Perusahaan Crypto Memanfaatkan AI Meskipun Ada Tantangan yang Sedang Berlangsung

Rachel Wolfson

Terakhir diperbarui:

25 Januari 2024, 23:31 WIB | Bacaan 5 menit

Statistik terbaru menunjukkan bahwa ukuran pasar kecerdasan buatan (AI) diperkirakan akan mencapai lebih dari $ 3 miliar tahun ini. Oleh karena itu, seharusnya tidak mengejutkan bahwa sejumlah perusahaan yang berfokus pada crypto telah mulai memasukkan AI ke dalam produk mereka.

Mengapa perusahaan menggabungkan crypto dengan AI

Jacqueline Burns-Koven, kepala intelijen ancaman cyber untuk Chainalysis – sebuah perusahaan analisis blockchain – mengatakan kepada Cryptonews bahwa Chainalysis telah mulai memikirkan cara-cara untuk menggunakan AI untuk membuat kepatuhan, risiko, investigasi, dan produk pertumbuhan lebih baik bagi pelanggan. “Seperti bisnis apa pun, kami mendapat manfaat dengan memanfaatkan AI untuk meningkatkan cara kami bekerja di seluruh bisnis; dengan membuatnya lebih cepat dan lebih efisien,” kata Burns-Koven.

Penyedia perangkat lunak pajak Crypto ZenLedger juga baru-baru ini mengumumkan kemitraan dengan april – sebuah perusahaan keuangan bertenaga AI – untuk menggunakan AI untuk menyederhanakan proses pengajuan pajak bagi pengguna. Pat Larsen, salah satu pendiri dan CEO ZenLedger, mengatakan kepada Cryptonews bahwa produk baru ZenLedger akan memanfaatkan teknologi April untuk mengarahkan pembayar pajak melalui aliran tunggal, menggabungkan federal dan negara bagian, dan kemudian memutuskan pertanyaan mana yang akan ditanyakan selanjutnya. “Ini berbeda dengan perangkat lunak pengarsipan pajak tradisional yang mengajukan pertanyaan kepada pengguna dalam urutan formulir yang dilengkapi, dan kemudian mengurai formulir federal dan negara bagian menjadi beberapa bagian terpisah, sering kali menduplikasi pertanyaan yang sama di masing-masing,” kata Larsen.

Daniel Marcous, CTO dan salah satu pendiri april, mengatakan kepada Cryptonews bahwa AI telah berperan penting bagi kemampuan april untuk membangun produk pajak yang mencakup banyak skenario pajak umum, termasuk pendapatan dari crypto dan aset digital. Menurut Marcous, April menggunakan proses yang disebut “tax-to-code” di mana model bahasa besar (LLM) telah dilatih untuk membaca dokumen pajak dan kemudian mengubahnya menjadi kode perangkat lunak yang kemudian ditinjau dan diedit oleh tim insinyur pajak.

AI juga membantu mendukung sejumlah kasus penggunaan keuangan terdesentralisasi (DeFi). Nick Emmons, salah satu pendiri dan CEO Upshot – sebuah perusahaan infrastruktur AI – mengatakan kepada Cryptonews bahwa Upshot sedang membangun jaringan terdesentralisasi di mana model AI yang berbeda dapat belajar satu sama lain. Menurut Emmons, memiliki model belajar satu sama lain akan menciptakan kecerdasan meta di seluruh jaringan bertenaga AI. Pada gilirannya, ini akan membuat jaringan lebih berkinerja dan cerdas dibandingkan dengan model individual yang digunakan.

Emmons menjelaskan bahwa model AI Upshot mendukung sejumlah kasus penggunaan DeFi. Misalnya, ia menjelaskan bahwa AI dapat menciptakan efisiensi untuk umpan harga untuk aset kripto ekor panjang, atau aset digital yang tidak sering diperdagangkan tetapi ada dalam pengaturan likuid. Katanya:

“AI menjadi alat yang berguna untuk dapat menghasilkan pembaruan harga yang lebih sering berdasarkan informasi yang berbeda, bukan hanya aset yang berpindah tangan. Ini berarti bahwa kita sekarang dapat mulai membawa semesta aset yang jauh lebih besar ke dalam ruang desain DeFi.”

Untuk menempatkan ini dalam perspektif, Emmons menjelaskan bahwa Upshot akan segera memperkenalkan “fasilitas tontonan” yang dihasilkan oleh umpan arloji berkemampuan AI. Katanya:

“Jam tangan individu tidak mampu menghasilkan umpan waktu yang cukup nyata untuk membangun pasar di sekitarnya. Model AI dapat memproses banyak informasi sekaligus, sehingga Anda dapat mulai menghasilkan umpan harga yang sangat akurat dan frekuensi tinggi untuk mengubah aset digital menjadi representasi on-chain dan tokenized. Ini akan memperluas dunia aset digital.”

