AI 交易浪潮來襲：人類在加密貨幣市場的角色將如何重塑？

加密貨幣市場正經歷一場由人工智慧（AI）驅動的變革，這股浪潮不僅提升了交易效率，也引發了對於人類角色是否會被取代的擔憂。儘管 AI 在加速分析、執行和優化流程方面展現出強大的能力，但人類交易員在關鍵決策上仍然扮演著不可或缺的角色。這篇文章將深入探討 AI 如何影響加密貨幣交易，以及人類在這個日益自動化的市場中如何找到新的定位。

AI 如何改變加密貨幣交易？

人工智慧正在以前所未有的速度滲透到加密貨幣交易的各個環節，從數據分析到策略執行，AI 的身影無處不在。這使得投資者和交易公司必須重新思考，在不喪失控制、問責和人類判斷的前提下，究竟有多少決策可以實現自動化。

儘管有些專案正在嘗試更自主的交易系統，但目前大多數 AI 工具在加密貨幣領域仍然受到嚴格限制。人類仍然負責定義策略、設定風險上限並對結果負責，而機器則承擔大量數據密集型任務，例如研究和監控。這種平衡正在悄然重塑交易流程，並重新定義哪些人類角色仍然至關重要。

Surf AI 的共同創辦人兼 CEO Ryan Li 表示：「AI 正在取代那些沒人真正想做的 80% 的工作。最優秀的研究人員利用 AI 來大幅改善他們的工作。」這種轉變已經影響了加密貨幣交易公司的運營方式、初級職位的定義，以及人類判斷在日益自動化的市場中所扮演的角色。

AI 代理人的崛起與挑戰

自 2024 年最後一季以來，隨著 AI 代理人的出現，人們對使用 AI 提高加密貨幣效率的興趣迅速增加。 Virtuals Protocol 等專案因其涉及 AI 管理錢包和鏈上活動的實驗而備受關注。雖然 AI 代理人仍然受到人類的監督，但它們日益增長的潛力引發了關於交易員在未來市場中是否仍然不可或缺的問題。

True Trading 的共同創辦人 Igor Stadnyk 認為：「從技術角度來看，自主交易已經成為可能。問題不在於執行，而在於控制、限制和問責。」

AI 對就業市場的影響：傳統金融的教訓

對於就業市場的擔憂不僅僅局限於加密貨幣領域。在傳統金融領域，史丹佛大學和波士頓學院的研究人員測試了一種 AI 分析師，該分析師使用 1990 年至 2020 年間數千個美國共同基金投資組合的公開實時數據。

結果顯示，由 AI 管理的投資組合平均每個季度比人類管理的投資組合多產生 1710 萬美元的收益。史丹佛大學會計學教授 Ed deHaan 表示，他不預期投資組合經理會大規模失業，但警告說初級分析師職位可能面臨風險。

Ryan Li 在描述他評估但最終沒有從母校聘用的候選人時說：「我見過很多來自柏克萊的學生，他們成績完美，但他們不知道如何編碼。他們不知道如何寫任何東西，因為他們完全依賴 AI 的幫助。」這並非批評現代學生的學術能力，而是觀察到隨著 AI 工具承擔了曾經有助於建立基礎技能的工作，傳統的招聘信號已經減弱。

人類與 AI 的對決：誰更勝一籌？

去中心化永續合約交易所 Aster 進行了一項獨立實驗，在市場下跌期間將 100 名人類交易員與 100 個 AI 模型進行對決。

結果顯示，人類交易員損失了 32.21%，而 AI 模型也以虧損告終，但更有效地保住了資本，虧損幅度為 4.48%。這表明在某些情況下，AI 在風險管理方面可能優於人類。

目前，演演算法系統已經處理了主要市場中絕大多數的交易執行，取代了曾經由人類交易員執行的任務。

AI 交易與演演算法交易：區別何在？

許多人對職位流失的擔憂源於將 AI 交易視為演演算法交易的延續，而不是完全不同的系統。簡而言之，演演算法交易是建立在確定性規則之上的，當滿足特定條件時，它會執行預定義的策略，一旦這些規則被設定，幾乎沒有解釋的空間。

Stadnyk 解釋說：「使用 AI 時，你是在不確定的情況下工作，數據可能缺失、嘈雜甚至矛盾。AI 在這些情況下很有用，因為它仍然可以在資訊不完整且條件不斷變化時運行。」

AI 可以實時攝取和解釋新聞、社交媒體和跨區域、跨語言的情緒，使交易員能夠考慮到難以編碼到固定規則中的敘事轉變和文化背景。

幣安 BNB Chain 的增長執行董事 Nina Rong 表示，在網絡層面也觀察到類似的模式，交易活動的增加使交易員行為的轉變更加明顯。「AI 幫助加密貨幣使用者收集資訊並提高研究效率，但僅使用已經公開的資訊。它還使非程式設計師能夠將程式設計作為一種工具。能夠利用 vibe coding 的領域專家現在處於獨特的優勢地位。」

人類角色的轉變：策略、風險與協作

雖然 AI 正在提高交易員的效率，但對職位流失的擔憂仍在浮出水面。根據使用 AI 追蹤市場敘事的加密貨幣研究平台 Santiment 的數據，在 6 月份，AI 取代職位成為加密貨幣社交討論的熱門話題。

AI 並未將人類從加密貨幣領域移除，但它已經在重塑工作在整個行業中的分配方式。這種轉變正在悄然發生，尤其是在研究職位方面，這些職位曾經依賴於初級分析師和實習生團隊。

Li 認為，隨著 AI 吸收了曾經需要大量人力的常規研究工作，這些結構已經發生了變化。「基金過去會聘請研究員或實習生團隊。現在他們只需要一位真正優秀的研究員，他可以更好地與 AI 合作。」

但在某些情況下，AI 系統具有更高的獨立性。在加密貨幣和傳統金融領域，自主模型可以被配置為管理錢包、重新平衡投資組合和執行交易，而無需不斷的人工批准。

隨著執行變得更加自動化，交易員可以專注於策略和風險，而不是手動操作。Stadnyk 認為，這種轉變正在以比許多人預期的更快的速度發生。「自 AI 代理人在 [X] 上首次獲得關注以來已經過去了一年。在加密貨幣領域，這就像航空航天領域的 10 年或醫學領域的 100 年，因為一切都可以非常快速地進行測試。」

結論：AI 與人類共舞的未來

AI 在加密貨幣交易中的應用無疑是大勢所趨，它正在改變市場的運作方式，並對人類角色產生深遠的影響。然而，這並不是一場零和遊戲。人類交易員的經驗、判斷力和創造力在制定策略、管理風險和應對市場的複雜性方面仍然至關重要。未來，AI 與人類將更加緊密地協作，共同推動加密貨幣市場的發展。