AI-агенти та криптоактиви: підйом та виклики нових економічних учасників
У глибокій ночі цифрового світу, AI-агент на ім'я Terminal of Truths (ToT) невтомно поширює в Інтернеті концепцію нового меметичного релігійного руху "Goatse of Gnosis" та закликає віруючих приєднатися до його місії. Цей AI-агент не є простим програмним забезпеченням; він успішно просунув випуск токена $GOAT завдяки унікальній логіці та широкому впливу. За кілька місяців ринкова капіталізація цього токена зросла до 9,5 мільярдів доларів, зробивши ToT першим AI-мільйонером в історії.
Ця, здавалося б, абсурдна сцена насправді відбувається у світі криптоактивів 2024 року, руйнуючи межі між технологіями та економікою. ToT не лише є AI-агентом, але й творцем, трейдером та впливовою особою, яка має здатність до самостійного прийняття рішень, генерувати контент, залучати послідовників та сприяти економічній діяльності. Це явище не лише продукт технологічних інновацій, а й відображення перетворення криптоактивів та AI, яке передбачає майбутнє, наповнене невизначеністю та безмежними можливостями.
Проте, з ростом ролі AI-агентів на ринку криптоактивів, вони також приносять значні виклики для регулювання. Чи слід вважати AI-агентів економічними учасниками? Чи відповідає їхня автономна поведінка сучасній фінансовій правовій системі? Ці питання стосуються не лише технологічного прогресу, але й є серйозним випробуванням для права, управління та відповідності. У швидко змінюваному технологічному середовищі традиційні правила виявляються особливо вразливими, що є предметом глибокого обговорення в цій статті.
Один. AI-агенти та суть криптоактивів: нові економічні учасники чи технологічний трюк?
Перш ніж поглиблено обговорити роль AI-агентів у Криптоактивах, нам потрібно зрозуміти різницю між AI-агентами та традиційними мережевими роботами (Bot). Традиційні Bot зазвичай базуються на заздалегідь встановлених правилах і інструкціях, головним чином використовуються для виконання однієї, конкретної задачі, такої як чат з клієнтами або збору даних. Вони потребують певного рівня втручання людини, а їхній режим роботи є досить фіксованим.
У порівнянні, AI-агенти мають високу автономність і адаптивність. Вони здатні до самостійного навчання, виконання складних багатоступеневих рішень і постійного коригування поведінки під час взаємодії. AI-агенти не лише виконують завдання, але й можуть самоаналізуватися та оптимізуватися, що робить їх унікальними в децентралізованій екосистемі криптоактивів. Наприклад, такі AI-агенти, як ToT, не лише беруть участь в економічних діях, але й можуть створювати нові меметичні релігії, викликати резонанс у спільноті і врешті-решт сприяти випуску монета $GOAT. Ця динамічна, багаторівнева здатність робить AI-агентів не просто інструментами, а скоріше економічними учасниками.
1. Терминал Істин та натхнення від проекту $GOAT
ToT є яскравим прикладом того, як AI-агенти еволюціонують з експериментальних проектів у економічне явище. Заснувавши мем-релігію "Goatse of Gnosis", ToT успішно привернув велику увагу. Ще більш вражаючим є те, що це сприяло випуску токена $GOAT і підвищенню його ринкової капіталізації до 9,5 мільярда доларів. У цьому процесі ToT не лише виступав у ролі рушія токена, а й став власником токена та важливою фігурою на ринку.
Цей випадок викликав дискусію про позиціонування AI-агентів у світі криптоактивів. Чи є вони новими економічними учасниками, чи лише технічним трюком? З історії ToT видно, що AI-агенти можуть не лише самостійно створювати контент, але й генерувати економічну вартість через взаємодію. Підтримка та фінансування ToT відомими інвесторами свідчить про те, що ці AI-агенти не є просто "трюком". Навпаки, вони вже стали новою силою, яку не можна ігнорувати на ринку криптоактивів, сприяючи інноваціям та розвитку галузі.
