人工智慧加密貨幣交易將如何重塑和顛覆人類角色

作者：Yohan Yun，來源：Cointelegraph，編譯：Shaw 金色財經

人工智慧 (AI) 正在逐漸融入加密貨幣交易中，加速以前由人工完成的分析、執行和優化流程。

投資者和交易公司正面臨着這樣的挑戰：如何在不削弱控制權、問責制或人類判斷的前提下，實現決策的自動化程度。

儘管一些項目正在努力構建更加自主的交易系統，但加密貨幣領域的大多數人工智慧工具仍然受到諸多限制。人類仍然負責制定策略、設定風險限額並承擔結果責任，而機器則承擔了大部分用於數據密集型任務（例如研究和監控）的帶寬。

在加密貨幣市場，自動化和監管之間的平衡正在悄然重塑交易工作流程，並開始重新定義哪些人類角色仍然重要。

「人工智慧正在取代80%沒人願意做的工作。最優秀的科研人員利用人工智慧來大幅提升他們的工作效率，」加密貨幣研究平台Surf AI的聯合創始人兼首席執行官Ryan Li告訴Cointelegraph。

這種變化已經影響到加密貨幣交易公司的營運方式、初級職位的定義，以及在日益自動化的市場中人類判斷仍然占據的位置。

金融等數據密集型行業是受人工智慧威脅最大的行業之一。（來源：世界經濟論壇）

加密貨幣和交易工作面臨AI表現帶來的擔憂

2024年第第四季，隨著人工智慧代理（AI Agent）的出現，人們對利用人工智慧提升加密貨幣效率的興趣迅速增長。諸如Virtuals Protocol之類的項目因其涉及人工智慧管理的錢包和鏈上活動的實驗而備受關注。

儘管人工智慧代理仍受人類監督，但它們日益增長的潛力引發了人們對交易員在未來市場中是否仍必不可少的疑問。

「從技術角度來看，自主交易已經可行。問題不在於執行，而在於控制、限制和問責，」人工智慧交易平台True Trading的聯合創始人Igor Stadnyk告訴Cointelegraph。

他補充道：「但是，策略選擇和風險把控仍然是人為的決定——你決定交易什麼以及承擔多大的風險。畢竟，這是你的收入。」

對市場替代的擔憂不僅限於加密貨幣領域。在傳統金融領域，斯坦福大學和波士頓學院的研究人員利用1990年至2020年間數千個美國共同基金投資組合的公開實時數據，對一款人工智慧分析師進行了測試。

人工智慧管理的投資組合平均每個季度每隻基金的收益比人工管理的同類基金高出1710萬美元。領導這項實驗的斯坦福大學會計學教授Ed deHaan表示，他預計不會出現投資組合經理大規模失業的情況，但警告稱初級分析師的職位可能會面臨風險。

Ryan Li談到他從母校評估過但最終沒有錄用的求職者時說：「我見過很多來自伯克利大學成績滿分的人，但他們不會編程。他們什麼都不會寫，因為他們完全依賴人工智慧。」

這句話並非批評現代學生的學術能力，而是指出隨著人工智慧工具承擔了曾經有助於培養基礎技能的工作，傳統的招聘信號是如何減弱的。

在加密貨幣市場，去中心化永續合約交易所Aster進行了一項獨立實驗，在市場下跌期間，讓100名人類交易員與100個AI模型進行較量。

Aster的交易策略檢驗了人工智慧在熊市中保值能力的強弱。來源：Aster

比賽結束時，人類交易員虧損了32.21%。人工智慧模型也以虧損告終，但它們更有效地保住了資金，虧損率為4.48%。

人工智慧交易並非算法交易

目前，算法系統處理了主要市場中絕大多數的交易執行，取代了曾經由人工交易員執行的任務。

Stadnyk表示，人們對工作崗位流失的擔憂很大程度上源於將人工智慧交易視為算法交易的延續，而不是完全不同的系統類別。

簡而言之，算法交易是圍繞確定性規則構建的，當滿足特定條件時，會執行預定義的策略，一旦這些規則設定好，就幾乎沒有解釋的空間。

「人工智慧的應用是在不確定性下進行的，數據可能缺失、存在噪聲，甚至相互矛盾，」Stadnyk說。「人工智慧在這些情況下很有用，因為它即使資訊不完整、情況不斷變化也能正常運行。」

人工智慧可以實時吸收和解讀跨地區、跨語言的新聞、社交媒體和情緒，使交易員能夠將難以編碼到固定規則中的敘事轉變和文化背景考慮在內。

BNB Chain增長執行總監Nina Rong表示，在網路層面也出現了類似的模式，交易活動的增加使得交易者行為的變化更加明顯。

Nina Rong告訴Cointelegraph：「人工智慧可以幫助加密貨幣從業者收集資訊，提高研究效率，但只能使用已經公開的資訊。」

她補充說：「這也讓非程序員能夠將編程作為一種工具。能夠利用vibe編碼優勢的領域專家目前處於非常有利的地位。」

儘管人工智慧提高了交易員的效率，但人們對工作崗位流失的擔憂依然存在。據利用人工智慧追蹤市場動態的加密貨幣研究平台Santiment稱，6月份，人工智慧取代工作崗位的話題在加密貨幣領域的社交媒體討論中占據主導地位。

在Meme幣和Strategy之前，人工智慧取代工作崗位是熱門討論話題。來源：Santiment

在人工智慧驅動的加密交易中，人類判斷仍然重要

人工智慧並未將人類從加密貨幣領域中剔除，但它正在重塑整個行業的勞動分配方式。這種轉變大多悄然發生，體現在任務層面，尤其是在過去依賴初級分析師和實習生團隊的研究崗位上。

Ryan Li表示，隨著人工智慧吸收了過去需要更多人力才能完成的常規研究工作，這些結構已經在發生變化。

他說：「以前這些資金是用來聘請研究團隊或實習生的。現在只用來聘請一位非常出色的研究人員，這位研究人員能更好地與人工智慧合作。」

但有些情況下，人工智慧系統擁有更高的自主性。在加密貨幣和傳統金融領域，都可以配置自主模型來管理錢包、重新平衡投資組合併執行交易，而無需持續的人工審批。

「我相信，即使主要參與者沒有積極擴大規模或公開宣傳，他們也已經在以某種形式這樣做了，」他補充道。

人工智慧代幣在2024年末曾一度飆升，但此後市值已縮水約67%。來源：CoinMarketCap

隨著交易執行日益自動化，交易員可以將精力集中在策略和風險控制上，而不是手動操作。Stadnyk認為，這種轉變發生的速度比許多人預期的要快。

「人工智慧代理在[X]上首次獲得應用已經過去一年了。在加密貨幣領域，這相當於[航空航天]領域的10年，或者醫學領域的100年，因為一切都可以很快地進行測試，」Stadnyk說。

來源：金色財經

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在投資加密貨幣前，請務必深入研究，理解相關風險，並謹慎評估自己的風險承受能力。不要因為短期高回報的誘惑而忽視潛在的重大損失。