Dwa najpotężniejsze trendy technologiczne ostatniej dekady – generatywna sztuczna inteligencja oraz technologia Blockchain (Web3) – zaczynają się przenikać, tworząc zupełnie nową jakość na rynkach finansowych. Entuzjaści wieszczą powstanie w pełni autonomicznej gospodarki, w której agenci AI handlują między sobą bez udziału człowieka. Sceptycy i regulatorzy biją jednak na alarm, ostrzegając przed falą oszustw nowej generacji i ryzykiem systemowym, którego skali i natury jeszcze w pełni nie rozumiemy. Czy stoimy u progu ery super-efektywności, czy może cyfrowego chaosu?
/ Gemini
Gdy pod koniec 2022 roku świat zachwycił się możliwościami ChatGPT, a rynek kryptowalut lizał rany po upadku giełdy FTX, niewielu analityków przewidywało, jak szybko te dwa światy zderzą się ze sobą. Dziś, w połowie obecnej dekady, fuzja AI i Web3 staje się faktem. Połączenie sztucznej inteligencji z finansami w świecie zdecentralizowanego internetu tworzy mieszankę wybuchową.
Z jednej strony mamy blockchain – technologię oferującą niezmienną, transparentną i odporną na cenzurę bazę danych oraz globalny system płatności. Z drugiej – AI, czyli „mózg”, który potrafi analizować te dane, wyciągać wnioski i podejmować decyzje w milisekundach, na skalę nieosiągalną dla ludzkiego umysłu. To skrzyżowanie technologii rodzi pytania fundamentalne dla przyszłości pieniądza, bezpieczeństwa cyfrowego i samej struktury rynków kapitałowych.
Era autonomicznego tradingu i inteligentnego audytu
W świecie tradycyjnych finansów (TradFi) algorytmy nie są nowością. Handel Wysokich Częstotliwości (High Frequency Trading – HFT) dominuje na Wall Street od lat, odpowiadając za znaczną część wolumenu na giełdach w Nowym Jorku czy Londynie. Jednak w ekosystemie krypto wejście AI wynosi automatyzację na zupełnie nowy, nieznany dotąd poziom.
Obserwujemy powstawanie zdecentralizowanych funduszy hedgingowych i struktur typu DAO (Decentralized Autonomous Organizations), które są w pełni zarządzane przez modele uczenia maszynowego. W przeciwieństwie do klasycznych botów tradingowych, które działają na zasadzie prostych instrukcji „jeżeli X, to Y”, nowoczesne agenty AI potrafią przetwarzać dane nieustrukturyzowane. Analizują one nie tylko “suche” wykresy świecowe i wskaźniki analizy technicznej, ale dokonują kompleksowej analizy sentymentu. Przeszukują w czasie rzeczywistym platformy takie jak X (dawniej Twitter), Reddit, Discord czy Telegram, wychwytując nastroje inwestorów, plotki, a nawet subtelne zmiany w narracji medialnej.
Co więcej, AI w Web3 ma dostęp do danych on-chain – czyli bezpośredniego podglądu „wnętrza” rynku. Modele te śledzą przepływy środków między portfelami tzw. wielorybów (największych inwestorów), identyfikują nietypowe transakcje na zdecentralizowanych giełdach (DEX) i potrafią przewidzieć ruchy cenowe wynikające z likwidacji pozycji lewarowanych, zanim te faktycznie nastąpią. To tworzy asymetrię informacyjną, w której inwestor detaliczny, nieuzbrojony w AI, stoi na straconej pozycji.
Równie istotnym polem innowacji jest bezpieczeństwo infrastrukturalne. Smart kontrakty – czyli samowykonujące się umowy, na których opiera się sektor DeFi (zdecentralizowane finanse) – są historycznie podatne na błędy ludzkie. Luki w kodzie kosztowały inwestorów miliardy dolarów w wyniku ataków hakerskich. Tutaj AI wchodzi w rolę „cyfrowego strażnika”. Nowoczesne narzędzia audytorskie oparte na sieciach neuronowych potrafią skanować miliony linii kodu Solidity czy Rust w poszukiwaniu luk bezpieczeństwa znacznie szybciej i dokładniej niż zespoły ludzkich audytorów. Potrafią one symulować tysiące scenariuszy ataków w wirtualnym środowisku, by uodpornić protokół przed jego oficjalnym uruchomieniem.
Ciemna strona mocy – demokratyzacja oszustwa
Technologia ta jest jednak mieczem obosiecznym. To samo AI, które pomaga pisać bezpieczny kod, staje się potężnym orężem w rękach cyberprzestępców. Eksperci ds. cyberbezpieczeństwa zwracają uwagę na drastyczny spadek bariery wejścia dla oszustów. Jeszcze kilka lat temu stworzenie wiarygodnego „scamu” – fałszywego projektu krypto, który przyciągnąłby kapitał – wymagało zespołu programistów, grafików i specjalistów od marketingu.
Dziś, w dobie zaawansowanych modeli LLM (Large Language Model), jedna osoba z odpowiednim dostępem do narzędzi AI może w kilka godzin wygenerować kompletny ekosystem oszustwa. AI napisze profesjonalnie brzmiącą „Białą Księgę” (tzw. Whitepaper), stworzy kod smart kontraktu (często zawierający ukryte tylne furtki do kradzieży środków), zaprojektuje witrynę internetową giełdy i – co najgroźniejsze – wygeneruje armię botów w mediach społecznościowych. Te boty, często nie do odróżnienia od prawdziwych użytkowników, będą prowadzić dyskusje, pisać pozytywne recenzje i sztucznie pompować zainteresowanie projektem (tzw. astroturfing), wciągając nieświadomych inwestorów w pułapkę.
