ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมานี้ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence: AI) กำลังเป็นที่พูดถึงกันอย่างมาก นับตั้งแต่ที่ OpenAI ซึ่งเป็นบริษัทวิจัยด้าน AI โดยเฉพาะ ได้เปิดตัวแชตบอตของตนอย่าง “ChatGPT” ออกมาในช่วงปลายปีที่แล้ว คนทั่วโลกต่างก็พากันคลั่งไคล้ใน AI ตัวดังกล่าวมากจนกระทั่งมีการนำไปใช้งานในหลากหลายวงการ โดยผู้ก่อตั้ง OpenAI อย่าง Sam Altman ระบุว่า ChatGPT มีผู้ใช้ทะลุ 100 ล้านรายแล้วโดยใช้เวลาเพียงแค่ 2 เดือนเท่านั้น ในขณะที่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียชื่อดังอย่าง Facebook, Instagram และ Twitter กลับต้องใช้เวลานานแรมปีถึงจะมียอดผู้ใช้งานเหยียบ 100 ล้านราย
ตั้งแต่เข้าสู่ปี 2023 เป็นต้นมา เราก็เริ่มเห็นว่า AI นั้นมีแต่จะร้อนแรงขึ้นเรื่อย ๆ เห็นได้จากการที่บริษัทด้านเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของโลกอย่าง Microsoft และ Google กำลังเร่งพัฒนา AI ของตนเพื่อที่จะแย่งชิงความเป็นเลิศในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม กลับดูเหมือนว่า Microsoft กำลังแซงหน้า Google อยู่ในขณะนี้ โดย Microsoft ได้ทุ่มทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐเพื่อให้ OpenAI นำไปพัฒนา ChatGPT ในช่วงแรก ไม่เพียงเท่านั้น บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านซอฟต์แวร์แห่งนี้ยังถือหุ้น 46% ใน OpenAI อีกด้วย อีกทั้งยังมีแผนจะนำ ChatGPT มาใช้ในโปรแกรมท่องเว็บของบริษัทอย่าง Edge และเครื่องมือค้นหาข้อมูลอย่าง Bing อีกด้วย ด้วยเหตุนี้ ก็ไม่แน่ว่า ในอนาคต AI อาจจะเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้ Microsoft เอาชนะผู้นำด้านการค้นหาข้อมูลอย่าง Google ก็เป็นได้
OpenAI คาดการณ์ว่า ChatGPT จะทำรายได้ 200 ล้านดอลลาร์ภายในช่วงสิ้นปี 2023 และ 1 พันล้านดอลลาร์ภายในช่วงสิ้นปี 2024 ซึ่งถ้าหากว่า การคาดการณ์ดังกล่าวเกิดขึ้นจริง ก็เป็นไปได้ว่า ภายในปี 2030 เทคโนโลยี AI จะกลายเป็นอุตสาหกรรมที่มีรายได้และมูลค่ารวมตามราคาตลาด (Market Capitalization) มากที่สุด โดยหลายคนก็คาดการณ์ว่า AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงโลกในอนาคต และ ณ เวลานั้น มนุษย์ก็อาจจะต้องใช้ชีวิตอยู่กับพวกมันเหมือนกับที่เราใช้ชีวิตอยู่กับอินเทอร์เน็ตในตอนนี้ เพราะฉะนั้นแล้ว วันนี้เราจะพาสาวกคริปโตทั้งหลายไปศึกษาว่า AI จะมีประโยชน์กับอุตสาหกรรมคริปโตอย่างไรในอนาคต ซึ่งผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมบางคนเชื่อว่า AI สามารถเสริมสร้างประสิทธิภาพให้กับตลาดคริปโตได้
การนำวิธีการทำงานของ AI แบบดั้งเดิมมาใช้ในตลาดคริปโต
การวิเคราะห์อารมณ์ตลาดและตรวจสอบข้อมูลบิดเบือนบนโลกออนไลน์
