Ці боти автоматично купують і продають активи за заздалегідь визначеними умовами на основі різних даних. ШІ також використовує предиктивну аналітику, яка прогнозує майбутній рух цін, використовуючи історичні дані для аналізу тенденцій. Системи аналізу настроїв оцінюють громадську думку на платформах соціальних мереж.

Незважаючи на свою ефективність, ці інструменти не позбавлені обмежень. ШІ може не впоратися з оцінкою ринкових умов, коли стикається з високою волатильністю, раптовими регуляторними змінами, необхідністю постійного оновлення моделей та іншими факторами.

Кейс №3: NFT і цифрове мистецтво

Незважаючи на те, що популярність не взаємозамінних токенів (NFT) значно знизилася, люди все ще використовують ШІ для їх створення. Багато хто використовує АІ-моделі мистецтва, такі як DALL-E, Midjourney або GAN, щоб генерувати зображення, музику і 3D-об'єкти для колекцій NFT.

Більше того, деякі проекти NFT використовують АІ для розвитку або трансформації творів мистецтва на основі взаємодії з користувачами або ринкових тенденцій. Наприклад, "аватари, згенеровані ШІ", які змінюються в залежності від активності у вашому криптогаманці.

Loading...

Твіт було видалено автором.

Але ми все зберегли 🙂.

Різні платформи також дозволяють створювати нові зображення шляхом змішування існуючих. Однією з таких платформ є Artbreeder. Завдяки зручному інтерфейсу художники можуть змішувати та поєднувати твори мистецтва, створюючи унікальні візуальні ефекти, згенеровані штучним інтелектом.

Artbreeder використовує генетичну модель, яка дозволяє користувачам "виводити" нові зображення, поєднуючи кілька фотографій для створення абсолютно нових творів. Вдосконалені алгоритми ШІ гарантують, що кожне зображення виглядає як живий цифровий об'єкт.

Які підводні камені?

Незважаючи на очевидні переваги, штучний інтелект має і свої недоліки. Навчання великих моделей, таких як GPT або DALL-E, вимагає значних енергетичних ресурсів, що викликає занепокоєння з приводу екології. Ось чому законодавці в таких країнах, як США, пропонують спеціальні штрафи для центрів обробки даних зі штучним інтелектом.

Loading...

Твіт було видалено автором.

Але ми все зберегли 🙂.

ШІ часто видає не зовсім точні результати, що потенційно може спотворювати реальні ситуації. У якийсь момент люди можуть почати сліпо довіряти результатам ШІ без критичного мислення. Крім того, надмірна автоматизація може призвести до втрати базових навичок, таких як навігація, письмо та аналіз.

У таких спеціалізованих сферах, як торгівля, ШІ потребує вдосконалення в кількох напрямках. До них відносяться більш точні і надійні торгові алгоритми, колаборативні системи ШІ, які спільно аналізують дані, і безперервне навчання на основі ринкових даних.

Найбільші гравці в галузі ШІ вже працюють над вирішенням багатьох з цих питань. Це особливо помітно в США і Китаї, де такі гіганти, як Google, Microsoft, Meta і OpenAI, інвестують значні кошти в розробку і вдосконалення систем штучного інтелекту.

Китай, зокрема, зробив ШІ національним пріоритетом. Завдяки потужній державній підтримці, величезним ресурсам даних і корпоративним зусиллям таких компаній, як Baidu, Alibaba і Tencent, Китай швидко скорочує відставання - особливо в галузі прикладного ШІ та технологій спостереження.

Немає сумнівів, що ШІ розвиватиметься й надалі, хоча залишається невизначеним, наскільки швидко й ефективно можна буде усунути його недоліки.