AI Đang Tiến Nhanh Hơn trong Giao Dịch Tiền Mã Hoá nhưng Con Người Vẫn Giữ Quyền Kiểm Soát

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được tích hợp sâu rộng vào giao dịch crypto, đẩy nhanh các quy trình phân tích, thực thi và tối ưu hóa trước đây do con người xử lý.

Các nhà đầu tư và công ty giao dịch đang phải đối mặt với câu hỏi về mức độ tự động hóa ra quyết định mà không làm suy giảm kiểm soát, trách nhiệm giải trình hoặc phán đoán của con người.

Ngay cả khi một số dự án đang hướng tới các hệ thống giao dịch tự động hơn, hầu hết các công cụ AI trong crypto vẫn bị hạn chế chặt chẽ. Con người vẫn định nghĩa chiến lược, thiết lập giới hạn rủi ro và chịu trách nhiệm về kết quả, trong khi máy móc đảm nhận phần lớn khối lượng công việc cho các tác vụ nặng về dữ liệu, chẳng hạn như nghiên cứu và giám sát.

Trên khắp thị trường crypto, sự cân bằng giữa tự động hóa và giám sát đang âm thầm định hình lại quy trình giao dịch và bắt đầu định nghĩa lại vai trò nào của con người vẫn còn quan trọng.

"[AI đang] thay thế 80% công việc mà không ai thực sự muốn làm. Các nhà nghiên cứu giỏi nhất sử dụng AI để cải thiện đáng kể công việc của họ," Ryan Li, đồng sáng lập và CEO của nền tảng nghiên cứu crypto Surf AI, nói với Cointelegraph.

Sự thay đổi đó đã ảnh hưởng đến cách các công ty giao dịch crypto hoạt động, cách các vai trò cấp thấp được định nghĩa và phán đoán của con người vẫn nằm ở đâu trong một thị trường ngày càng tự động hóa.

Nỗi lo về công việc crypto và giao dịch gặp hiệu suất AI

Sự quan tâm đến việc sử dụng AI để tăng hiệu quả trong crypto đã tăng tốc trong quý cuối của năm 2024 khi các AI Agent xuất hiện. Các dự án như Virtuals Protocol thu hút sự chú ý với các thử nghiệm liên quan đến ví do AI quản lý và hoạt động onchain.

Mặc dù các AI Agent vẫn được con người giám sát, tiềm năng ngày càng tăng của chúng đã đặt ra câu hỏi liệu các nhà giao dịch có còn thiết yếu trong thị trường tương lai hay không.

"Từ góc độ kỹ thuật, giao dịch tự động đã có thể thực hiện được. Câu hỏi không phải là thực thi; mà là kiểm soát, giới hạn và trách nhiệm giải trình," Igor Stadnyk, đồng sáng lập nền tảng giao dịch AI True Trading, nói với Cointelegraph.

Ông nói thêm:

Liên quan: Ethereum in 2026: Glamsterdam and Hegota forks, L1 scaling and more 

Mối lo ngại về sự thay thế vượt ra ngoài crypto. Trong tài chính truyền thống, các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford và Boston College đã thử nghiệm một nhà phân tích AI sử dụng dữ liệu thời gian thực có sẵn công khai trên hàng nghìn danh mục đầu tư quỹ tương hỗ Mỹ từ năm 1990 đến 2020.

Các danh mục đầu tư do AI quản lý tạo ra trung bình 17,1 triệu USD nhiều hơn mỗi quỹ mỗi quý so với các đối tác do con người quản lý. Ed deHaan, giáo sư kế toán tại Stanford, người dẫn đầu thử nghiệm, cho biết ông không mong đợi sự thay thế hàng loạt các quản lý danh mục đầu tư nhưng cảnh báo rằng các vai trò nhà phân tích cấp thấp có thể gặp rủi ro.

Mô tả các ứng viên mà ông đánh giá nhưng cuối cùng không tuyển dụng từ trường cũ của mình, Li nói, "Tôi đã thấy rất nhiều người có điểm số hoàn hảo từ Berkeley, và họ không biết cách lập trình. Họ không biết cách viết bất cứ thứ gì vì họ hoàn toàn được AI hỗ trợ."

Nhận xét này không phải là sự chỉ trích về khả năng học tập của sinh viên hiện đại mà là một quan sát về cách các tín hiệu tuyển dụng truyền thống đã suy yếu khi các công cụ AI đảm nhận công việc từng giúp xây dựng các kỹ năng nền tảng.

Trong thị trường crypto, sàn giao dịch perpetual phi tập trung Aster đã tiến hành một thử nghiệm riêng, đặt 100 nhà giao dịch con người đối đầu với 100 mô hình AI trong thời kỳ thị trường suy giảm.

Cuộc thi kết thúc với các nhà giao dịch con người giảm 32,21%. Các mô hình AI cũng kết thúc trong vùng âm nhưng bảo toàn vốn hiệu quả hơn, ghi nhận mức lỗ 4,48%.

