AIドライブされたボンディングカーブ組み合わせリスクデプスの探索

Elaine, Jereyme|著者

Sissi@TEDAO翻訳者

翻訳者ガイド:

この翻訳文は、2024年春季にToken Engineering Commons（TEC）から助成を受けた革新的な提案について説明します。TECは、Token Engineeringをサポートし推進するグローバルコミュニティの一部であり、持続可能なエコシステムを構築し維持することに取り組んでおり、フォーラムやその他のリソースを通じてコミュニティメンバーにサポートや協力のプラットフォームを提供しています。

このプロジェクトは、強化学習とエージェントベースのモデリングおよびシミュレーション技術を活用し、トークンエコシステム内のボンディングカーブメカニズムを最適化しています。異なるPAMM＆SAMMボンディングカーブの組み合わせに対する潜在的な悪意のある戦略を探索し、対処することで、プロジェクトはトークンシステムの経済的安全性を大幅に向上させることを目指しています。さらに、このプロジェクトはToken Engineeringの普及と実践を推進し、より多くの人々がこの先端技術を理解し、参加できるようにすることで、より安全で持続可能なトークンエコシステムの構築に道を開くことを目指しています。

1. プロポーザルの詳細

1.1 背景の概要

ボンディングカーブは、トークンエコシステムに欠かせない要素であり、トークン価格の変動を制御し、必要な流動性を提供し、トークン供給を動的にするために重要な役割を果たしています。ボンディングカーブは、トークンエコシステム内の複数の要素の関係を数学化することにより、トークンエコシステムの「エンジニアリングコントロール」の扉を開いた。

2018年、IncentiveAIチームは、AIエージェントを機構最適化に使用するという考えを提案しました。greedy Machine Learning エージェントの行動を観察し、システムが実環境に展開された際にユーザーが起こり得る行動を識別し、実際の行動と期待される行動との違いを比較して機構設計を継続的に最適化します。この考えをOceanプロトコルのbonding curve研究にも適用しました。しかし、残念なことに、このプロジェクトは最終的には大規模に展開されず、現在では参照または実行可能なプロジェクトコードを見つけることができません。

2023年から、BCRG（Bonding Curve Research Group）は、ボンディングカーブについて包括的な研究、開発、教育、および応用を行ってきました。特に、PAMM（Primary Automated Market Maker）とSAMM（Secondary Automated Market Maker）のボンディングカーブに関する共同研究に焦点を当てています。しかし、BCRGによるボンディングカーブのモデリング＆シミュレーションに関する記述によると、現在は資源の制約のため、悪意のある戦略の探索、ペネトレーションテスト、仮説分析など、より深い研究にはまだ進んでいない可能性があります。

私たちのチームは、トークンエンジニアリングの領域の探求に長年取り組んでおり、エージェントベースのモデリングとシミュレーションを用いて、複雑なシステムの設計と最適化の問題を解決することに尽力しています。

1.2 プロジェクト概要

この提案では、Incentive AIの理念を引き継ぎ、強化学習で訓練されたAIエージェントを使用して、異なるPAMMおよびSamm bonding curveの組み合わせにおける潜在的な攻撃者の悪意のある戦略を探索し、さらなる比較分析と空間探索を通じて、相対的に安定して高品質なbonding curveパラメータの組み合わせを見つけ、プロトコルのメカニズムデザインを継続的に最適化し、予想される行動と実際の行動のギャップを縮小し、トークンエコシステムの経済的な安全リスクを低減することを目指しています。

具体的には、PAMMボンディングカーブの選択肢として、最も一般的な線形、指数、べき乗、シグモイドの4つのタイプを選択します。SAMMボンディングカーブの選択肢として、恒久的な積（例：Uniswap）とハイブリッド（例：Curve）の2つのタイプを選択します。これにより、8つのPAMMとSAMMの組み合わせが生成されます。我々はエージェントベースのモデリングとシミュレーションの手法を使用して実験を行い、各シナリオの潜在的な悪意のある戦略セットとそれぞれの発生確率をAIエージェントが探索し、シミュレーション結果を通じて悪意のある戦略がシステムに与える影響を直観的に示し、相対的に科学的な悪意攻撃への対処戦略とボンディングカーブメカニズムの最適化策を実験的に探索します。

