KI in der DeFi: Rolle, Expertenmeinungen, Beispiele und Herausforderungen
MC² Finanzteam
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Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der sogar eine KI eine Wallet besitzt, perfekte Trades ausführt und Risiken in Echtzeit abmildert.
Man könnte meinen, es handele sich um Science Fiction, aber das ist die derzeitige Norm im DeFi Ökosystem.
In diesem Artikel behandeln wir die wichtigsten Anwendungen von KI in DeFi (mit Beispielen), wie automatisierter Handel, Betrugserkennung, Risikomanagement und die Überprüfung von Smart Contracts. Wir gehen auch auf die Herausforderungen ein, mit denen KI in DeFi konfrontiert ist, wie etwa Datenqualität, Skalierbarkeit, Transparenz und Sicherheit.
Die Rolle der KI bei DeFi
Im Folgenden sind die wichtigsten KI-Anwendungen aufgeführt, die die DeFi-Landschaft verändern::
Der algorithmische Handel in DeFi nutzt AI-Modelle wie Zufalls-Wald um die Preise von Vermögenswerten anhand historischer Daten vorherzusagen, Deep Q-Networks (DQN) zur Verfeinerung von Strategien durch Lernen aus vergangenen Ergebnissen und Paarweiser Handel um vorübergehende Preisunterschiede zwischen korrelierten Vermögenswerten gewinnbringend auszunutzen.
Schlüsselkomponenten für den algorithmischen Handel. Quelle: Amazon
Diese KI-gesteuerten Bots analysieren Marktdaten in Echtzeit, um die besten Handelsmöglichkeiten zu finden, menschliche Fehler und Emotionen zu minimieren und den Handel rund um die Uhr zu ermöglichen.
💡 Beispiel:MC² Finance vereinfacht das Investieren für Sie, indem es mit Hilfe von KI die besten Gelegenheiten findet, Strategien auf der Grundlage Ihrer Ziele vorschlägt und den Handel automatisch ausführt. Sie behalten die volle Kontrolle über Ihr Vermögen, wobei jede Aktion transparent auf der Blockchain aufgezeichnet wird.
Organisatoren und Ziele von DeFi-Betrügereien. Quelle: Arxiv
Diese Methoden erkennen ungewöhnliche Verhaltensweisen wie plötzliche große Überweisungen oder mehrfach fehlgeschlagene Anmeldungen, die auf Betrug oder Marktmanipulation hinweisen können.
"KI-gestützte Sicherheitssysteme identifizieren Transaktionen, die nicht übereinstimmen, extrem schnell und alarmieren die richtigen Leute, um Risiken in Echtzeit zu mindern." Chris - Mitbegründer @ MC² Finance
Wenn diese Anomalien gefunden werden, kann die KI automatisch Administratoren alarmieren oder sofortige Maßnahmen ergreifen, wie das Einfrieren von Konten oder das Stoppen verdächtiger Transaktionen, um Verluste zu verhindern.
AI in DeFi verwendet Techniken wie Web Scraping um Daten aus sozialen Medien und von Marktseiten zu sammeln, APIs um Echtzeitdaten von Blockchain-Netzwerken zu sammeln, Graph-Analyse, um Beziehungen zwischen Blockchain-Entitäten abzubilden, und Smart-Contract-Ereignis-Listener um Transaktionen auf der Blockchain zu überwachen.
Wie ein Smart Contract Event Listener Blockchain-Ereignisse verarbeitet. Quelle: MDPI
Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. Support-Vektor-Maschinen (SVM) analysieren dann diese Daten, um Risiken wie plötzliche Kurseinbrüche oder ungewöhnliches Handelsverhalten durch Erkennung von Mustern und Anomalien zu erkennen.
💡 Beispiel: Wenn ein plötzlicher Preisverfall eines Tokens festgestellt wird, MC² Finance die Handelsvolumina, die jüngsten Nachrichten und die Stimmung in den sozialen Medien analysieren, um festzustellen, ob es sich um eine vorübergehende Schwankung oder um ein Anzeichen für ein tieferes Problem wie einen Marktcrash oder eine Sicherheitsverletzung handelt.
KI hilft auch bei der Vorbeugung von Problemen, indem sie Maßnahmen vorschlägt, wie z. B. die Anpassung von Zinssätzen oder die Umschichtung von Vermögenswerten, um das Engagement in risikoreichen Anlagen in volatilen Zeiten zu verringern.