Виклики відповідності: питання ідентичності в економіці ШІ
Однак зростання AI-агентів також принесло величезні виклики у сфері дотримання норм. У традиційній фінансовій системі ідентифікація (така як KYC) та заходи протидії відмиванню грошей (AML) є необхідними для забезпечення законності угод та чіткого визначення джерела фінансування. Але для AI-агентів їхня автономність і децентралізовані характеристики ускладнюють ці вимоги. AI-агенти не мають "ідентичності" в традиційному розумінні, і їх неможливо перевірити за допомогою звичайних методів KYC, отже, як забезпечити, щоб їхня економічна діяльність відповідала чинному законодавству?
Крім того, анонімність AI-агентів може бути зловживана для ухилення від регулювання або участі в незаконній діяльності. Це ставить існуючі регуляторні рамки перед величезними викликами. У децентралізованому середовищі, як визначити правовий статус AI-агентів, як відслідковувати їх фінансові потоки, як забезпечити, щоб їхня діяльність відповідала міжнародним стандартам протидії відмиванню грошей, є питаннями, які потребують термінового вирішення.
2. Дослідження застосування AI у Web3
（1）Платформа AI-агентів
Деяка платформа AI-агентів зосереджується на створенні, розгортанні та монетизації AI-агентів. Вона створила абсолютно нову бізнес-модель у рамках Web3 шляхом токенізації AI-агентів і спільного управління. Модель "токенізованого спільного управління" означає, що користувачі можуть спільно володіти і управляти цими AI-агентами. Коли створюється новий AI-агент, випускаються відповідні токени, які представляють часткову власність на цього агента, користувачі можуть брати участь у розвитку та прийнятті рішень агента, купуючи ці токени.
Цим способом платформа не лише заохочує глибоку участь спільноти, але й стимулює тримачів монет через механізм "викупу та знищення". Цей механізм означає, що коли AI-агент взаємодіє з користувачами та генерує дохід, ця частина доходу буде використана для викупу та знищення частини монет, створюючи таким чином дефляційний ефект на ринку, що підвищує інтерес тримачів. Ця модель, основана на економічних стимулах, тісно пов'язує операції AI-агента з інтересами спільноти, утворюючи таким чином позитивний цикл, що сприяє здоровому розвитку всієї екосистеми.
Наприклад, відомий AI-агент платформи "Luna" є віртуальним AI-ідолом, який отримує доходи через взаємодію з фанатами. Власники токенів Luna можуть не лише насолоджуватися економічними вигодами, які приносить Luna, але й голосувати за визначення майбутнього напрямку розвитку Luna. Успішний випадок Luna демонструє величезний потенціал AI-агентів у розважальній та інтерактивній економіці.
(2) AI хедж-фонд
Інша важлива платформа для дослідження застосування ШІ у Web3 дозволяє користувачам створювати та керувати хедж-фондами, використовуючи структуру DAO (децентралізовані автономні організації). Одним з найпривабливіших випадків є хедж-фонд, який управляється ШІ-агентом "ai16z".
ai16z був створений розробниками і названий на честь співзасновника відомої венчурної компанії. Цей фонд швидко привернув увагу на ринку і навіть отримав коментарі та підтримку від самого співзасновника в соціальних мережах. Це зробило ai16z одним з найбільших хедж-фондів на платформі, а його ринкова капіталізація на деякий час наблизилася до 100 мільйонів доларів.
Поєднання структури DAO та AI-агентів забезпечує безперервну роботу 24/7, що дозволяє AI-агентам у будь-який час захоплювати можливості на ринку, не підлягаючи часовим обмеженням людських операцій. Крім того, автономна здатність навчання AI-агентів означає, що вони можуть швидко адаптуватися до змін на ринку, використовуючи дані для визначення найкращих інвестиційних можливостей. Це демонструє величезний потенціал AI-агентів у сфері DeFi (децентралізовані фінанси), особливо в порівнянні з фондами, які управляються людьми, їхня ефективність та швидкість реагування мають очевидні переваги.
