Kehittynyt tekoäly on mullistanut useita toimialoja, ja joka paikkaan sen mukana kulkee sama kysymys: korvaako se ihmiset? Kryptovaluutta-alalla vaikutukset näkyvät jo selkeästi, aina tekoälypohjaisista kaupankäyntiboteista agenttipohjaisiin kaupankäyntijärjestelmiin.
Alex Svanevik, Nansenin toimitusjohtaja ja toinen perustajista, kuitenkin korostaa, että tekoäly ei korvaa ihmisen harkintaa, vaan täydentää sitä. BeInCryptolle antamassaan haastattelussa Svanevik tarkastelee tätä muutosta perusteellisesti ja kertoo näkemyksensä tulevaisuudesta tekoälyyn perustuvan analyysin parissa.
AI-keskustelu kryptossa: Nansenin toimitusjohtaja puoltaa täydentämistä, ei korvaamista
Tammikuun 21. päivänä Nansen ilmoitti tekoälypohjaisen ketjun sisäisen kaupankäynnin toiminnallisuuden lanseerauksesta. Tämä on merkittävä siirtymä puhtaasta analytiikka-alustasta yhteiseen oivallus- ja toteutustuotteeseen.
Yli 500 miljoonan nimikoidun lompakon omalla tietokannallaan rakennettu julkaisu mahdollistaa käyttäjille salkkujen hallinnan, reaaliaikaisten ketjunsisäisten signaalien tulkitsemisen sekä dataan perustuvien ehdotusten saamisen. Lisäksi käyttäjät voivat tehdä kauppoja suoraan Nansenin kautta.
”Nansenin omaan tietokantaan perustuen koulutettu ja arvioitu Nansen AI päihittää johdonmukaisesti johtavat tekoälytuotteet vertailutesteissä, jotka on tehty ketjun sisäistä analyysiä ja kaupankäyntiä varten. Näin varmistetaan, että löydökset ovat sekä tarkempia että suoraan hyödynnettävissä kauppiaille/sijoittajille – agenttiälyn muuttuessa käytännölliseksi kaupankäynnin eduksi,” ilmoituksessa todettiin.
Lanseeraus avaa lisäksi mahdollisuuden siihen, mitä Nansen kutsuu “vibe tradingiksi.” Tällä tarkoitetaan intuitiivisempaa tapaa siirtyä oivalluksesta ketjun tarjoaman toteutuksen pariin ilman työkalujen vaihtamista.
Kun tekoäly hoitaa yhä enemmän analyysityötä, ihmisanalyytikkojen rooli nousee pohdittavaksi. Svanevikin mukaan tekoäly on tehokkain datan prosessoinnissa laajassa mittakaavassa – analysoimalla satoja miljoonia lompakoita, seuraamalla ketjujen välistä virtausta ja havaitsemalla kuvioita, joita ihmisten olisi vaikea havaita.
Hän painottaa kuitenkin, että päätökset tekee lopulta käyttäjä itse; käyttäjät ohjaavat prosessia oikeilla kysymyksillä ja hyväksyvät tehdyt toimet.
”Raja ei ole pysyvä. Se liikkuu sitä mukaa, kun tekoäly paranee päättelyssä ja ketjun sisäisestä datasta tulee rikkaampaa. Tavoitteena ei silti ole korvata harkintaa. Tarkoitus on vapauttaa ihmiset rutiinitöistä, jotta he voivat keskittyä monimutkaisempiin päätöksiin,” hän totesi.
Mikä tekee analyysistä uskottavan AI-ensimmäisillä kryptomarkkinoilla?
Tutkimusten mukaan lisääntynyt luottamus tekoälytyökaluihin voi johtaa kriittisen ajattelun vähenemiseen. Kryptovaluuttamarkkinoilla, joissa kauppiaiden on navigoitava äärimmäisessä volatiliteetissa ja korkean riskin omaisuuserissä, riskit voivat olla entistä suuremmat.
Kuitenkin Svanevik näkee tilanteen eri tavalla. Hän perustelee, että ”hyvä tekoäly” nostaa esiin enemmän signaaleja ja pakottaa käyttäjän ajattelemaan entistä kriittisemmin kaupankäyntitoteutusta.
”Todellinen systeeminen riski on, jos kaikki käyttävät samaa kaavaa. Tämä ei rajoitu vain tekoälyyn, vaan koskee myös ihmisanalyytikkoja. Ratkaisu on monimuotoisuus: eri mallit, erilaiset strategiat ja erilainen tiedon tulkinta. Siksi kehitämme työkaluja, jotka tukevat yksilöllistä päätöksentekoa – emme yhtä oraakkelia, jota kaikki seuraavat,” hän lisäsi.
Toimitusjohtaja painottaa myös, että sekä tekoälyä että ihmisanalyytikkoja ei pidä seurata sokeasti. Hänen mukaansa tärkeintä on se, kestääkö analyysi aikaa.
