¿Cómo se aplica la IA en DeFi?

AUTOR: DEFI EDUCATION

Traducción: Blockchain vernáculo

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Como habrás visto en Twitter, estamos muy interesados en el espacio actual de IA/LLM. Si bien todavía hay mucho margen de mejora en la aceleración de la investigación, vemos potencial.

El advenimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en el espacio de las criptomonedas está revolucionando la forma en que los actores no técnicos interactúan, entienden y contribuyen a la industria.

Antes, si no sabías programar, te sentías completamente perdido. Los grandes modelos de lenguaje como chatGPT ahora están cerrando la brecha entre los lenguajes de programación complejos y el lenguaje cotidiano. Esto es muy importante porque el espacio de las criptomonedas está dominado por personas con conocimientos técnicos especializados.

Si te encuentras con algo que no entiendes, o crees que un proyecto está oscureciendo deliberadamente la realidad de su sistema subyacente, puedes preguntar a chatGPT y obtener una respuesta rápida y casi gratuita.

DeFi está democratizando el acceso a las finanzas, y los grandes modelos de lenguaje están democratizando el acceso a DeFi.

En el artículo de hoy, presentaremos algunas ideas que creemos que los grandes modelos de lenguaje pueden tener sobre DeFi.

1. Seguridad DeFi

Como hemos señalado, DeFi está transformando los servicios financieros al reducir la fricción y los costos generales, así como al reemplazar los grandes equipos con código eficiente.

Hemos detallado hacia dónde se dirige DeFi. Defi:

• Reducción de los costes de fricción: los costes de combustible acabarán bajando
• Reducir los costos generales porque no hay una ubicación física, solo un código
• Reduce los costos de mano de obra, has reemplazado a miles de banqueros con 100 programadores
• Permitir que cualquier persona preste servicios financieros (como préstamos y creación de mercado)
• DeFi es un modelo operativo más ágil que no depende de un intermediario para su ejecución.

En DeFi, el “riesgo de contraparte” se sustituye por el riesgo de seguridad del software. El código y los mecanismos que protegen sus activos y facilitan sus transacciones están constantemente en riesgo de amenazas externas que intentan robar y explotar fondos.

La IA, especialmente los LLM, desempeña un papel clave en la automatización del desarrollo y la auditoría de contratos inteligentes. Al analizar el código base e identificar patrones, la IA puede encontrar vulnerabilidades (con el tiempo) y optimizar el rendimiento de los contratos inteligentes, reduciendo el error humano y mejorando la confiabilidad de los protocolos DeFi. Al comparar los contratos con las bases de datos de vulnerabilidades conocidas y vectores de ataque, los LLM pueden resaltar las áreas de riesgo.

Un área en la que los LLM ya son una solución viable y aceptada para los problemas de seguridad del software es ayudar a escribir conjuntos de pruebas. Escribir pruebas unitarias puede ser tedioso, pero es una parte importante de la garantía de calidad del software y, a menudo, se pasa por alto debido a la prisa por llegar al mercado demasiado rápido.

Sin embargo, hay un “lado oscuro” en esto. Si los LLM pueden ayudarlo a auditar su código, también pueden ayudar a los piratas informáticos a encontrar formas de explotar su código en el mundo de código abierto del cifrado.

Afortunadamente, la comunidad de criptomonedas está llena de sombreros blancos y tiene un sistema de recompensas que ayuda a mitigar algunos de los riesgos.

Los profesionales de la ciberseguridad no abogan por la “seguridad a través de la ofuscación”. En su lugar, asumen que el atacante ya está familiarizado con el código y las vulnerabilidades del sistema. La IA y los LLM pueden ayudar a detectar automáticamente código inseguro a escala, especialmente para los no programadores. Cada día se despliegan más contratos inteligentes de los que los humanos pueden auditar. A veces, para capturar oportunidades económicas (como la minería), es necesario interactuar con contratos nuevos y populares sin tener que esperar un período de tiempo para probar.

Ahí es donde entra en juego una plataforma como Rug.AI, que le proporciona una evaluación automatizada de nuevos proyectos frente a vulnerabilidades de código conocidas.

Quizás el aspecto más revolucionario es la capacidad de los LLM para ayudar a escribir código. Siempre que el usuario tenga una comprensión básica de sus necesidades, puede describir lo que quiere en lenguaje natural, y los LLM pueden traducir esas descripciones en código funcional.

Esto reduce la barrera de entrada para la creación de aplicaciones basadas en blockchain, lo que permite que una gama más amplia de innovadores contribuya al ecosistema.

Y eso es solo el principio. Personalmente, hemos descubierto que los LLM son más adecuados para refactorizar código o explicar lo que hace el código para principiantes, en lugar de para proyectos nuevos. Es importante dar contexto y especificaciones claras a su modelo, de lo contrario hay una situación de “basura que entra, basura que sale”.

Los LLM también pueden ayudar a aquellos que no saben codificar traduciendo el código de los contratos inteligentes al lenguaje natural. Tal vez no quieras aprender a programar, pero sí quieres asegurarte de que el código del protocolo que estás utilizando coincida con la promesa del protocolo.

Aunque sospechamos que los LLM no podrán reemplazar a los desarrolladores de alta calidad a corto plazo, los desarrolladores pueden hacer otra ronda de examen racional de su trabajo a través de los LLM.

