来源：CoinDesk
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仔细想想，微软最终可能凭借人工智能终结谷歌在搜索引擎领域的霸主地位。OpenAI预测，ChatGPT将在2023年实现2亿美元的创收，而到2024年底这一数值将达10亿美元。到2030年，人工智能很有可能成为创收和市值最高的行业。
马斯克成立人工智能公司X.AI:金色财经报道，根据美国内达华州的备案文件，马斯克在该州新成立了一家名为X.AI的人工智能公司。近期，马斯克创建了一家叫做“X”的空壳公司，将自己拥有的推特、SpaceX、特斯拉、Neuralink等所有公司打包加入其中。如今，“X”公司再添新丁X.AI，并且要与OpenAI展开竞争。[2023/4/15 14:05:04]
未来，人工智能将无处不在并取代许多人类工作。在此背景之下，考虑如何使用这种强大的计算形式来使加密行业的机遇最大化是很有趣的。AI可以提高加密效率，区块链技术反过来也可以帮助解决机器学习特有的问题。
由于加密市场出现黑天鹅事件（具有潜在严重后果的不可预测的事件）的频率越来越高，传统的评估交易头寸风险的方法已经过时。在加密领域，分析师需要评估与跨协议的流动性变动有关的风险，鉴于需要分析的数据量很大，这几乎是人工不可能完成的。
声音 | 济南市市长：济南片区正探索实施区块链人工智能审批等政务服务新模式:济南市市长孙述涛表示，以自贸区济南片区为例，自启动建设以来，就肩负起“替国家试制度、为地方谋发展”的历史使命，目前探索实施区块链人工智能审批等多项政务服务新模式，海关27条、金融20条、税收服务21条、市场监管22条、规划和用地管理意见等一系列操作性强、含金量足的创新政策措施为全国自贸区建设提供了有益的借鉴和参考。（大众日报）[2020/1/21]
人工智能可以再一次扩展人类的决策范围。结合其他一些常用的方法，人工智能可以监控所有协议中链上头寸的健康状况，并通过易于解读的信号针对潜在的风险进行提示。
此外，因为加密行业的协议越来越多，这使得分析工作变得愈加复杂，而人工智能可以给人类分析师提供了大量的帮助以减轻工作的难度。
在Celsius和FTX事件之后，加密行业急需制定相关方法以监测可能导致类似情况的事件和因素。为此，加密分析师和数据科学家探索了一系列方法，如代表性的基于钱包和实体的alerting signals，以及基于AI的资本流动汇总。
爱尔兰总理：没有地方比爱尔兰更适合讨论区块链、加密货币和人工智能:6月14日，据CNN报道，爱尔兰总理利奥?瓦拉德卡在MoneyConf大会上表示，该国政府计划将都柏林打造成为欧洲的“科技之都”。他认为没有哪个欧洲国家比爱尔兰更适合讨论网络安全、区块链、加密货币、人工智能、以及未来金融科技监管等问题。此外，利奥?瓦拉德卡总理宣布爱尔兰央行将推出一个创新中心和一个行业互动参与项目计划，确保爱尔兰能够跟上不断发展的金融科技和监管缓解。[2018/6/14]
此外，AI技术还可以用于识别链上恶意操作。
情绪分析是一种技术，其中自然语言处理（NLP）能够分析文本并赋予其意义，从而帮助人类了解他们对某一特定资产类别是否存在积极或消极情绪。
传统金融领域通常根据新闻报道来分析金融市场情绪。但这在加密行业是行不通的，如果投资者等新闻出来再去投资，时机就已经晚了。这或许可以解释“谣言时买入,新闻时卖出”（buy the rumor, sell the news）这句谚语的含义，即任何一个新的市场趋势都是需要提前预期的。
沈阳市人民政府印发《人工智能发展规划》 研究分布式账本共识协议:近日，沈阳市政府网站发布《沈阳市新一代人工智能发展规划》。《规划》提出，将依托东北大学智慧系统国际合作联合实验室，面向物联网应用场景，研究适应全新信息物理系统的安全设计理论、全新人工智能算法模型，保障人工智能技术在信息物理系统中的安全可靠运行；研究分布式账本共识协议、安全保障理论，构建分布式人工智能环境下的信任机制。[2018/5/15]
众所周知，加密市场因其变幻莫测而充满吸引力。加密市场不可预测的走势是推动其发展的重要动力。因此，有必要进一步开发人工智能和数据框架，以推动价格预测研究和应用。
人工智能和数据框架需要具备这些功能：能够从各种渠道收集情绪数据（无论它们是否与加密相关），并且通过一个AI分析框架来整合情感分析研究的最新发展。此外，它还要能够区分真人和机器人、真实对话和精心编排的对话。
除了这些，这些AI将能够检测社交媒体上所谓的认知扭曲，例如夸大负面事件的影响、认为自己可以预测未来、觉得自己掌握读心术。
几十年来，人工智能一直通过预测市场动态来助力传统金融的发展。以往，这是通过情绪分析实现的。但在加密货币领域，我们可以根据主要币种或币种类别之间的统计相关性来完成市场走势的预测。例如，在拥有多种代币的去中心化交易所Curve和以人工智能为重点的SingularityNET等本地化生态系统中，我们能够看到滞后和相关联的交易模式出现。
由于用来保护和挖掘去中心化网络的硬件技术快速发展（即基于GPU的计算的兴起），就理解价格波动而言，大规模使用深度学习模型变得越来越有必要。扩展传统金融所使用的机器学习和深度学习方法来预测价格波动或识别市场机制（即我们是否处于熊市或牛市），会是人工智能在加密领域的关键用例。
另外还有强化学习的应用，这是一种人工智能技术，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习可以应用于预测资产交易时的滑点（滑点是指成交价与下单时的预期价不同）和价格冲击。
SingularityDAO的人工智能团队在市场模拟和回测领域进行了探索性研究，提高了量化市场动态的技术水平。我们探索的一项用于做市的技术名为“适应性多策略代理“（AMSA）。它提供了一个环境以使不同的AI算法可以买卖资产、对这些交易进行回溯测试并评估交易价值和对市场的影响。
大家可以将这些自我强化的交易算法看作传统交易机器人的进一步升级。换句话说，开发人工智能是为了帮助创建更复杂的自动化做市商系统。这有助于发展更强大的去中心化交易系统，并帮助交易者重新平衡他们的多资产投资组合。
尽管我们距离真正的AGI（通用人工智能）或有感知能力的AI还很遥远，但不可否认，该领域在过去几年发展迅速。因此，我们有理由相信，在未来的某一天，人工智能将有能力管理我们的加密基金，并保障我们钱包的安全。
而与ChatGPT等大型语言模型整合将大大加快这一进程，届时，人人都可以轻松访问加密网络，加密行业也有潜力创造一个新的普惠的金融生态系统。
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