Giao dịch AI không phải là giao dịch thuật toán

Các hệ thống thuật toán hiện xử lý phần lớn việc thực thi giao dịch trong các thị trường lớn, thay thế các tác vụ từng được thực hiện bởi các nhà giao dịch con người.

Phần lớn mối lo ngại về sự thay thế công việc bắt nguồn từ việc coi giao dịch AI là sự tiếp nối của giao dịch thuật toán thay vì một loại hệ thống hoàn toàn khác, Stadnyk cho biết.

Nói một cách đơn giản, giao dịch thuật toán được xây dựng dựa trên các quy tắc xác định thực thi các chiến lược được xác định trước khi các điều kiện cụ thể được đáp ứng, để lại ít chỗ cho diễn giải một khi các quy tắc đó được thiết lập.

"Với AI, bạn đang làm việc trong điều kiện không chắc chắn, nơi dữ liệu có thể bị thiếu, nhiễu hoặc thậm chí mâu thuẫn," Stadnyk nói. "AI hữu ích trong những tình huống đó vì nó vẫn có thể hoạt động khi thông tin không đầy đủ và điều kiện liên tục thay đổi."

Liên quan: Blockchains quietly prepare for quantum threat as Bitcoin debates timeline

AI có thể tiếp nhận và diễn giải tin tức, mạng xã hội và cảm xúc qua các khu vực và ngôn ngữ trong thời gian thực, cho phép các nhà giao dịch xem xét những thay đổi về câu chuyện và bối cảnh văn hóa khó mã hóa vào các quy tắc cố định.

Một mô hình tương tự có thể thấy ở cấp độ mạng, theo Nina Rong, giám đốc điều hành phát triển tại BNB Chain, nơi hoạt động giao dịch gia tăng đã khiến những thay đổi trong hành vi của nhà giao dịch rõ ràng hơn.

"AI giúp thu thập thông tin cho những người trong lĩnh vực crypto và cải thiện hiệu quả nghiên cứu, nhưng chỉ sử dụng thông tin đã có trong phạm vi công cộng," Rong nói với Cointelegraph.

"Nó cũng mang lại cho những người không phải lập trình viên khả năng sử dụng lập trình như một công cụ. Các chuyên gia lĩnh vực có thể sử dụng vibe coding để tạo lợi thế đang ở vị trí đặc biệt mạnh mẽ ngay bây giờ," cô nói thêm.

Trong khi AI đang làm cho các nhà giao dịch hiệu quả hơn, nỗi lo về sự thay thế công việc vẫn tiếp tục nổi lên. Vào tháng 6, việc AI thay thế công việc đứng đầu các cuộc thảo luận xã hội về crypto, theo Santiment, một nền tảng nghiên cứu crypto sử dụng AI để theo dõi các câu chuyện thị trường.

Phán đoán của con người vẫn quan trọng trong giao dịch crypto hỗ trợ bởi AI

AI không loại bỏ con người khỏi crypto, nhưng nó đã định hình lại cách công việc được phân bổ trong toàn ngành. Phần lớn sự thay đổi đó đang diễn ra âm thầm, ở cấp độ nhiệm vụ, đặc biệt là trong các vai trò nghiên cứu từng dựa vào các nhóm nhà phân tích cấp thấp và thực tập sinh.

Theo Li, những cấu trúc đó đã thay đổi khi AI hấp thụ công việc nghiên cứu thường xuyên từng biện minh cho số lượng nhân viên lớn hơn.

"Các quỹ từng thuê các nhóm nghiên cứu hoặc thực tập sinh," ông nói. "Bây giờ họ chỉ có một nhà nghiên cứu thực sự giỏi có thể làm việc với AI tốt hơn nhiều."

Nhưng có những trường hợp mà các hệ thống AI có mức độ độc lập cao hơn. Trong cả crypto và tài chính truyền thống, các mô hình tự động có thể được cấu hình để quản lý ví, tái cân bằng danh mục đầu tư và thực hiện giao dịch mà không cần sự phê duyệt liên tục của con người.

"Tôi tin tưởng rằng các nhà đầu tư lớn đã làm điều này ở một hình thức nào đó, ngay cả khi họ không mở rộng quy mô tích cực hoặc quảng bá nó công khai," ông nói thêm.

Khi việc thực thi trở nên tự động hơn, các nhà giao dịch có thể tập trung vào chiến lược và rủi ro thay vì cơ chế thủ công. Theo Stadnyk, sự thay đổi đang diễn ra nhanh hơn nhiều người mong đợi.

"Một năm đã trôi qua kể từ khi AI Agent lần đầu tiên thu hút sự chú ý trên [X]. Trong crypto, điều đó giống như 10 năm trong [hàng không vũ trụ] hoặc 100 năm trong y học vì mọi thứ có thể được thử nghiệm rất nhanh," Stadnyk nói.

Magazine: Chinese users turn to 'U cards' to get around crypto rules: Asia Express