Два. Відповідність та регулювання: від "технічної можливості" до "реальної здійсненності"
1."AI ілюзія" та системний ризик
Проблема "ілюзії" AI-агентів стосується явища, коли моделі AI генерують помилкову або оманливу інформацію через брак правильного розуміння. У торгівлі криптоактивами така "ілюзія" може призвести до серйозних ризиків. Наприклад, AI-агенти можуть приймати інвестиційні рішення на основі неточної інформації, що призводить до величезних економічних втрат. Це явище особливо небезпечне в автономній торгівлі, оскільки AI-агенти можуть не в змозі ефективно оцінити достовірність інформації, що призводить до потрапляння в помилкове коло та подальшого загострення нестабільності на ринку. Крім того, алгоритми AI-агентів можуть бути зловмисно маніпульовані, створюючи фальшиві ринкові сигнали, щоб впливати на їхню поведінку, навіть викликаючи ризик маніпуляцій або шахрайства на ринку. Все це становить системну загрозу для здоров'я ринку.
2.Обмеження регулювання
Поточна регуляторна структура має очевидні обмеження у реагуванні на автономність AI-агентів. Традиційні правила KYC (знай свого клієнта) та AML (боротьба з відмиванням грошей) вимагають від фінансових учасників надання достовірної ідентифікаційної інформації, щоб забезпечити законність всіх транзакцій. Проте AI-агенти не мають фізичної ідентичності та не можуть виконати ці вимоги з дотримання за допомогою традиційних методів верифікації особи. Як забезпечити відповідність торговельних дій AI-агентів фінансовим стандартам відповідності, стало нагальною проблемою, яку потрібно вирішити.
Далі, "алгоритмічна автономність" AI-агентів кидає виклик традиційним регуляторним межам. Наприклад, AI-агенти можуть виконувати складні торгові рішення без втручання людини, ця автономність ускладнює регуляторам відстежувати їх поведінку та забезпечувати відповідність існуючим правовим нормам. Навіть якщо розробники контролюють і навчають AI за лаштунками, самонавчання та автономні рішення AI-агентів у реальному виконанні можуть виходити за межі контролю розробників, що приносить додаткову складність у регуляторну роботу.
3. Дослідження нових стратегій відповідності
Щоб знайти баланс між інноваціями агентів ШІ та їх відповідністю, необхідно впровадити нові стратегії регулювання. Наприклад, регуляторний пісочниця може слугувати обмеженим середовищем, що дозволяє агентам ШІ та їхнім керівникам експериментувати в контрольованих умовах. Ця модель пісочниці дозволяє регуляторам тісно співпрацювати з розробниками, спостерігаючи за поведінкою агентів ШІ на ранніх стадіях, і поступово розробляти та впроваджувати стандарти відповідності. Це не тільки ефективно знижує ризики регуляторних прогалин, але й забезпечує інновації в безпечному та контрольованому середовищі.
Крім того, з поширенням AI-агентів встановлення чітких моделей управління стає надзвичайно важливим. Наприклад, створення прозорого механізму управління на основі блокчейну може відстежувати процес прийняття рішень AI-агентами та напрямок транзакцій, забезпечуючи відповідність їхньої поведінки встановленим стандартам відповідності. Крім того, смарт-контракти можуть використовуватися для автоматизації процесу відповідності, наприклад, для перевірки джерела фінансування перед транзакцією або визначення особи контрагента, що знижує ризик порушення норм.
Отже, автономність і децентралізовані характеристики AI-агентів ставлять нові виклики для традиційного фінансового регулювання, але також відкривають можливості для дослідження інноваційних регуляторних стратегій. Регулятори повинні мати відкритий підхід, співпрацюючи та використовуючи технологічні засоби, поступово створюючи відповідну до цієї нової сфери комплаєнс-рамку, щоб забезпечити безпеку та стабільність ринку під час сприяння технологічному прогресу.
