Еволюція прогнозувальних можливостей та майбутнє Децентралізованих фінансів

Прогнозування завжди було основною здатністю в процесі еволюції людини. З давніх часів люди покладалися на свої органи чуття та інстинкти для прогнозування загроз і можливостей у навколишньому середовищі, що є критично важливим для виживання. З плином часу ця модель прогнозування поступово розвинулася в більш складні інструменти та технології, включаючи аграрне планування, прогнозування соціальних взаємодій, а також сучасну статистику, комп'ютерні науки та штучний інтелект.

Прогнозні ринки стали важливим економічним інструментом, який використовує людську здатність прогнозувати різні результати. На відміну від традиційних опитувань, прогнозні ринки отримують більш точні прогнози завдяки економічним стимулюванням. Ринок виборів у США 2024 року привернув величезні ставки, що відображає економічну цінність краудсорсингового прогнозування.

Сфера торгівлі криптовалютами також пережила подібну еволюцію, від централізованих бірж до розвитку децентралізованих платформ, що відповідає зростаючому попиту у світі. З появою моделей прогнозування на основі штучного інтелекту та машинного навчання здатність прогнозувати різні події та ціни активів значно зростає, що призведе до переходу людства на новий етап еволюції.

Децентралізовані фінанси 3.0: інтеграція штучного інтелекту

Децентралізовані фінанси 1.0 впровадили смарт-контракти та децентралізовані додатки, реалізувавши ланцюгову роботу криптоактивів. Децентралізовані фінанси 2.0 на цій основі розширили токеноміку та механізми стимулювання. А Децентралізовані фінанси 3.0 вводять штучний інтелект у сферу децентралізованих фінансів, його називають DeFAI або AiFi. Це означає інтеграцію великих мовних моделей та моделей машинного навчання в продукти децентралізованих фінансів, від простого обслуговування клієнтів до складної оптимізації торгових стратегій.

Розвиток прогнозних систем

Розвиток системи прогнозування пройшов кілька етапів:

1. Ранні нейронні мережі та дерева рішень: використовувалися для прогнозування цін на акції та товари, але були обмежені даними та проблемою надмірної підгонки.

2. Глибоке навчання та епоха великих даних: моделі можуть обробляти більші масштаби та різноманітні набори даних, що підвищує точність прогнозування.

3. Нещодавні прориви: Модель Transformer та мультимодальний ШІ об'єднали багатші джерела даних, деякі моделі досягли точності прогнозування 80%-90%.

Децентралізовані фінанси та поєднання з AI/ML системами

Деякі проекти вже почали поєднувати системи AI/ML з Децентралізованими фінансами:

1. Allora: децентралізована мережа прогнозування моделей, інтегрована з кількома Децентралізовані фінанси протоколами, що надає прогнози цін на криптовалюту.

2. Підмережа Bittensor: кілька підмереж, що зосереджені на прогнозуванні, які охоплюють такі сфери, як спорт, акції та прогнозування волатильності.

3. Специфічні проекти: такі як SN6 та SN44, які розробляють продукти DeFi на основі прогнозування за допомогою ШІ.

4. SN50 Synth: Розробка універсальної моделі прогнозування волатильності, що може бути використана в різних Децентралізовані фінанси сценаріях.

Перспективи майбутнього

З розвитком ШІ та систем прогнозування ми можемо передбачити:

1. Більше реальних активів ( RWAs ) буде введено в ланцюг.

2. Існуючі джерела доходу DeFi будуть подальш оптимізовані.

3. Прогнозні ринки стануть важливим джерелом інформації, ШІ відіграватиме ключову роль у цьому.

4. Інструменти та моделі прогнозування стануть більш точними та розумними.

5. Ця сумісність систем з іншими частинами Web3 буде постійно зростати.

В цілому, розвиток криптосфери по суті є ставкою на майбутнє. Ті, хто зможе точніше передбачити майбутнє інфраструктури та додатків, незалежно від того, чи це завдяки колективному розуму, якісним даним чи точним моделям, займатимуть помітну перевагу в цій швидко розвиваючійся сфері.