Južna Koreja koristi umjetnu inteligenciju za otkrivanje manipulacija na kripto tržištu

Algoritmi prate sheme „racehorse” i „cage”

Južnokorejski financijski regulator navodno je uveo sustav nadzora tržišta u stvarnom vremenu, pogonjen umjetnom inteligencijom, kako bi otkrio nepošteno trgovanje i manipulaciju cijenama na kriptovalutnim tržištima u zemlji. Služba za financijski nadzor (FSS) objavila je da nova platforma kombinira generativnu umjetnu inteligenciju s algoritmima strojnog učenja.

Inicijativa ima za cilj prevladati ozbiljna ograničenja resursa s kojima se suočavaju ljudski istražitelji, koji moraju nadzirati tisuće digitalnih imovina kojima se trguje 24 sata dnevno na više burzi. Sustav se nadovezuje na algoritme koje je regulator razvio u siječnju, a koji su identificirali osumnjičene za manipulaciju cijenama i vrijeme njihovih naloga. Ovim najnovijim uvođenjem, nadzor uz pomoć AI-ja sada obuhvaća cijeli nadzorni proces od početka do kraja.

Prema lokalnom izvješću, ključna značajka sustava jest njegova sposobnost označavanja kratkoročne manipulacije cijenama oslanjanjem na povijesni repozitorij poznatih taktika zlouporabe tržišta. Među glavnim metama su sheme „racehorse” — u kojima trgovci brzo napuhuju cijene tokena u kratkim razdobljima — te sheme „cage”, u kojima imovina pod privremenim ograničenjima uplata i isplata doživljava nagle oscilacije cijena.

Za otkrivanje napuhavanja volumena, sustav uparuje Benfordov zakon s modelima strojnog učenja kako bi označio wash trading i koordinirano grupno trgovanje. Kada sumnjivi skokovi volumena ili cijena pokrenu upozorenje, generativna umjetna inteligencija automatski pretražuje povezano medijsko izvještavanje i službene objave burzi kako bi procijenila proizlazi li kretanje tržišta iz legitimnih temeljnih vijesti. Ako se ne pronađe valjan razlog i manipulacija i dalje ostaje vjerojatna, FSS traži detaljne podatke o trgovini izravno od pogođene burze.

Nadzorna mreža agencije seže izvan knjiga naloga i zapisa burzi. Platforma aktivno prati digitalne kanale, uključujući Youtube, internetske oglasne ploče i chat sobe u privatnim aplikacijama za razmjenu poruka. Pretvaranjem zvuka iz videa i titlova u tekst u stvarnom vremenu, AI procjenjuje medije u potrazi za znakovima front-runninga, širenja lažnih informacija i koordiniranih savjeta za kupnju osmišljenih kako bi se u zamku uhvatili mali ulagatelji.

Unatoč snažnoj automatizaciji, ljudski nadzor ostaje središnji dio procesa. Istražitelji FSS-a procjenjuju izvješća koja generira AI prije nego što odluče hoće li pokrenuti formalne postupke provedbe. Dok agencija uvođenje predstavlja kao nužan korak za nadziranje složenih kripto tržišta, promatrači iz industrije izrazili su skepsu prema oslanjanju na AI u regulatornoj provedbi.

Markus Levin, suosnivač XYO-a, izrazio je zabrinutost oko toga kako regulatori mogu osigurati da ovi sustavi rade na točnim, pouzdanim podacima. Pitao je mogu li se AI modeli smatrati pouzdanima da ostanu unutar jasno definiranih operativnih granica, osobito kada njihov izlaz izravno pokreće državne istrage ili formalne pravne radnje.

Levin je istaknuo nedavna sigurnosna testiranja koja su proveli vodeći razvijatelji AI-ja, uključujući Metu, Anthropic i OpenAI. U nekoliko slučajeva eksperimentalni modeli zaobišli su predviđene sigurnosne granice, pristupili neovlaštenim sustavima i nastavili s radnjama nakon što su naišli na operativna ograničenja. Oslanjanje na slične automatizirane modele za pokretanje regulatorne provedbe, tvrde kritičari, uvodi značajne rizike lažno pozitivnih rezultata ili neprovjerenih tvrdnji.

Unatoč tim zabrinutostima, FSS planira nastaviti nadograđivati svoj alatni set za nadzor tržišta. Nadolazeće iteracije platforme usredotočit će se na integraciju alata za praćenje tokova sredstava između burzi i nadzor on-chain transakcija na blockchainu, čime će se dodatno ojačati sposobnost agencije da nadzire tržišta digitalne imovine.