AI-ensimmäisessä markkinaympäristössä uskottavuus rakentuu näin:
”Uskottavuus tekoälyaikana perustuu mittaamiseen ja toistoon – ei nimeen tai Twitter-seuraajamäärään. Tekoälyä voidaan testata tauotta, suuressa mittakaavassa ja todellisuutta vasten tavalla, johon yksittäinen ihminen ei kykene.”
Hän sanoo, että kaikkein yksinkertaisin testi on käytännöllinen. Svanevikin mukaan käyttäjän kannattaa esittää tekijälle itselleen merkityksellisiä kysymyksiä ja arvioida, ovatko vastaukset perusteltuja, hyödyllisiä ja toteuttamiskelpoisia. Käyttäjät ovat usein hyviä laadun arvioijia.
”Pitkällä aikavälillä luottamus siirtyy yksittäisiltä analyytikoilta alustoille, jotka kykenevät jatkuvasti osoittamaan tuottavansa signaaleja ja vähentävänsä hälyä. Tätä tavoitetta mekin seuraamme,” Svanevik kertoi BeInCryptolle.
Miksi tekoäly voi analysoida on-chain-dataa, mutta ei voi korvata ihmisen vakaumusta
Ihmisanalyytikot usein yhdistävät kaupankäyntipäätökset ketjun sisäisiin tunnuslukuihin, hintatietoihin ja muihin signaaleihin harkinnan ja kontekstitulkinnan avulla. Tekoälyjärjestelmät puolestaan luottavat aiemmista datoista opittuihin kuvioihin.
Kysyttäessä voiko tekoäly lopulta kehittää vastaavanlaista harkintaa, Svanevik arvelee sen olevan mahdollista, vaikka ei inhimillisessä mielessä.
Hän selventää, että tekoäly luo omanlaisen kontekstuaalisen päättelytapansa. Johtaja uskoo tekoälyn olevan tehokkaampi reaaliaikaisen tiedon yhdistämisessä paljon laajemmasta muuttujajoukosta kuin mitä ihminen kykenee seuraamaan.
”Tätä kohti kuljetaan paremmalla koulutusdatalla, pidemmillä kontekstijaksoilla ja palautesilmukoilla oikeista toteutuksista. Havaitsemme tämän jo omalla agentillamme. Se ei pelkästään sovi kaavoihin – se tekee päätelmiä käyttäytymisedatasta reaaliajassa. Kyseessä on harkinnan alkuvaihe. Mallien kehittyessä ja miljoonien ketjun sisäisten vuorovaikutusten ansiosta tämä terävöityy edelleen,” Svanevik mainitsi.
Lisäksi hän tunnistaa yhden osa-alueen ketjun sisäisestä analyysistä, jossa tekoäly ei hänen mukaansa koskaan täysin korvaa ihmistä: vastuunoton epävarmoissa tilanteissa.
Svanevik tuo esiin, että vaikka tekoäly voi tuoda esiin kuvioita, todennäköisyyksiä ja mahdollisia skenaarioita sekä arvioida mitä on tapahtunut tai mitä saattaa tapahtua datan perusteella, se ei voi määrittää yksilön riskinsietoa, arvovalintoja tai ottaa vastuuta päätöksistä, jos lopputulos on negatiivinen.
”Ketjun sisäinen analyysi johtaa lopulta tosielämän toimintaan: pääoman sijoittamiseen, tiimien tukemiseen, julkisiin kannanottoihin. Joku kantaa aina vastuun näistä päätöksistä. Tämä on ihmisen tehtävä,” johtaja huomautti.
Hän korosti, että vaikka tekoälymallit kehittyisivät kuinka pitkälle, uskottavuus säilyy ihmisillä, kun kyse on harkinnasta, vastuusta ja vakaumuksesta. Tekoäly voi tukea päätöksentekoa, mutta lopulta ihmiset tekevät päätökset ja kantavat niiden seuraukset.
“Päättää, mikä on tärkeää. Tekoäly voi kertoa, mitä lohkoketjussa tapahtuu, mutta se ei voi kertoa, mihin sinun tulisi kiinnittää huomiota. Se liittyy makuun. Se on vakaumus. Se on inhimillistä,” Svanevik kommentoi.
Svanevik näkee tekoälyn lopulta tehokkaana mahdollistajana, ei varsinaisena päättäjänä. Tekoäly voi tuoda esiin kuvioita, todennäköisyyksiä ja näkemyksiä laajassa mittakaavassa, mutta inhimillinen harkinta säilyy keskeisenä riskin, vastuunoton ja vakaumuksen kannalta.
Kun tekoälyyn perustuva analyysi yleistyy, luottamus kohdistuu yhä vahvemmin alustoihin, jotka kykenevät jatkuvasti osoittamaan näkemyksiensä laadun. Samalla ihmiset ovat yhä vastuussa siitä, mitä pidetään olennaisena ja seisovat päätöksiensä takana.
