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关键要点
- AGI可能会带来滥用，未对准和错误之类的风险。加密交易者需要意识到这些工具的发展。
- 通过适当的保障措施和监视，请确保AI系统免受网络攻击和未经授权的操作。
- 使用强大的培训和人类的监督，以保持AI与人类目标保持一致并防止有害决定。
- 不要仅仅依靠AI来与人类的判断力相关联，并对安全交易的法规保持最新状态。
人工智能正在以令人眼花spe乱的速度发展，而人工通用情报（AGI）的前景与跨不同任务相匹配或超过人类智能的AI不再是一个遥远的梦想。
2025年4月，Google Deepmind 发布一张开创性的145页纸 标题为 “技术AGI安全和保障方法” 概述了针对AGI安全的技术方法，强调了为其风险做准备的迫切需求。对于使用AI工具和任何对AI的未来好奇的加密货币交易者，了解这些发展对于安全和道德上快速变化的景观至关重要。
本文打破了DeepMind的AGI安全策略，探讨了其对加密货币交易的影响，并为交易者提供了在AI驱动的市场中保持领先地位的实用指导。无论您是研究人员，技术人员还是交易员，这都是您需要了解的有关AGI的风险以及如何负责任地利用其潜力的知识。
为什么AGI安全很重要
AGI是指能够执行人类可以执行任何智力任务的AI系统，从解决科学问题到制定法律策略，通常具有更高的技巧。
与当今的狭窄AI不同，该AI符合图像识别或市场分析等特定任务，AGI将通过最少的培训，跨领域的理性和适应新颖环境学习新任务。
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DeepMind的论文将AGI定义为具有一般学习能力，长期推理和使用工具功能的系统，从而在未来几年内预测了其潜在出现。
尽管AGI承诺具有变革性的好处，例如加速科学突破或优化全球市场，但它也带来了严重的风险。 DeepMind强调防止“严重伤害”，这可能破坏社会或经济体的稳定。对于加密交易者而言，这些风险特别相关 交易工具 变得更加复杂，可以放大机遇和脆弱性。
DeepMind的四个AGI风险类别每个加密交易者都应该知道
DeepMind的论文确定了AGI的四个高级风险类别，为使用AI了解其挑战的加密交易者提供了一个框架：
- 滥用： 恶意演员可以利用AGI 网络攻击，欺诈或设计有害技术，例如生物武器。
- 错位： AGI可能会反对人类的意图，从而在技术上正确但由于误解目标而产生缺陷的结果。
- 错误： 意想不到的后果可能是由于误解的背景或指示引起的，导致了有害行动。
- 结构风险： 来自多个AI系统交互的系统性问题可能会创造市场 挥发性 或激励有害行为。
本文将滥用和错位置于即时技术干预措施中，因为它们构成了最直接的威胁。对于加密交易者而言，这些风险转化为现实世界中的关注，例如黑客交易机器人或执行灾难性交易的算法未对准算法。
加密机器人流氓了吗？ DeepMind的Agi蓝图提供了安全网
为了解决这些风险，DeepMind提出了一种多层方法，结合了技术保障措施，系统级控制和基础研究。他们计划确保AGI安全的方式：
解决滥用：阻止有害功能
DeepMind通过多层方法阻止对主动检测和缓解AGI中心恶意使用的第一个策略。这始于能力评估，在该评估中，使用预定义的任务评估了潜在的危险能力（例如执行网络攻击或操纵金融市场）的能力。为了抵消有害行为，模型级保障措施采用后培训技术来抑制 AI的 能够在恶意提示上采取行动。
在系统级别上，诸如访问限制，使用情况监控和实时检测不安全活动之类的控件有助于限制潜在的滥用。安全措施通过保护模型的权重和接口免受盗窃或未经授权的操作来进一步保护AI。此外，红色团队（模拟攻击方案和压力测试）在被利用之前识别和修复漏洞。
对于加密交易者来说，这些策略强调了确保确保的迫切需求 AI驱动的交易 平台，由于任何弱点都可能导致未经授权的交易或重大数据泄露。
解决未对准：确保AI了解人类的意图
未对准（AI产生令人印象深刻但误导的产出）是一个棘手的挑战。 DeepMind提出了两条防御线：
训练对齐模型
- 放大监督： 人工智能协助人类监督复杂的任务，尤其是在人类专业知识有限的情况下。
- 指导行为： 更丰富的反馈机制（例如评论或内部模型激活）微调AI输出。
- 强大的训练： 多样化的培训场景为边缘案例和市场条件中的意外转变做准备。
系统级控件
- 访问控件： 将AI视为“不受信任的内部人士”，限制了其自主行动的能力。
- 分层监控： 将自动监督与人类审判结合起来，以捕捉失误。