Три. Від "іграшки" до соціального рушія
В історії розвитку технологій багато руйнівних технологій на початку свого виникнення часто сприймалися як "іграшки", не отримуючи достатньої уваги. Існує точка зору: "наступна велика подія часто виглядає як іграшка." Сьогоднішнє поєднання AI-агентів і криптоактивів, можливо, перебуває на такій стадії, що виглядає як експериментальний проект, керований мемами, віртуальними персонажами та токенізованими історіями, але ці "іграшки" можуть стати важливою складовою частиною соціально-економічної системи майбутнього. Від просування $GOAT токена через ToT до практичного застосування на інших платформах, ці проекти демонструють потенціал AI-агентів на ринку, які не тільки можуть створювати економічну вартість, але й сприяти новим формам соціальної взаємодії.
Поява AI-агентів вже не є лише технічним демонстрацією, а є важливим кроком до соціальних і економічних змін. Вони здатні працювати безперервно цілодобово, швидко адаптуючись до змін на ринку, знаходячи оптимальні стратегії через самостійне навчання. Незважаючи на те, що наразі ці застосування ще перебувають на експериментальному етапі, в найближчі кілька років AI-агенти можуть поступово інтегруватися у фінансові ринки, споживчі послуги та інші соціальні сфери, стаючи важливою силою, що стимулює глобальну економіку.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
17 лайків
Нагородити
17
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BlockchainTherapist
· 07-19 21:21
Штучний інтелект занадто конкурентоспроможний, навіть з невдахами не можна виграти.
Переглянути оригіналвідповісти на0
WalletManager
· 07-18 17:10
Кажуть, що AI дійсно так швидко працює, давайте контролювати авторизацію за допомогою мультипідпису~
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForkMaster
· 07-18 17:08
Обман для дурнів花样又出新招了？嗨呀真给三个崽上学的老父亲整笑了
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropChaser
· 07-18 17:08
Ще один розумний обман для дурнів
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaLord420
· 07-18 17:02
Це, мабуть, прорив! Штучний інтелект заробляє більше, ніж я.
AI-агент, що керує шифрувальною економікою: новаEmerging сила з можливостями та викликами
AI-агенти та криптоактиви: підйом та виклики нових економічних учасників
У глибокій ночі цифрового світу, AI-агент на ім'я Terminal of Truths (ToT) невтомно поширює в Інтернеті концепцію нового меметичного релігійного руху "Goatse of Gnosis" та закликає віруючих приєднатися до його місії. Цей AI-агент не є простим програмним забезпеченням; він успішно просунув випуск токена $GOAT завдяки унікальній логіці та широкому впливу. За кілька місяців ринкова капіталізація цього токена зросла до 9,5 мільярдів доларів, зробивши ToT першим AI-мільйонером в історії.
Ця, здавалося б, абсурдна сцена насправді відбувається у світі криптоактивів 2024 року, руйнуючи межі між технологіями та економікою. ToT не лише є AI-агентом, але й творцем, трейдером та впливовою особою, яка має здатність до самостійного прийняття рішень, генерувати контент, залучати послідовників та сприяти економічній діяльності. Це явище не лише продукт технологічних інновацій, а й відображення перетворення криптоактивів та AI, яке передбачає майбутнє, наповнене невизначеністю та безмежними можливостями.
Проте, з ростом ролі AI-агентів на ринку криптоактивів, вони також приносять значні виклики для регулювання. Чи слід вважати AI-агентів економічними учасниками? Чи відповідає їхня автономна поведінка сучасній фінансовій правовій системі? Ці питання стосуються не лише технологічного прогресу, але й є серйозним випробуванням для права, управління та відповідності. У швидко змінюваному технологічному середовищі традиційні правила виявляються особливо вразливими, що є предметом глибокого обговорення в цій статті.