การวิเคราะห์อารมณ์ตลาด (Sentiment Analysis) เป็นเทคนิคที่นำอัลกอริทึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) มาใช้ในการวิเคราะห์และตีความหมายของข้อความ ซึ่งจะช่วยให้มนุษย์เข้าใจอารมณ์ตลาดว่า ตลาดรู้สึกเชื่อมั่นในประเภทสินทรัพย์นั้น ๆ หรือไม่
ในระบบการเงินดั้งเดิม การวิเคราะห์อารมณ์ตลาดเป็นเครื่องมือที่มักจะใช้ในหน้าสื่อ อย่างไรก็ตาม ในตลาดคริปโตนั้น ทุกอย่างแปรผันไปชั่วพริบตา ถ้ามัวแต่จะมานั่งรอข่าวจากสื่อสำนักต่าง ๆ ก็คงจะตกรถตามนักลงทุนรายอื่น ๆ ไม่ทันแล้ว ด้วยเหตุนี้ ชาวคริปโตจึงมีสำนวนประจำใจอีกอย่างหนึ่งคือ “เมื่อมีข่าวลือให้เข้าซื้อแล้วค่อยขายไปตอนข่าวออก” ซึ่งหมายความว่า ความเคลื่อนไหวของตลาดนั้นจะปรากฏให้เห็นบนโซเชียลมีเดียก่อนที่จะถูกเผยแพร่ไปยังช่องทางอื่น ๆ นั่นเอง
เป็นที่รู้กันว่า ความผันผวนเป็นสิ่งล่อตาล่อใจสำหรับนักลงทุนคริปโต ไม่เพียงเท่านั้น การเคลื่อนไหวที่มิอาจคาดการณ์ได้ของราคาสินทรัพย์ในตลาดคริปโตยังมีบทบาทสำคัญต่อพลวัตของตลาดด้วย ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีการพัฒนาระบบข้อมูลและ AI ที่จะช่วยให้การศึกษาการคาดการณ์ราคาสินทรัพย์ทำได้ง่ายขึ้น โดยระบบเหล่านี้ควรจะสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอารมณ์ตลาดจากหลายช่องทางได้ รวมถึงควรจะมีเครื่องมือวิเคราะห์แบบ AI ที่นำข้อมูลล่าสุดจากการค้นคว้าเรื่องการวิเคราะห์อารมณ์ตลาดมาใช้ ทั้งนี้ เครื่องมือดังกล่าวควรจะสามารถแยกได้ว่า ข้อมูลเหล่านั้นเป็นของมนุษย์หรือบอต รวมถึงสามารถบอกได้ว่า บทสนทนาเหล่านั้นเป็นของจริงหรือถูกจัดฉากขึ้นมาหรือไม่
การมีระบบเหล่านี้จะช่วยให้เราสามารถตรวจจับข้อมูลบิดเบือนบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียได้ ตัวอย่างเช่น การจินตนาการถึงเหตุการณ์เลวร้าย (สร้างกระแสข่าวลบเกินความเป็นจริง: “ทุกอย่างจะโดนเทขาย”) การพยากรณ์ล่วงหน้า (แสร้งว่ารู้อนาคต: “มันต้องเป็นอย่างงั้นแน่ ๆ”) และการอ่านใจคน (แสร้งทำเป็นรู้ความคิดของคนอื่น: “ทุกคนเขาก็รู้กันหมด”)
การคาดการณ์ทิศทางตลาด
ตลาดการเงินดั้งเดิมมีการนำ AI มาใช้เพื่อติดตามทิศทางของตลาดล่วงหน้ามานานหลายทศวรรษแล้ว ซึ่งก็เป็นการใช้เทคนิคการวิเคราะห์อารมณ์ตลาดดังกล่าว ส่วนในโลกคริปโตนั้น เราสามารถใช้ข้อมูลทางสถิติเพื่อศึกษาการเคลื่อนไหวที่สัมพันธ์กันระหว่างเหรียญคริปโตใหญ่ ๆ และประเภทเหรียญต่าง ๆ ได้
เนื่องจากเทคโนโลยีการคำนวณโดยใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (Graphics Processing Unit: GPU) ถูกนำมาใช้ในการขุดเหรียญคริปโตต่าง ๆ การใช้งานเครื่องมือการเรียนรู้แบบเชิงลึก (Deep Learning) ในระดับมหภาคจึงได้กลายเป็นสิ่งที่มีมูลค่าต่อการศึกษาทิศทางราคาสินทรัพย์ในตลาดคริปโตมากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยเหตุนี้ การนำวิธีการเรียนรู้ของคอมพิวเตอร์ (Machine Learning) และการเรียนรู้แบบเชิงลึก (Deep Learning) มาใช้กับตลาดคริปโตเพื่อคาดการณ์ทิศทางราคาสินทรัพย์และศึกษาวัฏจักรของตลาดจึงเป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญของการศึกษากรณีการใช้งาน AI ในวงการคริปโต
