前言

去中心化金融（DeFi）和人工智能（AI）这两种颠覆性技术的交融预示着各自领域即将迎来变革时代。人工智能利用机器学习和数据模式的力量模拟人类智能，而DeFi通过区块链技术彻底改变了传统金融，消除了中介机构并实现了点对点交易。

本文深入探讨了人工智能可能对 DeFi 产生的影响，探索其重塑 DeFi 平台内交互、减轻固有限制并增强该行业抵御漏洞的潜力。从检查智能合约的漏洞到增强预言机的可靠性和彻底改变信用评分，人工智能在集成到DeFi时会带来一系列机遇和挑战。此外，通过深入的案例研究，本文阐述了开创性项目如何积极整合人工智能，让我们得以一睹人工智增强的DeFi将重新定义金融格局的未来。

什么是人工智能（AI）？

来源：Simplilearn

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它开发能够执行与人类智能相关的任务的机器，通过学习数据和识别模式，自动做出预测或执行任务。

人工智能的热门应用就在我们身边，包括自动驾驶汽车、聊天机器人、虚拟个人助理、医疗助理机器人和图像识别系统等。

开发人工智能系统的常用技术

机器学习

在人工智能领域的机器学习中，算法根据数据进行训练，无需显式编程即可学习模式并进行推理。它包括监督学习、无监督学习和强化学习。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集。它使用多层神经网络（深度神经网络）模拟人脑，通常应用于分层数据表示和语音识别。

自然语言处理（NLP）

NLP 允许计算机理解、解释和生成人类语言。它涉及语音识别、语言翻译和情感分析等任务。 NLP 应用于聊天机器人、语言理解模型和虚拟助手。

计算机视觉

计算机视觉训练机器根据视觉数据进行解释和决策。它涉及图像识别、目标检测和图像分割等任务。计算机视觉用于各种应用，包括医学成像分析、面部识别和自动驾驶汽车等。

人工智能硬件

这些是促进和加速人工智能任务处理需求的专用设备，例如图形处理单元、张量处理单元和中性处理单元。

人工智能的工作原理

下面简单分析一下人工智能是如何开发的。

数据收集：人工智能系统依赖大量数据来学习并做出明智的决策。该数据可以被标记（对于监督学习）或未标记（对于无监督学习）。

训练：在训练期间，算法使用提供的数据来识别模式和关系。该模型迭代地调整其参数以提高性能。

推理：经过训练，人工智能模型可以在遇到新的、未见过的数据时做出预测或决策。这个过程称为推理，是人工智能系统展示其学习能力的阶段。

人工智能与自动化

人们经常将人工智与自动化相混淆。自动化是 DeFi（即智能合约）中已经使用的一个流行概念。自动化系统缺乏认知能力。它们是基于规则的，不具备学习、推理或理解超出预定义指令的数据的能力。例如，智能合约只有在满足预定义条件时才会执行其设计的功能。而人工智能系统可以模仿人类智能、识别模式、检测错误、解决问题，并在生成结果的同时提供基于证据的解决方案和解释。

了解 DeFi 及其组成部分

去中心化金融（DeFi），是指基于区块链技术构建的金融服务。它整合了传统金融机构提供的服务，例如储蓄、借款、贷款以及资产管理和投资产品创建等更复杂的活动。

DeFi 的一个显著特征是它通过点对点交易执行，并由称为智能合约的自动执行代码辅助。

与传统银行不同，DeFi领域的运作没有中介机构或中央机构。DeFi生态系统内的交易几乎是全天候实时发生的，加密资产可以安全地存储在计算机、硬件钱包或其他平台上，允许用户灵活访问。

DeFi致力于让任何联网的人都可以使用，挑战了传统金融机构普遍存在的限制，例如繁琐的文件、延迟的结算时间和地理障碍等。

然而，DeFi平台很容易受到智能合约漏洞和黑客事件的影响。因此，需要进一步完善正在使用的技术，以获得用户信任并提高采用率。

DeFi 的关键组成部分

去中心化交易所（DEX）

可将 DEX 视为在区块链上运营的去中心化银行。它们是辅助加密货币点对点交易的平台。用户保管着自己的私钥，流动性通常由参与者以流动性池和自动做市商（AMM）的形式提供。