Один. AI-агенти та суть криптоактивів: нові економічні учасники чи технологічний трюк?
Перш ніж поглиблено обговорити роль AI-агентів у Криптоактивах, нам потрібно зрозуміти різницю між AI-агентами та традиційними мережевими роботами (Bot). Традиційні Bot зазвичай базуються на заздалегідь встановлених правилах і інструкціях, головним чином використовуються для виконання однієї, конкретної задачі, такої як чат з клієнтами або збору даних. Вони потребують певного рівня втручання людини, а їхній режим роботи є досить фіксованим.
У порівнянні, AI-агенти мають високу автономність і адаптивність. Вони здатні до самостійного навчання, виконання складних багатоступеневих рішень і постійного коригування поведінки під час взаємодії. AI-агенти не лише виконують завдання, але й можуть самоаналізуватися та оптимізуватися, що робить їх унікальними в децентралізованій екосистемі криптоактивів. Наприклад, такі AI-агенти, як ToT, не лише беруть участь в економічних діях, але й можуть створювати нові меметичні релігії, викликати резонанс у спільноті і врешті-решт сприяти випуску монета $GOAT. Ця динамічна, багаторівнева здатність робить AI-агентів не просто інструментами, а скоріше економічними учасниками.
1. Терминал Істин та натхнення від проекту $GOAT
ToT є яскравим прикладом того, як AI-агенти еволюціонують з експериментальних проектів у економічне явище. Заснувавши мем-релігію "Goatse of Gnosis", ToT успішно привернув велику увагу. Ще більш вражаючим є те, що це сприяло випуску токена $GOAT і підвищенню його ринкової капіталізації до 9,5 мільярда доларів. У цьому процесі ToT не лише виступав у ролі рушія токена, а й став власником токена та важливою фігурою на ринку.
Цей випадок викликав дискусію про позиціонування AI-агентів у світі криптоактивів. Чи є вони новими економічними учасниками, чи лише технічним трюком? З історії ToT видно, що AI-агенти можуть не лише самостійно створювати контент, але й генерувати економічну вартість через взаємодію. Підтримка та фінансування ToT відомими інвесторами свідчить про те, що ці AI-агенти не є просто "трюком". Навпаки, вони вже стали новою силою, яку не можна ігнорувати на ринку криптоактивів, сприяючи інноваціям та розвитку галузі.
Виклики відповідності: питання ідентичності в економіці ШІ
Однак зростання AI-агентів також принесло величезні виклики у сфері дотримання норм. У традиційній фінансовій системі ідентифікація (така як KYC) та заходи протидії відмиванню грошей (AML) є необхідними для забезпечення законності угод та чіткого визначення джерела фінансування. Але для AI-агентів їхня автономність і децентралізовані характеристики ускладнюють ці вимоги. AI-агенти не мають "ідентичності" в традиційному розумінні, і їх неможливо перевірити за допомогою звичайних методів KYC, отже, як забезпечити, щоб їхня економічна діяльність відповідала чинному законодавству?
Крім того, анонімність AI-агентів може бути зловживана для ухилення від регулювання або участі в незаконній діяльності. Це ставить існуючі регуляторні рамки перед величезними викликами. У децентралізованому середовищі, як визначити правовий статус AI-агентів, як відслідковувати їх фінансові потоки, як забезпечити, щоб їхня діяльність відповідала міжнародним стандартам протидії відмиванню грошей, є питаннями, які потребують термінового вирішення.
2. Дослідження застосування AI у Web3
（1）Платформа AI-агентів
Деяка платформа AI-агентів зосереджується на створенні, розгортанні та монетизації AI-агентів. Вона створила абсолютно нову бізнес-модель у рамках Web3 шляхом токенізації AI-агентів і спільного управління. Модель "токенізованого спільного управління" означає, що користувачі можуть спільно володіти і управляти цими AI-агентами. Коли створюється новий AI-агент, випускаються відповідні токени, які представляють часткову власність на цього агента, користувачі можуть брати участь у розвитку та прийнятті рішень агента, купуючи ці токени.