Selain itu, Emmons menunjukkan bahwa brankas DeFi bertenaga AI mulai membuahkan hasil. Brankas DeFi bertindak sebagai kumpulan dana dengan strategi penggabungan otomatis yang mengelola dan melakukan tugas berdasarkan kondisi on-chain yang telah ditentukan sebelumnya. Namun Emmons mencatat bahwa ini bermasalah mengingat sebagian besar aktivitas on-chain terbatas dalam hal menghitung daya. “Dengan demikian, hasil yang dapat dihasilkan pengguna terbatas,” katanya.

Untuk mengatasi masalah ini, Emmons mencatat bahwa model AI dapat diterapkan untuk memahami informasi secara lebih efisien. "AI dapat digunakan untuk mengkodifikasi strategi yang dapat dibawa secara on-chain dalam bentuk brankas. Ini kemudian dapat digunakan untuk pembuatan pasar dan banyak lagi. "

Meskipun kasus penggunaan ini masih dalam tahap awal, RoboNet adalah protokol DeFi bertenaga AI untuk pasar aset ekor panjang dan sepadan. RoboNet didukung oleh Upshot dan memungkinkan pembuatan brankas on-chain yang dikelola oleh model pembelajaran mesin yang menghasilkan hasil melalui strategi pengoptimalan likuiditas otomatis.

Sumber: Robonet## Tantangan menyisir AI dengan kripto

Meskipun AI dapat membantu produk kripto berkinerja lebih efisien, masih ada sejumlah tantangan yang perlu dipertimbangkan. Misalnya, Emmons menunjukkan bahwa ketika AI dimanfaatkan untuk membangun protokol DeFi, pembuat konten di balik model tersebut perlu dipercaya, jika tidak, sejumlah masalah dapat terjadi. Katanya:

"Bias dan manipulasi dapat muncul, itulah sebabnya penting untuk menata kembali tumpukan AI dalam faktor bentuk terdesentralisasi. Model yang berbeda dapat menjaga model lain tetap terkendali untuk menciptakan lebih sedikit bias dan sumber kecerdasan yang lebih transparan. "

Emmons menjelaskan bahwa bukti ZK juga dapat membantu memverifikasi model pembelajaran mesin. “Upshot baru-baru ini merilis produk seperti ini di mana kami memverifikasi output dari model prediksi harga andalan kami di dalam sirkuit ZK. Ini memberikan jaminan dan integritas komputasi untuk protokol tanpa izin.”

Marcous menambahkan bahwa dia percaya AI generatif yang bekerja bersama pakar dan insinyur pajak mengurangi risiko karena manusia terlibat. “Pada bulan April, kami melakukan proses pengujian yang ketat pada keseluruhan produk dan harus lulus tes dengan Internal Revenue Service dan otoritas negara sebelum diluncurkan,” katanya.

Meskipun taktik ini mungkin membantu, kurangnya peraturan seputar penggunaan AI kemungkinan akan menghadirkan tantangan yang sedang berlangsung. Misalnya, memahami apakah AI diterapkan untuk kepentingan terbaik pengguna versus investor atau pencipta model pembelajaran mesin tetap sulit ditentukan.

Karena itu, negara-negara tertentu telah mulai membentuk organisasi untuk menegakkan peraturan AI. Misalnya, presiden Uni Emirat Arab dan penguasa Abu Dhabi, Sheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan, baru-baru ini mengeluarkan undang-undang untuk mendirikan Dewan Kecerdasan Buatan dan Teknologi Lanjutan (AIATC). Sebuah pengumuman dari pemerintah Abu Dhabi mencatat bahwa, “dewan akan bertanggung jawab untuk mengembangkan dan menerapkan kebijakan dan strategi yang berkaitan dengan penelitian, infrastruktur dan investasi dalam kecerdasan buatan dan teknologi canggih di Abu Dhabi.”

Ketua Komisi Sekuritas dan Bursa Amerika Serikat (SEC) Gary Gensler juga baru-baru ini memperingatkan tentang bahaya yang dapat ditimbulkan AI terhadap sektor keuangan tradisional. Mengingat hal ini, lebih banyak kejelasan peraturan seputar AI kemungkinan akan diterapkan di AS di masa depan.

Semua perkembangan ini penting, karena Emmons percaya bahwa AI pada akhirnya akan dimasukkan ke dalam setiap fungsi penting masyarakat. Sementara itu, ia menunjukkan bahwa sektor crypto kemungkinan akan menggabungkan bentuk-bentuk AI yang telah diterapkan dalam keuangan tradisional. Katanya:

"Ini karena crypto adalah inovasi keuangan, sehingga jenis AI ini bisa lebih kondusif dengan aplikasi keuangan. Selain itu, jenis model pembelajaran mesin klasik lebih menarik dan kompatibel dengan faktor bentuk yang dapat diverifikasi ini, sehingga perkakas kriptografi yang dapat dibangun di sekitar mereka akan dapat online lebih cepat daripada model AI generatif. "

Ikuti kami di Google Berita