Offenlegung: Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen gehören ausschließlich dem Autor und repräsentieren nicht die Ansichten und Meinungen von Crypto.News ‚Editorial.
Künstliche Intelligenz ist zu einer starken Kraft im Finanzökosystem geworden und bietet schnellere, datengesteuerte Erkenntnisse, die versprechen, Investitionen, Kreditvergabe und Risikomanagement zu verbessern. Von AI-Beratern, die Finanzstrategien sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen personalisieren, bis hin zu hoch fortgeschrittenen Handelssystemen, die datengesteuerte Entscheidungen in Mikrosekunden treffen, hat der Finanz-KI-Sektor viel Raum, um zu wachsen.
Aber es gibt ein großes Problem: Voreingenommenheit.
Trotz der Geschwindigkeit, der Präzision und der Objektivität bieten finanzielle KI -Systeme die gleiche Verzerrung wie die Branche seit Jahrzehnten, um zu eliminieren. Zum Beispiel laut Lehigh University, OpenAIs GPT-4-Turbo-Großsprachenmodellen-Simulation eines KI-Hypothekenberaters oder Entscheidungssystems–erforderlich Bestimmte demografische Daten von Antragstellern, die 120 Kreditpunkte über den weißen Antragsteller haben, um die gleiche Genehmigung zu erhalten, obwohl sie das gleiche Einkommen, die gleiche Kreditgeschichte und das gleiche Schuldenniveau haben.
Diese Voreingenommenheit beeinflusst nicht nur die traditionellen Finanzmärkte, sondern auch die dezentralen Finanz- und Krypto -Ökosysteme. Nehmen Sie beispielsweise KI-angetriebene Marktprognoseplattformen. Da ihre Daten auf Preisgeschichte, Nachrichtenstimmung oder sozialen Trends basieren, können diese Plattformen manchmal auf Marktanomalien überreagieren – Crypto ist voller schwarzer Schwanenereignisse wie dem Terra -Zusammenbruch, dem FTX -Absturz oder großen Strafen der Aufsichtsbehörden.
Infolgedessen können diese Vorhersagewerkzeuge zu über-aggressiv oder sogar übergewichtige soziale Trends und Geschwätzer werden, was zu schlechten Signalen und Vorhersagen führt.
Blockchain, Xai zur Rettung
Die Einschränkungen und die undurchsichtige Natur vieler AI -Systeme verhindern, dass sie vollständig transparent und rechenschaftspflichtig werden. Einige nennen sie sogar schwarze Kisten, da KI -Modelle normalerweise nur wenig bis gar keine Transparenz haben.
Insbesondere sind die Entscheidungen, die von KI -Tools im Kryptoraum getroffen werden, normalerweise nicht erklärbar – dies macht es den Benutzern schwierig zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Das Fehlen standardisierter Auditing -Protokolle für KI -Systeme würde auch zu inkonsistenten Bewertungen und potenziellen Aufsicht über kritische Probleme führen.
Die Integration von Blockchain -Technologie in die Erklärungski oder kurzes XAI kann dieses Problem durch die Unveränderlichkeit und Transparenz, die mit dezentralen Ledger ausgestattet sind, angehen. Dies verbessert auch die Prüfungsmethoden, da die Auditoren einen vollständigen Zugriff auf die Daten der Plattform und die zugrunde liegenden Algorithmen haben.
XAI-Modelle werden bereits erhöht, da sie sicherstellen, dass der Entscheidungsprozess fair und ethisch ist und effizient ist. Die Blockchain-Technologie kann die Fairness von XAI ergänzen, indem sie unveränderliche Aufzeichnungen über KI-Entscheidungsprozesse erstellen und sicherstellen, dass jede Aktion nachvollziehbar und überprüfbar ist. Dies fördert Vertrauen und Rechenschaftspflicht.
Blockchains arbeiten vertrauenslos. Dies bedeutet nicht, dass die Technologie nicht vertrauenswürdig sein kann, aber sie deutet darauf hin, dass Dritte oder Zentralbehörden keine Entscheidungen bestätigen müssen. Die Dezentralisierung beseitigt die Notwendigkeit einer zentralisierten Einheit, die Prozesse zu überwachen, dank der intelligenten Verträge, die autonom funktionieren.
Wenn ein Modell eine Entscheidung ändert oder ausgibt, kann das Fehlen von Protokollen und die Versionskontrolle Vertrauensprobleme mit den meisten KI -Plattformen verursachen. Die Blockchain -Technologie zeitlich die Aufzeichnungen und Daten in einem unveränderlichen Hauptbuch.
Fico, eine Kreditbewertungsfirma, hat gebraucht Blockchain zur Protokollierung von KI -Modellentscheidungen, sodass die Aufsichtsbehörden feststellen können, wie Entscheidungen wie Kreditgenehmigungen getroffen wurden. Das Unternehmen erhielt im vergangenen Jahr den Preis „Tech of the Future – Blockchain and Tokenization“ bei den Banken Tech Awards in London.
Von der Theorie zur Praxis
Blockchains und dezentrale Finanzprotokolle haben die Möglichkeit, Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI -Modelle zu backen – etwas traditionelle Finanzunternehmen haben zu kämpfen.
Durch die Kombination von XAI mit der Überprüfung der Ketten kann die Entscheidungen im Web3-Ökosystem verändert werden. Zum Beispiel könnte die Verwendung von XAI zur Erklärung der Abstimmung dezentraler autonomer Organisationen den Nutzern helfen, die Konsequenzen ihrer Entscheidungen besser zu verstehen. Ein fortgeschritteneres Versorgungsunternehmen würde XAI für die Risikobewertung in der Kreditvergabe -Defi -Protokolle verwenden.
Das Mischen von XAI mit Blockchain-Technologie könnte auch ein leistungsstarkes Instrument für Überwachungs- und Manipulationserkennung sein. KI ist gut darin, Muster von Sandwich -Angriffen, MEV -Ausbeutung oder Waschhandel zu analysieren. Dies könnte dazu beitragen, Marktanomalien zu finden.
Einige Web3 -Projekte versuchen bereits, die KI -Transparenz zu verbessern. Singularityet beispielsweise konzentriert sich darauf, KI -Prozesse zu prüfen. Eine andere Plattform namens Ocean Protocol verfolgt die Ursprünge der Daten und stellt Vertrauenswürdigkeit und Rückverfolgbarkeit sicher.
Abschluss
Zu diesem Zeitpunkt ist es nur der Beginn der Integration von Blockchain und KI. Die Forscher untersuchen jetzt Hybridmodelle, die die Integrität von Blockchain, die Klarheit und die Vorspannungsinstrumente von Blockchain in Systeme kombinieren, die sich selbst überwachen und potenziell korrigieren können.
Aber Technologie allein wird dies nicht beheben. Es wird auch Aufmerksamkeit von den Aufsichtsbehörden, der Prüfung der Benutzer und der Demut der Entwickler erfordern, die diese Systeme bauen. Wenn uns die Finanzkrise von 2008 etwas beigebracht hat, ist es gefährlich, dass das blinde Vertrauen in komplexe und zentralisierte Werkzeuge gefährlich ist.
Vor allem Smart bedeutet nicht immer fair. Als Ära der Mainstream -AI -Oberflächen müssen Benutzer zusätzlich zur Effizienz auch nach Transparenz suchen.