流动性挖矿和流动资金池

用户可以向去中心化交易所提供流动性，以此来赚取收入，或者质押他们的资产以获得额外的代币或奖励。

借贷

用户可以借出和借入加密货币，而无需传统的金融中介机构或不受欢迎的官僚机构。DeFi 还提供闪电贷，即在同一交易中借入和偿还的无担保贷款，通常用于抓住快速套利机会。

预言机

在DeFi中，预言机提供外部数据，例如区块链的价格馈送，使智能合约能够对现实世界的事件做出反应。

从本质上讲，人工智能可应用于DeFi的这些和其他组件，影响了我们与它们交互的方式。这将在下一节中进一步讨论。

人工智能对 DeFi 的影响

人工智能是一种能够改变我们与 DeFi 互动方式的工具。人工智能可用于开发新的 DeFi 产品、审核智能合约、验证预言机提供的信息以及确定贷款的信用评分。尽管在DeFi中使用人工智能面临着潜在的挑战，但其好处大于限制。目前，一些DeFi项目正在将人工智能纳入其服务中，作为产品或技术的基础部分。

智能合约审计和自动化

人工智能驱动的智能合约可以以链下模式部署在区块链网络上（来源：ResearchGate）

智能合约基于确定性代码运行，不具备学习、适应或做出超出其预编程逻辑的决策的能力。

人工智能可以审核智能合约是否存在可能损害其功能的漏洞，确保代码安全且能够抵抗攻击。

NLP（自然语言处理）算法可用于分析与智能合约相关的审计报告、文档和评论。

在部署智能合约之前，模式识别算法可以识别与常见编码漏洞相关的模式，例如缓冲区溢出和重入问题。它还能优化智能合约的执行，从而让去中心化应用程序（DApp）中交易更高效。

预言机中的异常检测

预言机是第三方服务，使智能合约能够访问能够影响其链上执行的链下数据。本质上，预言机负责在将外部数据转发到区块链之前查询、验证和验证外部数据。

鉴于智能合约的结果依赖于预言机提供的数据的准确性，确保其可靠性至关重要。不准确的数据可能导致不可逆转的智能合约执行，由于区块链交易是自动执行且不可变的，因此不可逆转的错误会导致用户永久损失资金。

为了增强预言机处理的数据的完整性，可采用各种人工智能技术，例如生成对抗网络（GAN）、隔离森林、局部异常值因素等。这些技术可以识别数据集中的不规则模式或异常值。

人工智能模型可能将有助于检测来自不同来源的预言机聚合的数据中的异常行为。然后，预言机网络可以仔细检查这些异常情况，在将数据转发到区块链之前采取纠正措施。

信用评分

人工智能可用于评估 DeFi 借贷协议中用户的信用度。基于人工智能的信用评分可以使用机器学习算法来分析交易历史和其他必要的数据点。

欺诈识别

由于用户相对匿名，去中心化系统面临更高的欺诈风险。例如，可使用数据分析技术来识别虚假的交易所交易量或可疑的流动性转移。

提供新颖产品

人工智能的出现将为在其产品中应用人工智能的项目打开一个新的市场。例如，采用由 yPredict、Fetch.ai 提供的人工智能驱动的交易工具进行出售或租赁。随着技术的发展，更多创造性的人工智能用例将得到探索。

自动交易的预测分析

数据是 DeFi 不可或缺的一部分，虽然数据源众多，但处理它们以做出可盈利的决策可能是一项艰巨的任务。

预测分析利用数据挖掘、统计和机器学习来做出更明智的决策，从而能分析过去的市场趋势来预测未来会发生什么。它们可以与人工智能交易机器人结合使用，从而更有效地优化策略、执行交易和管理投资组合，从而最大限度地减少损失并提高流动性。

