DeFi中的AI代理：实时数据如何确保市场安全

随着加密货币领域金融系统和交易策略自动化的趋势日益明显，人工智能**也融入到了去中心化金融（DeFi）之中，但它们的安全性如何？

人工智能**依靠精确的数据来有效运作，实现流动性供应、交易和投资组合管理的自动化。然而，随着应用的增加，有关其安全性和可靠性的问题仍然至关重要。

Douro Labs 首席执行官兼 Pyth Network 贡献者 Mike Cahill 在接受 Cointelegraph **采访时表示，这些人工智能**依靠实时、高保真数据来做出分裂决策。

数据中的错误或操纵可能会导致意想不到的决策并产生严重后果，Cahill 表示可以通过提供“超低延迟、第一方价格更新”来解决这一问题。

人工智能**依靠精确、及时的数据在快速变化的市场中做出有效决策，理想情况下这些数据直接来自做市商或交易所等第一方提供商。

这些系统汇总来自多个来源的数据，降低了操纵或不准确的可能性，亚秒级更新速度快至一毫秒，确保**能够立即响应市场变化。

Pyth 确保**商根据最准确的市场数据开展业务，从而消除与陈旧或操纵的信息相关的风险，AI **商依靠速度、精度和自动化蓬勃发展。

人工智能**面临的**挑战之一是在动荡的市场条件下安全运行，而分散式系统旨在防止这一因素。

例如，Oracle Integrity Staking（OIS）要求数据发布者投入资本，将他们的经济激励与其贡献的准确性相结合——这意味着如果提供有错误或**纵的数据，他们将失去他们的股份。

Cahill 表示，Pyth 的 OIS 创建了一个经济安全层，与第一方价格采购和加权汇总保持一致，以开发出反映真实市场状况的弹性高频定价。人工智能**还可以集成可编程保护措施，例如置信区间和预定义的滑点阈值，防止它们在波动或不可靠的条件下执行交易。

卡希尔设想的未来是“完全自主的金融系统比任何人类运营的市场运行得更高效”，并预计未来一到三年内将出现通用人工智能 (AGI) **。

Pyth 贡献者表示：“实时数据使 AI **能够开启 DeFi 高频算法交易的新时代。这是机构 DeFi 超越传统金融的地方，它不仅提供了一个去中心化的市场，而且速度更快、更高效、真正自主。”

从加密行业的新发展中可以看出对人工智能**技术的推动，例如 Fetch.ai为人工智能**初创公司推出了 1000 万美元的加速器，而 ai16z 背后的开发人员发布了关于其对 Web3 原生人工智能**的愿景的白皮书。