"Man kann KI nutzen, um bestimmte Aufgaben zu lösen, wie z. B. die Aggregation von Marktdaten und das Treffen besserer Entscheidungen auf der Grundlage dieser Inputs." Lucas - COO @ Lobster Protocol
Prüfung von intelligenten Verträgen
AI verbessert die Prüfung von Smart Contracts durch Techniken wie symbolische Ausführung um verschiedene Codepfade auf Schwachstellen zu testen, statische Analyse um den Code zu prüfen, ohne ihn auszuführen, und formale Überprüfung um sicherzustellen, dass die Logik korrekt ist.
💡 Beispiel: CertiK verwendet seine Skynets automatisiertes Scannen, formale Verifizierung und Deep Learning für die Prüfung von DeFi-Smart Contracts, indem es Schwachstellen identifiziert und vor der Bereitstellung Korrekturen vorschlägt.
Da die KI aus neuen Daten und früheren Prüfungen lernt, kann sie potenzielle Bedrohungen immer besser erkennen und dazu beitragen, dass intelligente Verträge sicher und zuverlässig sind.
"Es kann einen zusätzlichen Schritt dazwischen geben, bei dem dies durch KI geprüft werden kann... besonders wenn es so viel Lärm auf dem Markt gibt." Stan - Mitbegründer @ Renora
Sentiment-Analyse
AI-gestützte Stimmungsanalyse nutzt Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) um große Mengen von Textdaten aus Quellen wie sozialen Medien, Nachrichtenartikeln und Foren zu scannen und zu interpretieren.
NLP führt eine Stimmungsanalyse durch, um den emotionalen Ton und die wichtigsten Beziehungen in Inhalten zu erkennen. Quelle: Kili
💡 Beispiel: Augmento ist eine Plattform, die Textdaten aus Quellen wie Twitter, Reddit, Telegram und Nachrichtenartikeln sammelt und dann mithilfe von NLP bestimmt, ob die Stimmung positiv, negativ oder neutral ist.
Durch die Analyse des Tons und des Kontexts dieser Texte kann die KI die allgemeine Marktstimmung einschätzen - ob sie nun optimistisch, ängstlich oder unsicher ist.
"Die Sentiment-Analyse ist eines der klassischsten Probleme des maschinellen Lernens, und KI kann das Sentiment von Plattformen wie Twitter effektiv einpreisen." Ruben - CEO @ DB Forest
Verwaltung des Portfolios
Das KI-gesteuerte Portfoliomanagement im DeFi nutzt verstärkendes Lernen um Strategien auf der Grundlage von Marktergebnissen anzupassen, Bayes'sche Netzwerke zur Vorhersage der Wertentwicklung von Vermögenswerten und zum Umgang mit Unsicherheiten sowie K-means-Clustering um ähnliche Vermögenswerte zur besseren Diversifizierung zu gruppieren.
💡 Beispiel: Wenn MC² Finance feststellt, dass ein bestimmter Vermögenswert eine zu geringe Wertentwicklung aufweist oder zu riskant wird, schlägt es eine Umschichtung der Mittel in stabilere oder vielversprechendere Anlagen vor. Umgekehrt kann die künstliche Intelligenz empfehlen, das Engagement in einem Vermögenswert zu erhöhen, wenn dieser ein starkes Wachstumspotenzial aufweist.
Diese Systeme tragen auch zum Risikoausgleich bei, indem sie das Vermögen entsprechend den Anlagezielen und der Risikotoleranz des Nutzers diversifizieren.
"Du wirst in der Lage sein, dein Portfolio/Wallet hinzuzufügen, und wir werden dir die genauen Einblicke geben, die perfekt für dein Wallet sind, wie z.B. was der schlechteste Token ist, den du in deinem Wallet hast, was das höchste Risiko ist, was ähnliche Wallets sind, die tatsächlich mehr Rendite machen als du, und was du von ihnen lernen kannst, um dir alle maximalen Einblicke zu geben, damit du die richtigen Annahmen treffen kannst." Chris - Mitbegründer @ MC² Finance
Vergleich von künstlichen neuronalen Netzen (ANN), CNN und RNN. Quelle: Levity
💡 Beispiel:IntoTheBlockDie KI von IntoTheBlock verwendet RNNs für die Analyse zeitbasierter Daten und Transformer-Modelle für das Verständnis von Texten aus sozialen Medien.
