VanEck: AI en crypto, een perfecte match of een mismatch?

April 26, 2023

Door Menno Martens, Head of Digital Assets Research

Als technologieliefhebber en gepassioneerd ontwikkelaar ben ik altijd gefascineerd geweest door de mogelijkheden om sectoren te transformeren met geavanceerde technologieën. Een technologie die de laatste jaren furore maakt in de wereld van de cryptovaluta is kunstmatige intelligentie (AI).

De fusie van AI en cryptovaluta creëert een overvloed aan mogelijkheden, maar heeft ook zijn eigen beperkingen. Het hangt ervan af hoe je AI in crypto interpreteert: als crypto, aangedreven door AI of AI, aangedreven door crypto. In deze blog verkennen we de rol van AI in crypto, de mogelijkheden en beperkingen ervan, potentiële toepassingen en beleggingsmogelijkheden.

Wat is AI?

AI, een onderdeel van de computerwetenschap dat zich richt op het creëren van intelligente machines die taken kunnen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst, heeft een snelle ontwikkeling doorgemaakt. Dankzij doorbraken op het gebied van machine learning, de verwerking van natuurlijke taal en gegevensanalyses zijn er voor AI toepassingen gevonden in diverse sectoren, waaronder de financiële wereld.

Recentelijk hebben LLM’s (grote taalmodellen) zoals ChatGPT (formeel bekend als GPT3.5) de wereld veroverd. De cryptovalutamarkt, met de ingewikkelde algoritmen, de datagestuurde besluitvorming en het vluchtige karakter, lijkt een perfecte speeltuin voor AI.

Hoe wordt AI toegepast in crypto?

Een van de belangrijkste taken van AI in de wereld van crypto is gegevensanalyse. Cryptovalutamarkten genereren enorme hoeveelheden gegevens, waaronder historische prijsgegevens, handelsvolumes, het sentiment in de sociale media en gegevens over de keten. Het handmatig analyseren van deze gegevens zou onpraktisch, zo niet onmogelijk zijn voor één persoon.

Dit is waar AI een rol gaat spelen. AI-algoritmen kunnen enorme hoeveelheden gegevens in realtime analyseren, patronen identificeren en voorspellingen doen op basis van historische gegevens, technische indicatoren en het marktsentiment. Hiermee kunnen handelaren en beleggers weloverwogen beslissingen nemen, risico’s beheren en hun handelsstrategieën optimaliseren. Een voorbeeld van een toepassing die hierdoor mogelijk wordt gemaakt, is The Graph (GRT), door indexering van blockchaingegevens via subgrafieken.

Een andere potentiële toepassing van AI in crypto is het opsporen van fraude en beveiliging. Het anonieme en gedecentraliseerde karakter van cryptovaluta’s kan fraudeurs en oplichters aantrekken. AI kan worden ingezet om verdachte activiteiten op te sporen, transacties te traceren en potentieel frauduleus gedrag vast te stellen. AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld transactiepatronen analyseren, ongebruikelijke activiteiten vaststellen, die kunnen wijzen op het witwassen van geld of andere illegale activiteiten en waarschuwingen versturen. Dit kan de veiligheid en integriteit van het ecosysteem voor cryptovaluta verbeteren en beleggers en gebruikers beschermen tegen fraude.

Dit is vooral interessant voor gedecentraliseerde toepassingen zoals Web3 en DeFi. SingularityNET (AGIX) is bijvoorbeeld een blockchainplatform waarmee iedereen AIservices kan ontwikkelen, kan delen en te gelde kan maken voor elke toepassing, inclusief Web3-apps.

Beperkingen van AI

De grootste beperking wordt gevormd door de grote verschillen in de vereiste infrastructuur. Voor AI is voornamelijk gecentraliseerde infrastructuur nodig, omdat elke activiteit zo snel mogelijk moet worden uitgevoerd. Voor AI zijn miljarden, zo niet biljoenen berekeningen per seconde nodig. Daarom kan er geen speciale crypto-AI bestaan, ten minste niet in de huidige cryptowereld. Cryptovaluta, zoals wij die kennen, is gedecentraliseerd en voornamelijk geoptimaliseerd voor beveiliging en openbare toegang. Dit betekent over het algemeen dat de activiteiten langzamer worden uitgevoerd dan mogelijk zou zijn op een gecentraliseerde infrastructuur.

Naast de beperkingen brengt AI in crypto ook risico’s met zich mee die vaak over het hoofd worden gezien. AI is verre van perfect, wat betekent dat AI gegevens verkeerd kan interpreteren, verkeerde beslissingen kan nemen op basis van die gegevens en gevallen van fraude of misbruik kan missen. We zien dat complexe, grote modellen als ChatGPT het vaak overtuigend fout hebben, ‘hallucineren’ of bronnen vermelden die niet bestaan. Dit levert een enorm risico op voor gebruikers, vooral wanneer het programma in een financiële setting zoals crypto wordt gebruikt.

Het belang van AI in de cryptowereld wordt naar mijn mening zwaar overschat. In de afgelopen maanden zijn het aantal projecten met AI enorm toegenomen, door de gigantische groei die naar aanleiding van ChatGPT is ontstaan. De mogelijkheden voor AI waar ik momenteel onderzoek naar doe, zijn bijvoorbeeld het verdeelde eigendom van AI-modellen, berekeningen van meerdere partijen om de uitvoering van AImodellen te decentraliseren en token-incentive-modellen om de verwerkingskracht van gebruikers in te zetten om AI mogelijk te maken.