预测分析还可用于动态管理 DeFi 投资组合。算法可以持续分析市场状况并实时调整投资组合的构成，确保其符合预测的市场趋势。

融合AI技术的DeFi项目案例

本节重点介绍将人工智能集成到其功能中的项目。

Cortex

来源：Cortex

Cortex是一个开源公共区块链，旨在将机器学习功能融入智能合约和去中心化应用程序(DApp)中。通过解决链上人工智能执行的挑战，开发人员可以将 Solidity 语言与 Cortex 存储层上的现成人工智能模型相结合，创建人工智能增强型 DApp 和智能合约。

Injective

来源：Injective

Injective是一个基于 Cosmos 的区块链，结合了人工智能 (AI) 和去中心化金融 (DeFi) 的元素。基于 Injective 构建的 DApp 可以采用人工智能算法，特别是在去中心化交易所中，可提高市场效率并优化决策流程。 Injective 声称是提供“自动执行智能合约”的开创者。

Dune AI

Dune Analytics是一种区块链分析工具，它开发了 Dune AI 来简化加密数据查询的提取。Dune AI 使用类似于 OpenAI 的 ChatGPT4 的自然语言处理引擎，让用户可以使用聊天功能访问加密相关数据，而无需学习 SQL 命令。

yPredict

来源：yPredict

yPredict 是一个基于 Polygon 的去中心化市场和交易平台，能为交易者和投资者提供数十种人工智能驱动的信号、突破、模式识别和社交/新闻情绪功能。它开发了两种内容创建工具，即反向链接计算器和写作助手，将其服务范围扩展到了交易之外。

AI 工程师提交的每个模型都会经过 DAO 成员的验证，然后才会在平台上提供订阅。yPredict 运行基于层级的业务模型，在不同级别提供工具和服务，每个级别都有自己的定价和功能集。这种方法是普惠性的，既适合高端交易者，也适合刚刚起步的交易者。

RociFi

来源：RociFi

RociFi 是一种信用评分、欠抵押的、资本效率高的借贷协议，它使用链上数据、机器学习和去中心化身份数据点，包括社交媒体账户、去中心化自治组织 (DAO) 的参与以及不可替代代币（NFT）的所有权。

Fetch.ai

来源：Fetch.ai

Fetch.ai专注于与去中心化金融、交通、能源管理和各种业务任务相关的应用程序。该平台使开发人员能够将人工智能集成到他们的应用程序中，以实现更高效、更智能的自动化。

Potential Challenges

潜在的挑战

链上部署

直接在链上部署复杂的人工智能模型可能会占用大量资源，从而导致可扩展性难题和更高的Gas费用。许多人工智能操作涉及大量的算力，这可能与链上执行相关的约束和成本不一致。此外，由于区块链网络的存储限制，在链上存储大型人工智能模型和数据集可能不是件容易的事。

安全风险

人工智能工具通常由中心化实体创建，若不是是开源的，那么它们的安全功能在受到损害时，这些工具可能会成为攻击点。

去中心化

如果这些服务出现中断或面临政策变化，选择依赖中心化人工智能服务的DeFi项目就会面临风险。

数据匮乏

在很大程度上，人工智能的成功依赖于使用大量数据集进行训练以提高效率和准确性。去中心化金融仍处于早期阶段，可能需要更多数据才能使人工智能模型有效发挥作用。倾斜的数据可能会产生有偏差的算法，从而产生不准确的信用评分、不良贷款等。

结语

人工智能和DeFi的融合是创新技术的变革性结合，正在重塑金融格局。人工智能带来了优化DeFi的智能工具，从保护智能合约到预测市场趋势。尽管存在数据稀缺和中心化依赖等问题，但 Cortex 和 yPredict 等开创性项目展示了巨大的潜力。随着人工智能的成熟和 DeFi 生态系统的发展，这种共生联盟有望实现金融民主化、释放创新产品，并迎来一个由去中心化智能推动金融自由的未来。