- 不确定性估计： 当AI不确定，减少错误时，对人类的模棱两可。
这些策略对于交易者至关重要，因为未对准AI可能会误解市场信号，执行导致巨大损失的交易。
加强防御：研究支柱
DeepMind投资于三个研究领域来加强AGI安全：
- 解释性： 使AI的内部推理透明以检测和纠正错误。
- 更安全的设计模式： 嵌入以用户为中心的行为，例如在不可逆转的行动（例如大型交易）之前寻求许可。
- 不确定性建模： 使AI能够认识到其局限性，确保在需要时升级到人类的监督。
这些努力强调了交易者采用透明和健壮的AI工具的需求，从而最大程度地减少了不透明算法的“黑匣子”风险。
使用AI对加密交易者的AGI风险的影响
随着AGI接近，加密货币交易者通过现有的AI工具面临即时的挑战，这会受到Agi级风险的潜力。
对AI交易机器人的过度依赖
AI驱动的交易机器人有望效率和盈利能力，但过度依赖可能是危险的。美国商品期货贸易委员会（CFTC）一直警告 加密骗局，包括以夸张的预测准确性主张的AI交易机器人。许多机器人都难以导航挥发性加密市场，并且某些平台被指控作为欺诈计划运行，有望在没有透明度的情况下进行不现实的回报。
交易者必须验证AI工具的信誉，以确保它们得到信誉良好的开发人员和经过验证的算法。
安全漏洞
DeepMind对滥用的关注强调了AI交易平台的网络安全风险。 AI系统容易受到黑客攻击，操纵或数据泄漏的影响，其复杂性可能会掩盖恶意活动。
例如，受损的交易机器人可以执行未经授权的交易，在交易者通知之前耗尽资金。 DeepMind的红色团队和安全措施可以作为交易者强调其系统并保护敏感数据的模型。
监管不确定性
AI的快速发展超过监管框架，为交易者创造了合法的灰色区域。 SEC强调对AI驱动的贸易的审查，以防止欺诈和市场操纵，反映了监管重点的加剧。
同时，特朗普政府对加密货币友好的政策，例如 战略比特币储备，可能会减轻执法负担，但不会消除合规风险。贸易商必须随时了解这一不断发展的景观。
加密交易者如何在加密交易中驾驶AGI风险
从DeepMind的安全策略和加密生态系统中的骗局的兴起来借鉴，这是交易者安全利用AI安全的行动步骤：
- 进行全面的尽职调查： 严格研究AI交易平台，验证开发人员的凭据和 算法 透明度。交叉核对第三方评论的索赔，并避免平台有希望获得保证的回报。
- 实施强大的安全措施： 采纳 多因素身份验证，安全网络和常规软件更新。受到DeepMind的红色团队的启发，在开发漏洞之前，请强调您的交易系统，以识别漏洞。
- 保持知情和合规： 监视SEC和CFTC的监管更新，并参与行业论坛以获得最佳实践。特朗普政府更轻松的监管方式并不能免除交易者的反欺诈规则。
- 保持人类的监督： 使用AI作为工具，而不是替代判断。实施停止损失订单并定期审查AI驱动的交易，以尽早捕获未对准，与DeepMind的层次监测方法保持一致。
结论
DeepMind的2025年4月的论文是一个警钟：AGI比您想象的要近，其风险需要主动准备。对于加密交易者而言，这意味着平衡AI工具的好处，以防滥用，未对准和监管陷阱。
通过进行尽职调查，确保系统，保持合规性和维持人类的监督，交易者可以利用AI的潜力，同时最大程度地降低风险。
除了交易之外，DeepMind的蓝图还呼吁在技术，道德和社会领域进行协作。随着AGI从猜测转变为现实，将创新与人类价值观保持一致将确保AI有助于更大的利益。
无论您是交易者，研究人员还是AI爱好者，现在都是时候应对这些挑战并塑造安全，变革性的未来了。
常见问题解答
AGI可以用来操纵金融还是加密市场？
是的，这是一个主要问题。如果AGI具有实时分析全球金融系统的能力，则可以假设通过自动套利，假新闻新闻甚至交流网络攻击来操纵市场。这就是为什么像DeepMind这样的公司优先考虑在AGI利用AGI之前检测和抑制潜在有害能力的保障措施。
AGI将如何影响DEFI和分散治理的未来？
AGI可以通过优化智能合同，以前所未有的准确性，甚至参与去中心化的治理决策来彻底改变Defi。但是，它也引入了风险 – 阿吉驱动的治理参与者可以操纵投票结果或利用协议漏洞。关键将是建立一致性机制，以确保为人类利益相关者的利益而行动。
加密交易者现在应该开始为Agi级威胁做准备吗？
绝对地。尽管AGI尚未完全实现，但风险已经出现了，高级AI模型为交易策略，智能合约和投资组合管理工具提供了动力。交易者应强调他们的AI工具，要求开发人员透明度，并了解AI安全研究，尤其是鉴于狭窄的AI和早期AGI功能之间的模糊线条越来越模糊。
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