Цим способом платформа не лише заохочує глибоку участь спільноти, але й стимулює тримачів монет через механізм "викупу та знищення". Цей механізм означає, що коли AI-агент взаємодіє з користувачами та генерує дохід, ця частина доходу буде використана для викупу та знищення частини монет, створюючи таким чином дефляційний ефект на ринку, що підвищує інтерес тримачів. Ця модель, основана на економічних стимулах, тісно пов'язує операції AI-агента з інтересами спільноти, утворюючи таким чином позитивний цикл, що сприяє здоровому розвитку всієї екосистеми.
Наприклад, відомий AI-агент платформи "Luna" є віртуальним AI-ідолом, який отримує доходи через взаємодію з фанатами. Власники токенів Luna можуть не лише насолоджуватися економічними вигодами, які приносить Luna, але й голосувати за визначення майбутнього напрямку розвитку Luna. Успішний випадок Luna демонструє величезний потенціал AI-агентів у розважальній та інтерактивній економіці.
(2) AI хедж-фонд
Інша важлива платформа для дослідження застосування ШІ у Web3 дозволяє користувачам створювати та керувати хедж-фондами, використовуючи структуру DAO (децентралізовані автономні організації). Одним з найпривабливіших випадків є хедж-фонд, який управляється ШІ-агентом "ai16z".
ai16z був створений розробниками і названий на честь співзасновника відомої венчурної компанії. Цей фонд швидко привернув увагу на ринку і навіть отримав коментарі та підтримку від самого співзасновника в соціальних мережах. Це зробило ai16z одним з найбільших хедж-фондів на платформі, а його ринкова капіталізація на деякий час наблизилася до 100 мільйонів доларів.
Поєднання структури DAO та AI-агентів забезпечує безперервну роботу 24/7, що дозволяє AI-агентам у будь-який час захоплювати можливості на ринку, не підлягаючи часовим обмеженням людських операцій. Крім того, автономна здатність навчання AI-агентів означає, що вони можуть швидко адаптуватися до змін на ринку, використовуючи дані для визначення найкращих інвестиційних можливостей. Це демонструє величезний потенціал AI-агентів у сфері DeFi (децентралізовані фінанси), особливо в порівнянні з фондами, які управляються людьми, їхня ефективність та швидкість реагування мають очевидні переваги.
Два. Відповідність та регулювання: від "технічної можливості" до "реальної здійсненності"
1."AI ілюзія" та системний ризик
Проблема "ілюзії" AI-агентів стосується явища, коли моделі AI генерують помилкову або оманливу інформацію через брак правильного розуміння. У торгівлі криптоактивами така "ілюзія" може призвести до серйозних ризиків. Наприклад, AI-агенти можуть приймати інвестиційні рішення на основі неточної інформації, що призводить до величезних економічних втрат. Це явище особливо небезпечне в автономній торгівлі, оскільки AI-агенти можуть не в змозі ефективно оцінити достовірність інформації, що призводить до потрапляння в помилкове коло та подальшого загострення нестабільності на ринку. Крім того, алгоритми AI-агентів можуть бути зловмисно маніпульовані, створюючи фальшиві ринкові сигнали, щоб впливати на їхню поведінку, навіть викликаючи ризик маніпуляцій або шахрайства на ринку. Все це становить системну загрозу для здоров'я ринку.
