طريقتان يساعد بهما الذكاء الصناعي متداولي الكريبتو

سعيد فادلباشيتش
| 1 min read

على الرغم من أن الأمر يبدو كدمج مصطلحين غير مرتبطين – الذكاء الاصطناعي (AI) والعملات الرقمية – إلّا أنه يمكنهما بالفعل العمل سوياً، فالذكاء الاصطناعي يساعد في التنبؤ بقيمة العملات الرقمية، وكذلك تحديد الحيل في هذا المجال قبل حدوثها، وفقاً لبحثين منفصلين.

Source: iStock/xijian

جلبت أعمال جياهوا شو وبنجامين ليفشيتس في جامعة إمبريال كوليج في لندن خوارزمية يمكن أن تتنبأ بعمليات احتيال من نوع “الضخ والتفريغ – pump-and-dump”، والتي تقدم طريقة واعدة لتخريبها أو منعها. وقد اشتهرت هذه الخطط الاحتيالية بعد استخدام جوردان بالفور بها، المعروف أيضًا باسم “ذئب وول ستريت” [نعم، الشخصية التي مثلها ليوناردو دي كابريو في الفيلم]، الذي اعترف بذنبه في التزوير والجرائم ذات الصلة.

تعمل أنظمة الضخ والتفريغ بشكل خادع بسيط: تشتري مجموعة من الجهات الخبيثة بعض العملات الرقمية بهدوء، ومن ثم تولد الضجة حول العملة بحيث يشتري التجار الآخرون أيضًا منها، مما يؤدي بدوره إلى ارتفاع سعر العملة. وبمجرد ارتفاع الأسعار، تبيع المجموعة الأصلية عملاتها وتحقق ربحًا سريعًا قبل الأشخاص الآخرين الذين لم يبيعوا. في حالة العملات الرقمية، كل هذا يحدث في غضون دقائق، وهي شائعة على نحو متزايد: يقول شو وليفشيتس أنه في المتوسط هناك حيلتان منها كل يوم، وأنها تولد حوالي 7 ملايين دولار أمريكي من حجم التداول الشهري.

حدث ضخّ منظم بنجاح:

On the top of the screenshot is the message history of a Telegram channel. The first message is the final countdown; the second message is the coin announcement; the last message presents the pump result. Below is the market movement of the corresponding coin around the pump time. Source: The Anatomy of a Cryptocurrency Pump-and-Dump Scheme

___

درس شو وليفشيتس ما مجموعه 236 حدثاً من هذه الحيل وقعت بين 21 يوليو و18 نوفمبر، ويقولون أن العديد منهم قد سبقه نشاط شراء غير معتاد للعملة المستهدفة. وهذا من شأنه أن يكون بالتنسيق مع من يريدون شراء هذه العملات مسبقاً من أجل عملية الاحتيال، ما قد يكون المفتاح لتحديد العملات المستهدفة قبل بدء برنامج المحتال.

بعد ذلك، استخدم شو وليفشيتس هذه المعرفة لإتاحة تشغيل خوارزمية تعلم آلي. بين 30 أكتوبر و6 نوفمبر، تمكنت الخوارزمية من تحديد ستة أنشطة مشبوهة مختلفة، تبين أن خمسة منها عبارة عن أنظمة ضخ وتفريغ. ولم يعلن الباحثون بعد عن أي نية لجعل خوارزمياتهم متاحة للاستخدام العام، لكن قالوا أن المعرفة المكتسبة منها “يمكن أن تكون ذات قيمة كبيرة في منع هذه العمليات من الانتشار على نطاق أوسع”.

الذكاء الاصطناعي وشعور السوق

في الوقت نفسه، وفقاَ لبحث كتبه المطور تيجيسوار تادي ونشر في أكاديمية إنتل للذكاء الاصطناعي، وهي مبادرة من شركة إنتل الأمريكية العملاقة للتكنولوجيا، قال الباحث أنه يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحديد شعور المجتمع حول أي عملة معينة عن طريق مسح وتحليل التعليقات في وسائل التواصل الاجتماعي. “يمكن إظهار أن المشاعر الإيجابية حول العملة تتوافق مع ارتفاع قيمتها عبر أسواق التداول”، كما يقول البحث. أطلق تادي على مشروعه اسم “التعلّم العميق لتداول العملات الرقمية” في مايو 2017 لتحديد العلاقة بين مشاعر المتداولين بشأن قيم العملات الرقمية وقيمتها السوقية من خلال تطبيق تقنيات التعلم العميق.

في مقال نُشر في وقت سابق من هذا العام في ذات المجلة، قدم تادي بوصفه “سفير إنتل للذكاء الاصطناعي” تصريحاً قائلاً: “إن الرؤية طويلة الأجل لهذا المشروع هي أن يكون قادراً على تطوير بوت لتداول العملات الرقمية، لا يستفيد فقط من شعور المتداولين لاتخاذ قرارات التداول، ولكن أيضاً من الفرص الأخرى مثل المراجحة، والتي تعني شراء وبيع الأصول لتحقيق الربح من الفرق في السعر.”

الآن تادي هو مستشار في مشروعMyCoinRisk ، الذي يهدف إلى تطوير منصة لامركزية للمخاطر والمعلومات لمكافحة الاحتيال على أساس الذكاء الاصطناعي.