DeFAI如何在人工智能时代安全扩展？

在所有智能合约区块链上，当去中心化金融 (DeFi) 中发出交易并进入其内存池时，它就进入了黑暗森林，因为任何人都可以看到并利用它。准备最充分、消息最灵通、技术最精湛的用户通常会利用这一点。

对于行业而言，利用交易的动机就是所谓的矿工可提取价值 (MEV)。MEV 机器人就是为了利用这一点而创建的，它们使用简单、预设的规则，灵活性很低。到目前为止，这些基于规则的机器人已经从以太坊交易中获得了数百万美元，在人工智能和人工智能**的新时代，我们预计这个数字将呈指数级增长——这会带来各种好处和坏处。

鉴于此，我们可以估计，到 2025 年底，超过 50% 的链上交易量将由不同的 AI **驱动，这些**将拥有比当今机器人更强大的功能。我们可以看到，HeyAnon 和 Griffain 等去中心化金融 AI (DeFAI) 平台的启动板的使用率和代币价格如何大幅飙升。

人工智能**在 DeFi 中的作用

我们才刚刚开始 AI **的开发，行业利益相关者正在评估这些新工具的潜力。作为一个行业，我们正处于研发阶段，我们可以观察到 DeFi 中至少三个精确的功能或角色。 

正如 ChaPT 通过让 AI 更接近主流用户而彻底改变了 AI 行业一样，AI **可以降低学习曲线，让 DeFi 更接近大众。很明显，**利用 AI **为 DeFi 带来的好处的人将是行业专业人士，因为他们是第一个在黑暗森林中寻找任何工具来获得优势的人。 

我们很快就会看到 MEV **和**做市商。在更遥远的未来，我们所有看好人工智能的人都希望人工智能**能够发展到无需人工干预就能拥有独立目标和决策能力的水平。

考虑到人工智能**在 DeFi 中的潜在影响力及其高风险活动，必须考虑它们带来的安全风险。没有人愿意为Terra/LUNA 下跌等由人工智能引发的黑天鹅事件负责。

幻觉问题 

人工智能**带来的一个已知安全风险是幻觉。这种现象是指大型语言模型 (LLM) 提供无意义或错误的答案。因此，想象一下，人工智能在 DeFi 中执行简单的交换，但幻觉中出现了一个巨大的佣金或合约地址。这可能会给用户带来相当大的损失。

除了意外出现幻觉之外，一些人工智能还可能被黑客入侵，执行编程之外的任务，在 DeFi 的背景下 — — 它们将处理具有抗审查性的去中心化代币 — — 这可能导致用户资金损失。

AI**在DeFi中的广泛使用可能会增加整个加密货币市场系统性故障的风险，使幻觉成为DeFAI发展的重大瓶颈。

DeFAI 建设者的策略

人工智能幻觉是一个正在被广泛研究的现实问题。有几种策略可以对抗它们，但如果我们针对 DeFAI 行业进行评估，以下是任何建设者都应该考虑的最相关的策略。

• 建立强大的规则集：每个构建者都必须为**的操作建立一套长而精确的规则，以**限度地降低出错风险。这应该以平衡的方式进行，因为建立强大的规则集可能很容易且快速构建，但可能会使**操作更加静态，并且不太能适应应用程序或网络提供的新信息。
• 进行详尽的压力测试：任何 AI **都必须针对无限可能的交互进行详细测试。通过从这些测试中收集的信息，构建者将能够了解**的能力和局限性，从而确定切合实际的目标。
• 实施护栏系统：各种 AI 护栏现在正在不同的应用程序中实施。对于 DeFAI **，**使用实时验证系统，该系统使用其他 LLM 进行自动化压力测试，并在执行之前对每个动作进行动态评估。

可以实现安全的 DeFAI

AI **在 DeFi 中的潜力才刚刚开始被认识到。它们始终保持连接、做出决策并能在几毫秒内执行无数笔交易，这一简单事实是任何交易者都想要的竞争优势。许多人预测 DeFAI 将很快处理大多数链上交易。

为了达到这一点，我们必须了解 LLM 的当前能力，并解决产生幻觉和偏见的挑战，以便 DeFAI 能够安全地扩展。随着人工智能模型的不断发展以及 DeFAI 构建者之间的持续合作，我们将看到人工智能**与区块链的自然融合。