2.Обмеження регулювання
Поточна регуляторна структура має очевидні обмеження у реагуванні на автономність AI-агентів. Традиційні правила KYC (знай свого клієнта) та AML (боротьба з відмиванням грошей) вимагають від фінансових учасників надання достовірної ідентифікаційної інформації, щоб забезпечити законність всіх транзакцій. Проте AI-агенти не мають фізичної ідентичності та не можуть виконати ці вимоги з дотримання за допомогою традиційних методів верифікації особи. Як забезпечити відповідність торговельних дій AI-агентів фінансовим стандартам відповідності, стало нагальною проблемою, яку потрібно вирішити.
Далі, "алгоритмічна автономність" AI-агентів кидає виклик традиційним регуляторним межам. Наприклад, AI-агенти можуть виконувати складні торгові рішення без втручання людини, ця автономність ускладнює регуляторам відстежувати їх поведінку та забезпечувати відповідність існуючим правовим нормам. Навіть якщо розробники контролюють і навчають AI за лаштунками, самонавчання та автономні рішення AI-агентів у реальному виконанні можуть виходити за межі контролю розробників, що приносить додаткову складність у регуляторну роботу.
3. Дослідження нових стратегій відповідності
Щоб знайти баланс між інноваціями агентів ШІ та їх відповідністю, необхідно впровадити нові стратегії регулювання. Наприклад, регуляторний пісочниця може слугувати обмеженим середовищем, що дозволяє агентам ШІ та їхнім керівникам експериментувати в контрольованих умовах. Ця модель пісочниці дозволяє регуляторам тісно співпрацювати з розробниками, спостерігаючи за поведінкою агентів ШІ на ранніх стадіях, і поступово розробляти та впроваджувати стандарти відповідності. Це не тільки ефективно знижує ризики регуляторних прогалин, але й забезпечує інновації в безпечному та контрольованому середовищі.
Крім того, з поширенням AI-агентів встановлення чітких моделей управління стає надзвичайно важливим. Наприклад, створення прозорого механізму управління на основі блокчейну може відстежувати процес прийняття рішень AI-агентами та напрямок транзакцій, забезпечуючи відповідність їхньої поведінки встановленим стандартам відповідності. Крім того, смарт-контракти можуть використовуватися для автоматизації процесу відповідності, наприклад, для перевірки джерела фінансування перед транзакцією або визначення особи контрагента, що знижує ризик порушення норм.
Отже, автономність і децентралізовані характеристики AI-агентів ставлять нові виклики для традиційного фінансового регулювання, але також відкривають можливості для дослідження інноваційних регуляторних стратегій. Регулятори повинні мати відкритий підхід, співпрацюючи та використовуючи технологічні засоби, поступово створюючи відповідну до цієї нової сфери комплаєнс-рамку, щоб забезпечити безпеку та стабільність ринку під час сприяння технологічному прогресу.
Три. Від "іграшки" до соціального рушія
В історії розвитку технологій багато руйнівних технологій на початку свого виникнення часто сприймалися як "іграшки", не отримуючи достатньої уваги. Існує точка зору: "наступна велика подія часто виглядає як іграшка." Сьогоднішнє поєднання AI-агентів і криптоактивів, можливо, перебуває на такій стадії, що виглядає як експериментальний проект, керований мемами, віртуальними персонажами та токенізованими історіями, але ці "іграшки" можуть стати важливою складовою частиною соціально-економічної системи майбутнього. Від просування $GOAT токена через ToT до практичного застосування на інших платформах, ці проекти демонструють потенціал AI-агентів на ринку, які не тільки можуть створювати економічну вартість, але й сприяти новим формам соціальної взаємодії.
Поява AI-агентів вже не є лише технічним демонстрацією, а є важливим кроком до соціальних і економічних змін. Вони здатні працювати безперервно цілодобово, швидко адаптуючись до змін на ринку, знаходячи оптимальні стратегії через самостійне навчання. Незважаючи на те, що наразі ці застосування ще перебувають на експериментальному етапі, в найближчі кілька років AI-агенти можуть поступово інтегруватися у фінансові ринки, споживчі послуги та інші соціальні сфери, стаючи важливою силою, що стимулює глобальну економіку.