Технології штучного інтелекту радикально впливають на численні галузі, формуючи у професійному середовищі запитання про те, чи здатні такі системи замістити людину. У сфері криптовалют трансформація вже помітна: від алгоритмічних торгових рішень, що працюють на основі AI, до появи agentic trading systems (торгових агентних систем).
Водночас, Алекс Свеневік, CEO та співзасновник аналітичної платформи Nansen, відзначає: штучний інтелект не витісняє людський фактор, а виступає розширенням можливостей експерта. Під час закритого інтерв’ю для BeInCrypto Свеневік ґрунтовно аналізує зміщення акцентів у криптоіндустрії та пропонує розгляд майбутнього AI-аналітики крізь призму практичної взаємодії.
Дискусія щодо AI у крипто: CEO Nansen виступає за посилення, а не заміну
21 січня компанія Nansen анонсувала запуск торгового інструментарію із залученням штучного інтелекту для ончейн-операцій. Це означає істотну еволюцію: від класичної аналітичної платформи – до комплексного продукту для формування інсайтів та оперування торговими стратегіями.
SponsoredАрхітектура рішення базується на приватному масиві даних із понад 500 млн ідентифікованих гаманців. Сервіс дозволяє здійснювати комплексний супровід портфеля, трактувати реальні ончейн-сигнали та отримувати релевантну аналітику для прийняття інвестиційних рішень. Функціонал також охоплює безпосереднє виконання угод усередині Nansen без необхідності переходу до сторонніх сервісів.
«Навчання та валідація Nansen AI відбувається на унікальних даних самої платформи, завдяки чому система демонструє кращі результати щодо провідних AI-рішень на спеціалізованих бенчмарках для ончейн-аналізу та порядку дій із цифровими активами. Це гарантує не лише підвищену точність, а й безпосередню застосовність формованих інсайтів для трейдерів та інвесторів: agentic intelligence (інтелект агентів) трансформується у відчутну конкурентну перевагу», – зазначено у повідомленні компанії.
Додатково нововведення відкриває так званий “vibe trading”: інтуїтивний формат переходу від отримання інсайту до виконання угоди в ончейн-просторі без використання сторонніх інструментів.
У міру того, як AI переймає дедалі більше функцій аналізу, постає нове питання: чи все ще вагомий людський аналітик? Свеневік відзначає: AI наділений здатністю масштабного опрацювання інформації – включно зі стеженням за сотнями мільйонів ончейн-адрес, контролем cross-chain flows (мультиблокчейнових потоків) та виявленням складних математичних патернів, недоступних людині.
Попри це, остаточна відповідальність за прийняття рішення залишається за користувачами; саме вони формулюють релевантні запити й ухвалюють кроки на основі запропонованих даних.
«Межа між юрисдикціями людини й AI нестатична. Вона зміщується з розвитком логічного апарату штучного інтелекту та якісним поглибленням ончейн-даних. Проміжна мета – не замінити судження людини, а звільнити її від рутинних операцій для концентрації на критичних рішеннях вищого порядку», – коментує Свеневік.
Аналіз крипторинку з AI: головні ознаки достовірності
Дані вказують: підвищена залежність від алгоритмічних рішень потенційно корелює зі зниженням навичок критичного мислення. Для учасників ринку криптовалют із інтенсивною волатильністю та підвищеним ризиком це питання стоїть ще гостріше.
Sponsored SponsoredСвеневік пропонує інший погляд: продуктивний штучний інтелект генерує якісно більше сигналів, стимулюючи користувача оцінювати й удосконалювати підходи до виконання операцій, а не уникати глибокого аналізу.
«Справжній системний ризик виникає там, де всі учасники ринку застосовують ті самі сценарії. Це не є специфікою AI; аналогічне спостерігається і при роботі людських аналітиків. Відповідь – у різноманітності: моделей, стратегій, трактувань цифрових даних. Саме тому ми розробляємо інструменти для індивідуальної роботи, а не створюємо універсальний оракул для всіх», – акцентує CEO Nansen.