Deepfakes – nowy wymiar manipulacji rynkowej
Największym, i wciąż niedocenianym zagrożeniem, są jednak Deepfakes – materiały wideo i audio generowane przez sztuczną inteligencję. W świecie tradycyjnych mediów są one problemem dezinformacyjnym, ale w świecie finansów Web3 mogą stać się narzędziem masowej kradzieży.
Wyobraźmy sobie wideo, na którym prezes dużej giełdy kryptowalutowej, szef amerykańskiego SEC lub twórca Ethereum, Vitalik Buterin, ogłasza nową, rewolucyjną inicjatywę zrzutu darmowych tokenów (airdrop) lub informuje o rzekomym błędzie krytycznym w sieci, nakłaniając do „zabezpieczenia” środków na podstawionej stronie. Wideo jest perfekcyjne – zgadza się mimika, ton głosu, a nawet charakterystyczny sposób mówienia.
W świecie krypto, gdzie decyzje podejmowane są w ułamkach sekund pod wpływem emocji, takie manipulacje mogą być tragiczne w skutkach. Zanim społeczność zweryfikuje fałszywkę, miliony dolarów mogą już zmienić właściciela, a kursy tokenów mogą zanotować dwucyfrowe spadki lub wzrosty. Algorytmy tradingowe, reagujące na „newsy”, mogą automatycznie sprzedać lub kupić aktywa w reakcji na fałszywe nagranie, pogłębiając chaos.
Problem „czarnej skrzynki” i ryzyko systemowe
Zagrożenia nie kończą się na oszustwach. Istnieje poważne ryzyko systemowe związane z samą naturą algorytmów AI. Jeśli w przyszłości duża część rynku Web3 będzie sterowana przez autonomicznych agentów, może dojść do niebezpiecznego zjawiska homogenizacji strategii.
Modele AI są trenowane na tych samych historycznych zestawach danych. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że w sytuacji kryzysowej (np. nagłe dane makroekonomiczne lub atak hakerski), tysiące niezależnych agentów AI podejmie tę samą decyzję w tym samym czasie – np. „sprzedawaj”. Może to doprowadzić do efektu sprzężenia zwrotnego, gdzie błyskawiczna wyprzedaż zainicjowana przez jeden model pociągnie za sobą kaskadę automatycznych reakcji innych botów.
W rezultacie grozi nam tzw. flash crash – załamania ceny aktywa w ciągu kilku sekund, przy całkowitym wyschnięciu płynności. W tradycyjnych finansach istnieją bezpieczniki (circuit breakers), które wstrzymują handel na giełdzie w przypadku gwałtownych spadków. W zdecentralizowanym świecie DeFi, działającym 24/7 bez centralnego zarządcy, takich hamulców często brakuje. Co więcej, powstaje problem odpowiedzialności prawnej. Kto odpowiada za straty, gdy autonomiczny agent AI, działający w ramach DAO, podejmie błędną decyzję inwestycyjną lub naruszy przepisy rynkowe? Twórca kodu? Użytkownik? Czy może sama sieć? To prawna „czarna skrzynka”, z którą regulatorzy tacy jak KNF czy ESMA będą musieli się zmierzyć.
Wyzwanie dla tożsamości – proof of personhood
W obliczu zalewu treści generowanych przez AI, internet Web3 staje przed koniecznością redefinicji tożsamości. Skoro nie możemy ufać temu, co widzimy i słyszymy w sieci, jedynym punktem oparcia staje się kryptografia.
Eksperci wskazują, że blockchain może stać się jedynym skutecznym mechanizmem weryfikacji, czy po drugiej stronie ekranu znajduje się człowiek, czy maszyna. Projekty takie jak Worldcoin (skanujący tęczówkę oka) czy inne systemy „Proof of Humanity” (Dowód Człowieczeństwa) zyskują na znaczeniu. W przyszłości każda istotna informacja rynkowa, każdy komunikat prezesa spółki czy dewelopera, będzie musiał być opatrzony kryptograficznym podpisem cyfrowym, weryfikowalnym na blockchainie. Bez tego „cyfrowego stempla” każda treść będzie domyślnie traktowana jako potencjalny wytwór AI.
Granica między innowacją a ryzykiem w parze Web3 + AI jest niezwykle cienka i nieustannie się przesuwa. Z jednej strony mamy wizję super-wydajnych rynków, optymalizacji kapitału i bezpieczniejszych kontraktów. Z drugiej – widmo zautomatyzowanej przestępczości i niestabilności systemowej.
Dla inwestora indywidualnego wnioski są jasne: era „łatwych pieniędzy” w krypto, oparta na prostym podążaniu za trendami, dobiega końca. Wkraczamy w okres, w którym umiejętność weryfikacji informacji (fact-checking) oraz zrozumienie technologicznych podstaw rynku stają się ważniejsze niż analiza techniczna wykresu. W świecie, w którym AI potrafi podrobić głos, obraz i styl pisania, jedynym punktem prawdy pozostaje matematyka zapisana w łańcuchu bloków – o ile będziemy potrafili ją poprawnie odczytać i zinterpretować.
Bankier.pl
Źródło:
