AIは仮想通貨取引でより速く動いているが、主導権は依然として人間にある

人工知能(AI)は暗号資産取引全体に組み込まれつつあり、これまで人が行っていた分析、実行、最適化プロセスを加速させています。

投資家や取引会社は、コントロール、説明責任、人間の判断を損なうことなく、どの程度まで意思決定を自動化できるかという問題に直面しています。

一部のプロジェクトがより自律的な取引システムを目指している一方で、暗号資産におけるほとんどのAIツールは依然として厳しく制約されたままです。人間は依然として戦略を定義し、リスク制限を設定し、結果に対する責任を負っています。一方、機械は調査やモニタリングなどのデータ集約的なタスクに使用される帯域幅の大部分を引き受けています。

暗号資産市場全体で、自動化と監視のバランスが静かに取引ワークフローを再構築し、どの人間の役割がまだ重要であるかを再定義し始めています。

「[AIは]誰も実際にはやりたくない80%を置き換えています。最高の研究者はAIを使って仕事を劇的に改善しています」と、暗号資産リサーチプラットフォームSurf AIの共同創設者兼CEOであるRyan Li氏はCointelegraphに語りました。

この変化は、暗号資産取引会社の運営方法、ジュニア職の定義方法、そして自動化が進む市場において人間の判断がどこに位置するかに、すでに影響を与えています。

暗号資産と取引の雇用不安がAIパフォーマンスと直面

暗号資産における効率向上のためにAIを使用することへの関心は、AIエージェントが登場した2024年第4四半期に加速しました。Virtuals Protocolのようなプロジェクトは、AI管理ウォレットやオンチェーンアクティビティに関する実験で注目を集めました。

AIエージェントは依然として人間によって監視されていますが、その成長の可能性により、将来の市場においてトレーダーが不可欠であり続けるかどうかという疑問が生じています。

「技術的な観点から見ると、自律取引はすでに可能です。問題は実行ではなく、コントロール、制限、説明責任です」と、AI取引プラットフォームTrue Tradingの共同創設者であるIgor Stadnyk氏はCointelegraphに語りました。

彼は次のように付け加えました：

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代替に関する懸念は暗号資産を超えて広がっています。伝統的金融では、スタンフォード大学とボストン大学の研究者が、1990年から2020年の間に数千の米国投資信託ポートフォリオにわたって公開されているリアルタイムデータを使用してAIアナリストをテストしました。

AI管理ポートフォリオは、人間が管理する同等のものと比較して、1四半期あたりファンドごとに平均1,710万ドル多く生成しました。実験を主導したスタンフォード大学の会計学教授Ed deHaan氏は、ポートフォリオマネージャーの大量代替は予想していないものの、ジュニアアナリストの役割がリスクにさらされる可能性があると警告しました。

母校から評価したが最終的には採用しなかった候補者について、Li氏は「バークレー出身の満点の人たちをたくさん見てきましたが、彼らはコーディング方法を知りません。AIに完全に助けられているため、何も書く方法を知らないのです」と述べました。

この発言は現代の学生の学力に対する批判ではなく、AIツールがかつて基礎スキルを構築するのに役立っていた仕事を引き受けるにつれて、従来の採用シグナルがどのように弱まっているかについての観察でした。

暗号資産市場では、分散型パーペチュアル取引所Asterが別の実験を実施し、市場下落期間中に100人の人間トレーダーと100のAIモデルを対決させました。

競争は人間トレーダーが32.21%のマイナスで終了しました。AIモデルも赤字で終了しましたが、より効果的に資本を保全し、4.48%の損失を記録しました。

AI取引はアルゴリズム取引ではない

アルゴリズムシステムは現在、主要市場における取引実行の大部分を処理しており、かつて人間トレーダーが行っていたタスクを置き換えています。

雇用代替に関する懸念の多くは、AI取引をアルゴリズム取引の延長として扱うことに起因しているとStadnyk氏は述べました。しかし実際には、まったく異なるクラスのシステムです。

簡単に言えば、アルゴリズム取引は、特定の条件が満たされたときに事前定義された戦略を実行する決定論的ルールを中心に構築されており、それらのルールが設定されると解釈の余地はほとんどありません。

「AIでは、データが欠落している、ノイズが多い、あるいは矛盾している可能性がある不確実性の下で作業しています」とStadnyk氏は述べました。「AIがそのような状況で役立つのは、情報が不完全で条件が絶えず変化している場合でも動作できるためです。」

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AIは、ニュース、ソーシャルメディア、地域や言語を越えたセンチメントをリアルタイムで取り込み解釈できるため、トレーダーは固定ルールにエンコードするのが難しい物語の変化や文化的背景を考慮に入れることができます。

BNB Chainの成長担当エグゼクティブディレクターであるNina Rong氏によると、ネットワークレベルでも同様のパターンが見られ、取引活動の高まりによってトレーダーの行動の変化がより顕著になっています。

「AIは暗号資産関係者の情報収集を支援し、調査効率を向上させますが、すでに公開されている情報のみを使用しています」とRong氏はCointelegraphに語りました。

「また、プログラマーでない人々にプログラミングをツールとして使用する能力を与えます。バイブコーディングを有利に活用できるドメインエキスパートは、今非常に強い立場にあります」と彼女は付け加えました。

AIがトレーダーをより効率的にしている一方で、雇用代替に関する懸念は表面化し続けています。6月には、AIを使用して市場の物語を追跡する暗号資産リサーチプラットフォームSantimentによると、AI雇用代替が暗号資産のソーシャルディスカッションでトップになりました。

AI 駆動の暗号資産取引において人間の判断は依然として重要

AIは暗号資産から人間を排除していませんが、業界全体での作業の分配方法をすでに再構築しています。その変化の多くは、特にかつてジュニアアナリストやインターンのチームに依存していた調査役割において、タスクレベルで静かに起こっています。

Li氏によると、AIが以前は大規模な人員を正当化していた日常的な調査作業を吸収するにつれて、これらの構造はすでに変化しています。

「ファンドは以前、研究者やインターンのチームを雇っていました」と彼は述べました。「今では、AIとはるかにうまく連携できる非常に優秀な研究者が1人いるだけです。」

しかし、AIシステムがより高い独立性を持つケースもあります。暗号資産と伝統的金融の両方において、自律モデルは、人間の常時承認なしにウォレットを管理し、ポートフォリオをリバランスし、取引を実行するように構成できます。

「主要プレーヤーはすでに何らかの形でこれを行っていると確信しています。たとえ積極的にスケールアップしたり公に宣伝したりしていなくてもです」と彼は付け加えました。

実行がより自動化されるにつれて、トレーダーは手動メカニズムではなく戦略とリスクに集中できます。Stadnyk氏によると、この変化は多くの人が予想するよりも速く起こっています。

「AIエージェントが[X]で最初に注目を集めてから1年が経ちました。暗号資産では、それは[航空宇宙]の10年、医学の100年のようなものです。なぜなら、すべてを非常に迅速にテストできるからです」とStadnyk氏は述べました。

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