Фахівець також підкреслює: ані математичний інструментарій, ані експертна думка не повинні сприйматись як істина в останній інстанції. Питання в надійності моделей – чи витримують вони випробування часом, а не сліпої довіри до бренду.
Щодо процедур формування репутації на AI-орієнтованих ринках топменеджер уточнює:
«Довірчий капітал в епоху AI походить із вимірюваності та багаторазового підтвердження результатів, а не з імені чи присутності у соціальних мережах. AI характерна перевага: безперервне тестування в масштабі й зіставлення результатів із емпіричною реальністю – те, чого окремий аналітик не в змозі реалізувати самотужки».
Він зазначає: головний критерій – практична перевірка корисності. Користувачам доцільно формувати власні запити, оцінювати релевантність і функціональність відповідей, визначати ступінь корисності для практичного застосування.
Sponsored«У перспективі довіра зміститься від окремих експертів до технологічних платформ, здатних доводити дієвість сигналу та мінімізувати інформаційний шум на постійній основі. На цей стандарт орієнтуємося ми», – підкреслює Свеневік.
Аналіз ончейн-даних: чому ШІ не замінить людську впевненість
Аналітики на ринку криптовалют корелюють прийняття рішень із значеннями ончейн-індикаторів, цінових котирувань та іншої ринкової інформації, формуючи висновки на основі системної інтерпретації контексту. Водночас AI покладається на алгоритмічне виявлення закономірностей відповідно до історичних масивів даних.
На прохання спрогнозувати, чи здатний AI виробити аналог механізму судження, Свеневік припускає: така можливість не виключена, але її форма радикально відрізнятиметься від людської.
Він вважає: AI поступово формує власний режим обробки контекстної інформації. За його словами, моделі нового типу можуть інтегрувати оновлювані потоки даних за переліком змінних, що виходить далеко за межі людських можливостей.
Sponsored Sponsored«Шлях до цього – через якісніший тренувальний датасет, розширення контексту взаємодії та зворотні зв’язки з реальними торговими сценаріями. Перші приклади вже фіксуються в наших agentів: система не лише співвідносить патерни, але й здійснює аналіз поведінкових даних у реальному часі – це зародковий етап формування суджень. У міру розвитку моделей буде відбуватися накопичення знань на базі мільйонів ончейн-взаємодій», – уточнює Свеневік.
І все ж, залишається одна ключова характеристика, яку AI не опанує в повному обсязі: взяття відповідальності за рішення у стані невизначеності.
Свеневік акцентує: AI спроможний виявляти закономірності, оцінювати ймовірність настання подій і моделювати сценарії, проте він не визначає рівень ризику конкретної особи, не формує ціннісних суджень та не несе відповідальності за негативні результати.
«Зрештою, результати ончейн-аналізу трансформуються у практичні дії: розподіл активів, підбір команд, публічні інвестиційні рішення. Відповідальність за такі рішення – виключно людська прерогатива», – резюмує топменеджер.
Він наголосив, що, незалежно від ступеня розвитку моделей штучного інтелекту, достовірність залишатиметься відповідальністю людей у питаннях судження, підзвітності та переконань. AI може забезпечувати інформаційну підтримку у процесі прийняття рішень, але остаточне рішення й відповідальність завжди залишатимуться за людиною.
«Визначення пріоритетів. AI може надати результати ончейн-аналізу, однак він не здатен визначити, що насправді має значення. Це – важить особиста оцінка, переконаність, саме це притаманно людині», – прокоментував Свеневік.
Свеневік розглядає AI як інструмент, що значно підсилює аналітичні можливості, але не перебирає на себе функцію прийняття остаточного рішення. Штучний інтелект формує масштабовані патерни, ймовірності й аналітичні інсайти, проте критичною точкою залишається людське судження у питаннях ризику, оцінки та переконання .
Зі зростанням поширення аналітики на основі штучного інтелекту довіра усе більше концентруватиметься на платформах, здатних системно підтверджувати якість своїх висновків. Водночас саме людський фактор забезпечує відбір ключових питань та несе відповідальність за підсумкові рішення.