Conclusión: El cifrado se ha vuelto mucho más simple y seguro para todos nosotros. Solo tenga cuidado de no confiar demasiado en estos LLM. A veces cometen errores con confianza. La capacidad de los LLM para comprender y predecir completamente el código aún se está desarrollando.

2. Análisis de datos e información

Al recopilar datos en el espacio de las criptomonedas, tarde o temprano te encontrarás con Dune Analytics. Si no has oído hablar de ella, Dune Analytics es una plataforma que permite a los usuarios crear y publicar visualizaciones de análisis de datos, con un enfoque principal en ETH blockchain y otras blockchains relacionadas. Es una herramienta útil y fácil de usar para realizar un seguimiento de las métricas de DeFi.

Dune Analytics ya cuenta con capacidades GPT-4 que pueden interpretar consultas en lenguaje natural.

Si estás confundido acerca de una consulta, o quieres crear y editar una, puedes recurrir a chatGPT. Tenga en cuenta que funcionará mejor si proporciona algunas consultas de ejemplo en la misma conversación, y aún querrá aprender por su cuenta para validar el trabajo de chatGPT. Sin embargo, es una excelente manera de aprender y hacer preguntas, y puedes preguntarle a chatGPT como lo harías con un tutor.

Los LLM reducen significativamente la barrera de entrada para los participantes de criptomonedas no técnicos.

Sin embargo, en términos de conocimiento, los LLM son decepcionantes cuando se trata de proporcionar conocimientos únicos. En mercados financieros complejos y racionales, no esperes que los LLM den las respuestas correctas. Si eres alguien que actúa por instinto e intuición, descubrirás que los LLM están muy por debajo de tus expectativas.

Sin embargo, hemos encontrado un uso eficaz: comprobar si falta lo obvio. Es menos probable que encuentres ideas no obvias o contradictorias que realmente valgan la pena. Esto no es sorprendente (si alguien desarrolla una IA que ofrece rendimientos de mercado súper altos, no lanza esta parte al público en general).

3, “¿Desaparece el administrador de Discord?”

En el espacio de las criptomonedas, administrar un grupo de usuarios apasionados por un proyecto popular pero que tienen necesidades cambiantes es uno de los trabajos menos reconocidos y dolorosos. Muchas de las mismas preguntas comunes se hacen repetidamente, a veces consecutivamente. Este parece ser un punto débil que debería resolverse fácilmente con LLM.

Los LLM también han demostrado cierta precisión en la detección de si los mensajes son de autopromoción (spam). Esperamos que esto también se utilice para detectar enlaces maliciosos (u otros hackeos). Es realmente difícil administrar un grupo de discordia ocupado con miles de miembros activos y publicaciones regulares, por lo que esperamos que algunos bots de Discord impulsados por LLM ayuden.

4, “Cosas caprichosas”

Un meme recurrente en el espacio de las criptomonedas es el lanzamiento de monedas basadas en memes populares. Estos van desde memes permanentes como DOGE, SHIB y PEPE, hasta monedas aleatorias que desaparecen en una hora según los términos de búsqueda más populares del día (en su mayoría estafas, en las que evitamos participar).

Si tienes acceso a la API de Twitter Firehose, puedes rastrear el sentimiento de las criptomonedas en tiempo real y entrenar a un LLM para que marque las tendencias y luego use humanos para interpretar los matices en ellas. Un ejemplo simple de una aplicación sería cuando hay un momento viral y puedes lanzar una moneda meme basada en el análisis de sentimientos.

Tal vez haya una manera de construir algo así como la versión de un hombre pobre de un captador de sentimientos que monitorea un subconjunto de criptoinfluencers populares a través de múltiples canales de redes sociales sin tener que lidiar con el costo y el ancho de banda de una fuente de datos API de tipo “rocket jet”.

Los LLM son excelentes para esto porque proporcionan información sobre el contexto (analizando el sarcasmo y las falsificaciones en línea para obtener información real). Este compañero de LLM evolucionará y aprenderá con la industria de las criptomonedas, donde la mayor parte de la acción se discute en el Twitter de las criptomonedas. La industria de las criptomonedas, con sus foros de debate abierto y su tecnología de código abierto, proporciona un entorno único para que los LLM aprovechen las oportunidades del mercado.

Pero para evitar ser engañado por la manipulación intencional de las redes sociales, la tecnología debe ser más sofisticada: campañas de base artificiales, patrocinios no revelados y trolls en línea. En otro artículo, cubrimos un interesante informe de investigación de terceros que sugiere que algunas entidades pueden estar manipulando conscientemente las redes sociales para aumentar el valor de los proyectos de criptomonedas relacionados con FTX/Alameda.

El análisis del NCRI muestra que las cuentas tipo bot representan un porcentaje significativo (alrededor del 20%) de las discusiones en línea que mencionan la moneda cotizada de FTX.

Esta actividad similar a la de un bot anuncia los precios de muchas monedas FTX en la muestra de datos.

Después de la promoción de FTX, la actividad de estas monedas se volvió cada vez más inauténtica con el tiempo: la proporción de comentarios de bots no auténticos aumentó constantemente, representando alrededor del 50% de la discusión total.