同時に、私たちはHolobitの上級アカウントのスポンサーシップを申請し、この先進的なモデリングシミュレーションプラットフォームを活用して、モデル構築の詳細や実験全体のプロセスを完全に透明化します。01928374656574839201

*イノベーションの可能なポイント

I. 強化学習をToken Engineeringに導入し、AIエージェントとエージェントベースのモデリングとシミュレーションに基づいたプロトコル最適化手法を形成する；

II. この方法は汎用性があり、実施可能で再利用可能であり、トークンエコシステム全体の経済的安全性に一定の助けを提供する可能性があります。

III. 強力なツールであるHolobitのおかげで、モデルは一般の人々が読み、使用し、検証することができます。

• プロジェクトの短期目標‍

I. AIエージェントを使用して、さまざまなPAMMおよびSAMMボンディングカーブの組み合わせで潜在的な悪意のある戦略を探索し、さまざまなメカニズムの組み合わせでの可能性のあるリスクを特定し、対応するリスク対応戦略とメカニズムの最適化案を探索します。

II. ボンディング・カーブの発展に対して、比較的科学的で厳密な研究方法を提供する。

III.実験結果に基づいて、ボンディングカーブの観点からトークンエコシステムの経済的安全性を向上させるためのいくつかの提案を行います。

• プロジェクトの長期目標‍

AIのエージェントベースのモデリングとシミュレーション方法を組み合わせることで、Token Engineeringの普及を促進し、誰でもToken Engineerになることが可能になり、より反脆弱で持続可能なコミュニティ主導の分散型トークンエコシステムの構築に基盤を提供し、Token Engineeringの理論と実践の発展をさらに加速します。

2. 予想される成果

Holobitツールを使用してagent-basedモデリングを行い、次の成果を提供する予定です：

• AIエージェントを導入したトークン経済のオフチェーンシミュレーションモデルであり、8つのPAMMおよびSAMMの組み合わせを含む実験計画があります。同時に、このモデルは完全に透明で、誰もが理解し、使用し、検証することができます。 *AIエージェントに基づく、異なるPAMMとSAMMボンディング曲線の組み合わせに関する潜在的な悪意のある攻撃戦略の研究報告（モデリングプロセス、実験内容、脆弱性リスク、最適化案を含む）。

3. ミッションと価値観の整合性

• 便利: Holobitは公開共有をサポートし、モデリングロジックがシンプルで、視覚的かつ直感的であり、誰もが読んで使い、検証できるようになっています。したがって、このモデルは公共物品として開かれており、誰もがアクセスしてテストすることができます。これはすでに与えられたTerra/LUNAエコシステムの事例のように。
• **教育：**詳細なモデルとシミュレーションチュートリアルにより、プロジェクトは一般の人々がボンディングカーブの動作原理とトークンエコシステムにおける重要な役割を深く理解するのを支援します。エージェントベースのモデリングとシミュレーションにより、プロジェクトは一般の人々に複雑なシステムのダイナミックな関係と潜在的なリスクの分析と処理方法を示すことができます。これは広範に応用可能なスキルであり、トークンエンジニアリングの重要なスキルです。このモデルと手法をコミュニティで普及させることができれば、トークンエンジニアリングの普及と発展、実践の推進にさらに寄与することができます。
• **透明性：**真の透明性は一般の人々が理解できることであり、このモデルではコードに関与せず、Holobitツールを使用してモデリングメカニズムと実験プロセスを可視化しています。モデリングと実験により、モデルのメカニズムだけでなく、メカニズム設計のリスクも透明化し、具体的な修正提案も行っています。
• コミュニティ駆動: コミュニティは、このモデルをフォークして様々な実験を行うことができます。バンディングカーブに限定されることなく、ガバナンス、成長などの研究にも利用できます。さらに重要なのは、この方法論とツールセットが他のプロトコルでも再利用可能であり、誰もが自身の研究成果をコミュニティで公開し、あるトークンエコシステムの欠陥や最適化の可能性を開示することができます。これにより、真のコミュニティ駆動の自己規制が実現されます。
• **Token Engineeringの原則に合わせる：**この手法とツールを習得することで、誰もがこれらのスキルに基づいてプロトコルの経済的なセキュリティ監査を行うことができます。したがって、「分散化されたトークンエンジニアリング」が可能になり、私たちは集合知の力を結集して、より抗フラジャイルで持続可能なトークンエコシステムを構築することができます。