作者：Kyle Liu，Bing Ventures投資經理
市場競爭與變化
定義AIGC和DeFi的概念
AIGC（AI Generated Content）是由人工智慧產生的內容，隨著技術的不斷發展，AIGC的應用領域也越來越廣泛。在DeFi領域，AIGC可用於資料分析和智慧合約編寫，但同時也面臨內容品質和真實性問題。未來，AIGC和DeFi的結合將為數位經濟帶來更多機會和解決方案，例如去中心化NFT市場和數位身分認證等。但需要開發新技術和機制確保AIGC產生的內容的品質和真實性。
DeFi市場的發展
DeFi市場中的人工智慧應用正處於快速成長的階段，未來將為各種DeFi服務提供更多的支援。 DeFi的去中心化和公開資料特性為訓練和發展人工智慧模型提供了巨大的機會，例如套利機器人等，它們試圖在預期的資產價格波動中最大化利潤。但是，保護用於訓練人工智慧模型的基礎資料是非常重要的，各種保護技術可以被採用，例如將其作為商業機密進行保護，或申請專利。
DeFi市場中的智慧合約、去中心化交易所和借貸平台等新興服務可以提高金融服務的效率和可近性，但這些新服務的監管和風險管理仍需不斷完善。未來，隨著資料量的增加，人工智慧應用的前景將變得更加廣泛，並且可以進一步拓展DeFi市場的潛力和金融創新空間。
Source: Peter Luo
AIGC在DeFi中的應用
AI技術可用於DeFi系統的最佳化和智慧化，透過AI演算法實現更精準的風險控制和更有效率的交易策略。同時，DeFi系統的資料和交易記錄可以為AI提供大量的訓練資料和應用場景，進一步提升AI技術的應用和發展。智慧投資、信用評估、智慧合約、去中心化治理是DeFi和AI結合的重要應用場景，可提升系統的安全性和治理效率。 DeFi和AI的結合將推動金融領域的創新和變革，對未來的金融市場將產生以下三大趨勢：
AIGC在交易中的應用
AI在交易中的應用潛力巨大。使用無監督學習的方法可以產生代幣排名預測，而聚類演算法和降維技術則可以提取相關特徵並對資料集進行聚類。這有助於更好地理解市場趨勢和製定更明智的決策。 AI還可以幫助交易者執行套利交易，並優化資產配置策略。
AI在交易中的風險評估方面也可以發揮重要作用，識別和標記可疑活動，保護用戶免受詐欺和其他金融犯罪的侵害。隨著DeFi市場的不斷發展和AI技術的不斷進步，AI在DeFi智慧交易演算法中的應用潛力將越來越大，並有望在建立DeFi生態系統的信任方面發揮重要作用。
AIGC在資產管理的應用
AI技術在DeFi資產管理領域有巨大潛力。自動化做市商（AMM）是關鍵領域之一，AI可優化演算法降低買賣價差，提供更經濟的交易方式。透過利用AI管理動態代幣集合，DeFi協議可以優化資產分配和流動性管理，為投資者提供高效、低風險的投資選擇。 AIGC技術可快速篩選最具潛力的投資目標，並規避風險提高收益。未來AIGC技術將成為DeFi資產管理的重要組成部分。
AIGC在智能合約的應用
AI透過識別惡意程式碼、監控網路流量和偵測異常行為等方式，可以加強智慧合約的安全性和可靠性。同時，透過自動產生智慧合約程式碼，可以避免開發者的錯誤和疏漏，提高合約的品質和可靠性。此外，智慧合約產生工具可以讓非專業開發者也能夠快速產生智慧合約程式碼，進而推動DeFi應用的普及與發展。最重要的是，AIGC技術可以透過智慧化的合約產生和測試，實現自動化合約開發和測試，從而提高開發效率，並減少人力成本和時間成本。
Source: singularitynet
未來方向和核心問題
AI在DeFi中的應用可能成為DeFi本身和AI應用的主要門檻，未來研究中安全問題將引起更多的關注，包括本質安全性和外部安全性的研究。 AI在金融機構中的可應用性需要更多數據來支持，但安全問題的限制導致實驗數量尚不足夠。我們認為，AI在DeFi中的研究需要關注的問題包括，AI的應用是否能為DeFi的原始流動性增加價值，AI的應用是否符合安全性要求，系統的穩健性和可靠性與安全性之間將產生何種權衡？
AIGC技術對隱私的影響
- 資料隱私與安全問題：AIGC技術可能會洩露個人隱私訊息，必須採取嚴格的隱私保護措施，例如加密使用者數據，限制資料使用範圍等。
- 誤導和虛假資訊的傳播：AIGC技術可以快速產生大量自然語言內容，這些內容可能包含虛假資訊或誤導性內容，需要提高AIGC技術的品質和準確性，以及加強對其生成內容的監管和審核。
DeFi平台的安全性問題
- 智慧合約的漏洞：AI產生的內容可能存在一定程度的誤差和瑕疵，這些瑕疵可能導致智慧合約中的程式碼存在漏洞，從而給駭客攻擊留下可乘之機，需要加強智慧合約的審計和測試。
- 機器人攻擊與詐欺行為：攻擊者可以利用AIGC技術產生虛假的自然語言內容，誘導使用者進行詐欺行為或破壞系統安全，需要加強對AIGC技術的安全性和防範措施，例如增強使用者身分驗證和存取控制等。
結論和發現
我們認為，在DeFi生態系中，AI技術將扮演越來越重要的角色。具體來說，我們看好AI在以下幾個細分賽道的應用：
- 市場預測與智慧投資決策：AI技術透過機器學習和預測分析技術，可以提高市場走勢預測的準確度，為交易者提供技術和基本面分析服務。這為DeFi提供了自動化交易和投資組合管理的機會。
- 自動化稽核/安全防護：AI技術可以透過NLP和影像辨識等技術提高智慧合約審核的速度和準確度，自動化提高智慧合約的有效性，降低KYC/AML的錯誤率和詐騙風險。
- 詐欺偵測和信用評分：AI技術可以透過分析大數據集的趨勢來識別不誠實的活動，同時也可以利用信用評分促進借貸活動，提供更優惠的貸款價格。
- 自動化投資組合管理：AI技術可以使用機器學習預測模型進行投資組合規劃、策略評估、池權重計算、訊號產生和情感監測等任務，建構自動化代理進行主動投資組合管理。
- 分散式貸款：AI技術和分散式帳本技術可以協同工作，設計智慧合約，提高標準化、自動化、資料頻率和敏感度等指標，以實現更有效率的貸款操作。
針對這些賽道，Bing Ventures認為AI技術的應用將為DeFi生態系統帶來更高的效率、更好的風控、更可靠的投資策略，以及更標準化和高效的貸款作業。在這些細分賽道中，我們看好那些將AIGC技術應用於提高DeFi效率和投資準確性的專案。