นอกจากนี้ การประยุกต์ใช้วิธีการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) ซึ่งเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของ AI โดยปราศจากการควบคุมของมนุษย์เพื่อให้เข้าใจผลลัพธ์จากการกระทำของตัว AI เองได้ดียิ่งขึ้น ก็เป็นอีกหนึ่งเรื่องที่สำคัญต่อวงการคริปโต เนื่องจากเทคนิคดังกล่าวสามารถนำไปใช้ในการคาดการณ์การร่วงของราคาสินทรัพย์และผลกระทบจากการซื้อขายสินทรัพย์ในตลาดได้
บอตซื้อขายสินทรัพย์
ทีม AI ขององค์กรอัตโนมัติกระจายศูนย์ (Decentralized Autonomous Organization: DAO) อย่าง SingularityDAO ได้ทำการศึกษาในด้านการจำลองสถานการณ์ตลาดและการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายสินทรัพย์โดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง (Backtesting) เพื่อพัฒนานวัตกรรมใหม่ในการศึกษาพลวัตของตลาด ซึ่งเทคโนโลยีหนึ่งที่พวกเขาได้ศึกษาคือ การใช้ "Adaptive Multi-Strategy Agent (AMSA)” ในการซื้อขายสินทรัพย์อย่างต่อเนื่องเพื่อสร้างสภาพคล่องในตลาด ซึ่งเทคโนโลยีดังกล่าวจะสร้างสภาพแวดล้อมที่อัลกอริทึม AI สามารถซื้อขายสินทรัพย์และทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายสินทรัพย์โดยใช้ข้อมูลย้อนหลังได้ ในขณะเดียวกันก็ประเมินผลงานและผลกระทบที่มีต่อตลาดของการซื้อขายเหล่านั้นอีกด้วย
โดยอัลกอริทึม AI เหล่านี้อาจเข้ามาเปลี่ยนแปลงบทบาทของบอตซื้อขายสินทรัพย์แบบดั้งเดิมได้ จึงอาจกล่าวได้ว่า AI กำลังถูกพัฒนาเพื่อให้มีส่วนช่วยในการสร้างระบบผู้สร้างสภาพคล่อง (Market Maker) แบบอัตโนมัติที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสิ่งนี้จะนำไปสู่การใช้งานระบบซื้อขายสินทรัพย์แบบกระจายศูนย์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยให้นักลงทุนสามารถปรับสมดุลสัดส่วนสินทรัพย์ในพอร์ตโฟลิโอของตนได้
AI กับการแก้ปัญหาในวงการคริปโต
การตรวจสอบปริมาณสินทรัพย์และความเสี่ยงจากแพลตฟอร์มซื้อขายคริปโตอย่างมีประสิทธิภาพ
ด้วยความที่อุตสาหกรรมคริปโตเจอเหตุการณ์ที่คาดการณ์ไม่ได้มากขึ้นเรื่อย ๆ อีกทั้งยังส่งผลเสียต่อตลาดอีกด้วย ดังนั้น การใช้วิธีการประเมินความเสี่ยงของการซื้อขายสินทรัพย์แบบดั้งเดิมก็อาจจะไม่เข้าท่า โดยนักวิเคราะห์ในวงการคริปโตจะต้องประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับสภาพคล่องในทุก ๆ โพรโทคอล ซึ่งเป็นสิ่งที่แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย เนื่องจากโพรโทคอลเหล่านี้จุข้อมูลอย่างมหาศาล