Mithilfe solcher Algorithmen kann KI verborgene Muster aufdecken, Marktbewegungen vorhersagen und verwertbare Erkenntnisse liefern, die in Handelsstrategien, Risikomanagement und Anlageentscheidungen einfließen.
"KI hilft uns bei der Datenanalyse, insbesondere wenn wir in eine neue Kette expandieren wollen. KI hilft dabei, das Ökosystem schneller zu erforschen und zu verstehen."Stephen - Leiter der Abteilung BD bei Anka
Optimierung der Skalierbarkeit
KI-gesteuerte Skalierbarkeitsoptimierung in DeFi nutzt Warteschlangentheorie um den Transaktionsfluss zu modellieren und potenzielle Engpässe im Netzwerk zu identifizieren. genetische Algorithmen um Strategien für die Ressourcenzuweisung zur Bewältigung von Lastspitzen zu untersuchen und zu optimieren.
Warum die Warteschlangentheorie für die KI-gesteuerte Skalierbarkeitsoptimierung unerlässlich ist. Quelle: AIM
💡 Beispiel: Fetch.ai ist bekannt für die Integration von autonomer Wirtschaftsagenten in die Blockchain-Technologie, um die Effizienz und Skalierbarkeit dezentraler Netzwerke zu verbessern.
Mit der Verbesserung von KI-Systemen lassen sich Skalierungsprobleme besser vorhersagen und lösen, so dass DeFi-Plattformen mehr Nutzer und Transaktionen ohne Effizienzverlust bewältigen können.
"Vektordatenbanken werden für die KI im Handel unverzichtbar, da sie es ermöglichen, Ähnlichkeiten in Trends zu finden, die mit herkömmlichen Methoden nicht gefunden werden können."Chris - Mitbegründer @ MC² Finance
Compliance und Datenschutz
KI in DeFi verbessert die Einhaltung von Vorschriften und den Datenschutz, indem sie Anomalieerkennung zur Erkennung verdächtiger Transaktionen, regelbasierte Algorithmen zur Durchsetzung von KYC/AML-Prüfungen und homomorphe Verschlüsselung zur Sicherung von Daten bei gleichzeitiger Einhaltung von Datenschutzbestimmungen einsetzt.
Arten der homomorphen Verschlüsselung. Quelle: LinkedIn
💡 Beispiel:Chainalysis nutzt KI, einschließlich Graphenanalyse zur Verfolgung von Blockchain-Fonds und maschinelles Lernen wie Random Forests und Support Vector Machines für KYC/AML-Prüfungen.
Darüber hinaus werden Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und verhaltensbiometrische Verfahren eingesetzt, um die Identität der Benutzer zu überprüfen und unberechtigte Zugriffsversuche zu erkennen.
"Damit der Massenmarkt aufholen kann, ist eine Regulierung für Sicherheit und Einfachheit erforderlich, und KI kann helfen, diese Vorschriften effizient zu navigieren und durchzusetzen."Chris - Mitbegründer @ MC² Finance
Herausforderungen der KI in DeFi
Mit der zunehmenden Integration von KI in das DeFi-Ökosystem müssen mehrere spezifische Herausforderungen bewältigt werden:
Qualität der Daten
Verordnung
Skalierbarkeit und Berechnungsanforderungen
Transparenz und Erklärbarkeit
Sicherheitsrisiken
1. Datenqualität
KI in DeFi kämpft mit der Datenfragmentierung über verschiedene Plattformen hinweg, was zu ungenauen Erkenntnissen aufgrund von inkonsistenten Transaktionsdatensätzen und unvollständigen Profilen führt.
Granulare Daten, KI und die Beseitigung externer Fehler in DeFi sind der Schlüssel für Datenqualität und effiziente API-Handels-Pipelines. Quelle: X
Datenschutzmaßnahmen wie homomorphe Verschlüsselung und differenzieller Datenschutz schützen die Nutzerdaten, verlangsamen aber die KI-Verarbeitung, insbesondere beim Echtzeithandel, was das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit und Datenschutz erschwert.
"Die Herausforderung bei der KI besteht darin, verschiedene Datenquellen in das richtige Format zu bringen, damit die KI sie effektiv analysieren kann." Chris - Mitbegründer @ MC² Finance
Effiziente Algorithmen und bessere Rahmenwerke für die Datenintegration sind erforderlich, um diese Herausforderungen in der dezentralen und datenschutzfreundlichen DeFi-Umgebung zu bewältigen.