อย่างไรก็ตาม การใช้ AI จะช่วยให้นักลงทุนตัดสินใจได้ง่ายขึ้น โดยอัลกอริทึม AI สามารถนำมาใช้ร่วมกับเครื่องมืออื่น ๆ ได้เพื่อตรวจสอบปริมาณสินทรัพย์ที่มีการซื้อขายบนบล็อกเชนของแต่ละโพรโทคอลว่าเป็นการตัดสินใจซื้อหรือขายที่ถูกต้องมากน้อยแค่ไหน เช่นเดียวกับการวิเคราะห์เจ้าของกระเป๋าเงินคริปโตรายใหญ่และความเสี่ยงจากการเทขายสินทรัพย์ โดยนักนวัตกรรมสามารถนำประสบการณ์และความเชี่ยวชาญด้าน AI และการเงินกระจายศูนย์ (Decentalized Finance: DeFi) ของตนมาใช้ในการสร้างเครื่องมือชนิดใหม่ที่สามารถบ่งชี้ระดับความเสี่ยงที่มีอยู่ในโพรโทคอลต่าง ๆ ได้
ไม่เพียงเท่านั้น AI อาจจะมีประโยชน์และส่งมอบมูลค่าให้กับมนุษย์อย่างมหาศาลอีกด้วยเมื่ออุตสาหกรรมคริปโตเริ่มมีความซับซ้อนมากขึ้นในอนาคต เนื่องจากมีการพัฒนาบนบล็อกเชนต่าง ๆ เกิดขึ้นมากมาย โดยวิธีการประเมินความเสี่ยงเชิงคาดการณ์นั้นเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยป้องกันไม่ให้เกิดเหตุการณ์ร้ายแรงต่ออุตสาหกรรมได้อีกในอนาคต
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์
หลังจากที่แพลตฟอร์มคริปโตหลายแห่งล้มละลาย บรรดาผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมก็เล็งเห็นถึงความจำเป็นที่จะต้องพัฒนาเครื่องมือในการตรวจสอบความเคลื่อนไหวที่อาจนำไปสู่การเกิดเหตุการณ์ทำนองเดียวกันได้ โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลคริปโตได้ศึกษาวิธีการหลายวิธีด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นการส่งสัญญาณแจ้งเตือนแบบคลาสสิกหากพบความเคลื่อนไหวของกระเป๋าเงินคริปโตและเอนทิตี (Entity) ตราบจนกระทั่งการรวบรวมข้อมูลการไหลเวียนของเงินทุนที่ก้าวหน้ามากขึ้นโดยใช้ AI อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเหล่านี้ก็ยังต้องได้รับการพัฒนาอีกมากถึงจะสามารถนำไปใช้ในวงกว้างได้
การใช้เทคนิคของ AI ในการตรวจสอบบุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่ประสงค์ร้าย
อุตสาหกรรมคริปโตเต็มไปด้วยผู้เล่นที่ไม่หวังดี ดังนั้น การตรวจสอบบริษัทที่ประสงค์ร้ายบนบล็อกเชนอยู่เสมอจึงเป็นสิ่งสำคัญ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบบริษัทเหล่านี้จำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูลมหาศาล ด้วยเหตุนี้ AI จึงมีบทบาทสำคัญในการสร้างความโปร่งใสให้กับอุตสาหกรรมคริปโตด้วยการใช้โครงข่ายประสาท (Neural Network) วิธีการแบ่งกลุ่มที่ทันสมัย และการวางโปรแกรมเชิงพันธุกรรม (Genetic Programming)ในการชี้เป้าบุคคลหรือกลุ่มบุคคลที่ประสงค์ร้ายบนบล็อกเชน
ทั้งนี้ แม้ว่าการสร้าง AI ที่มีการทำงานคล้ายกับมนุษย์จะดูเป็นเรื่องที่ไกลเกินเอื้อม แต่ความก้าวหน้าในอุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์ในช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมากลับทำให้เราเห็นว่า เทคโนโลยีดังกล่าวไม่ใช่สิ่งที่เป็นไปไม่ได้เลยซะทีเดียว เพราะฉะนั้น ก็ต้องมาติดตามต่อไปว่า ในอนาคตเราจะมี AI ที่สามารถจัดการสินทรัพย์และดูแลความปลอดภัยให้กับคริปโตของเราหรือไม่