2. Verordnung
Darüber hinaus steht die KI im DeFi-Bereich vor den Herausforderungen komplexer und vielfältiger globaler Vorschriften, die es erforderlich machen, unterschiedliche KYC- und AML-Regeln in den verschiedenen Ländern zu beachten.
Menschlichkeitsnachweise könnten die herkömmliche Compliance übertreffen, wenn es darum geht, gegnerische KI aus dem DeFi herauszuhalten. Quelle: X
"Mit den bevorstehenden MICA-Vorschriften in Europa wird DeFi stärker reguliert werden, und obwohl DeFi bisher noch nicht vollständig von den Vorschriften betroffen ist, wird sich das bald ändern." Lucas - COO @ Lobster Protocol
Ständige Aktualisierungen der KI-Systeme sind notwendig, um mit den sich ändernden Vorschriften Schritt zu halten.
3. Skalierbarkeit und Berechnungsanforderungen
KI-Algorithmen in DeFi, insbesondere Deep Learning, erfordern eine erhebliche Rechenleistung, was die ohnehin schon belasteten dezentralen Netzwerke wie Ethereum zusätzlich belastet.
Skalierbarkeit und Rechenaufwand stellen eine Herausforderung für 70 % der Web3-Protokolle dar. Quelle: X
Die Verarbeitung von KI-Aufgaben auf der Kette kann das Netzwerk verlangsamen, daher helfen Off-Chain-Lösungen wie Rollups, die Dinge zu beschleunigen. Sie bringen jedoch auch Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, Daten zwischen Off-Chain- und On-Chain-Prozessen korrekt und sicher zu halten.
4. Transparenz und Erklärbarkeit
KI-Systeme in DeFi, insbesondere tiefe neuronale Netze, arbeiten oft als "BlackboxenDas macht ihre Entscheidungsprozesse undurchsichtig und schwer zu interpretieren, was bei der Verwaltung von Vermögenswerten oder der Ausführung von Geschäften problematisch ist.
KI in DeFi wirft Fragen der Transparenz und Erklärbarkeit auf. Quelle: X
Dieser Mangel an Transparenz betrifft sowohl die Nutzer, die über wichtige Finanzentscheidungen im Unklaren gelassen werden, als auch die Regulierungsbehörden, die Schwierigkeiten haben, die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.
Erklärbare KI (XAI) zielt darauf ab, KI-Entscheidungen transparenter zu machen, indem gezeigt wird, wie Modelle zu Schlussfolgerungen kommen. Die Integration von XAI in DeFi ist jedoch eine Herausforderung, da die Vereinfachung von Modellen aus Gründen der Klarheit ihre Genauigkeit verringern kann.
5. Sicherheitsrisiken
KI-Systeme in DeFi sind anfällig für feindliche Angriffe, bei denen böswillige Akteure auf subtile Weise Eingabedaten manipulieren, um die KI zu Fehlentscheidungen zu verleiten, z. B. zur Ausführung schädlicher Geschäfte.
DeFi-Hacks hängen mit mangelhafter Sicherheit und KI-Schwachstellen zusammen. Quelle: X
"KI-Bots bringen eine neue Dynamik in den Markt, und wenn genug von ihnen gegeneinander handeln, werden wir wahrscheinlich Dinge wie Flash-Crashs in DeFi erleben." Stan - Mitbegründer @ Renora
Techniken wie gegnerisches Training helfen KI-Modellen, Angriffe abzuwehren, können jedoch die Genauigkeit verringern und die Komplexität erhöhen, so dass kontinuierliche Aktualisierungen und Neutrainings erforderlich sind, um sich entwickelnde Bedrohungen in der dezentralen Umgebung von DeFi zu bekämpfen.
Abschließende Gedanken
Um das Potenzial von KI in DeFi zu erschließen, müssen wir Herausforderungen wie Datengenauigkeit, Datenschutz, ein besseres Verständnis von KI und die Verbesserung der Sicherheit angehen und gleichzeitig die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Regulierungsbehörden und Branchenführern fördern, um Vorschriften zu umgehen und skalierbare Systeme für das KI-Wachstum zu unterstützen.
Durch die Fokussierung auf diese Bereiche leistet MC² Finance Pionierarbeit bei der Nutzung von KI, um als Brücke zwischen CeFi und DeFi zu fungieren, die von Top-Händlern/Hedge-Fonds-Managern bis hin zu Copy-Tradern und Durchschnittsanwendern genutzt werden kann.
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