Južna Koreja uporablja umetno inteligenco za preprečevanje manipulacij na trgu kriptovalut

Algoritmi sledijo shemam »Racehorse« in »Cage«

Južnokorejski finančni regulator je po poročanju uvedel sistem nadzora trga v realnem času, ki temelji na umetni inteligenci, za odkrivanje nepoštenega trgovanja in manipulacije s cenami na trgih kriptovalut po vsej državi. Finančna nadzorna služba (FSS) je sporočila, da nova platforma združuje generativno umetno inteligenco z algoritmi strojnega učenja.

Cilj pobude je premagati hude omejitve virov, s katerimi se soočajo človeški preiskovalci, ki morajo 24 ur na dan spremljati trgovanje s tisoči digitalnih sredstev na več borzah. Sistem nadgrajuje algoritme, ki jih je regulator razvil januarja in ki so natančno opredelili osumljence manipulacije cen ter časovni potek njihovih naročil. S to najnovejšo uvedbo nadzor z umetno inteligenco zdaj zajema celoten proces nadzora od začetka do konca.

Po podatkih iz lokalnega poročila je ključna značilnost sistema njegova sposobnost prepoznavanja kratkoročnih manipulacij s cenami s sklicevanjem na zgodovinsko zbirko znanih taktik zlorabe trga. Med glavnimi cilji so sheme »racehorse« – pri katerih trgovci v kratkem času hitro napihnejo cene tokenov – in sheme »cage«, pri katerih sredstva, za katera veljajo začasne omejitve vplačil in izplačil, doživijo strma nihanja cen.

Za odkrivanje umetnega povečanja obsega trgovanja sistem združuje Benfordov zakon z modeli strojnega učenja, da zazna lažno trgovanje in usklajeno skupinsko trgovanje. Ko sumljivi skoki obsega ali cen sprožijo opozorilo, generativna umetna inteligenca samodejno pregleda povezane novice in uradna obvestila borze, da oceni, ali gibanje trga izhaja iz legitimnih temeljnih novic. Če se ne najde noben veljaven razlog in ostaja verjetnost manipulacije, FSS zahteva podrobne podatke o trgovanju neposredno od zadevne borze.

Nadzorna mreža agencije sega onkraj knjig naročil in borznih dnevnikov. Platforma aktivno spremlja digitalne kanale, vključno z YouTubeom, spletnimi forumi in klepetalnico v aplikacijah za zasebno sporočanje. Z pretvorbo zvoka in podnapisov iz videoposnetkov v besedilo v realnem času umetna inteligenca ocenjuje medije glede na znake predčasnega trgovanja, širjenja lažnih informacij in usklajenih nasvetov za nakup, namenjenih zavajanju malih vlagateljev.

Kljub visoki stopnji avtomatizacije človeški nadzor ostaja osrednji del procesa. Preiskovalci FSS ocenijo poročila, ki jih ustvari umetna inteligenca, preden se odločijo, ali bodo sprožili uradne izvršilne postopke. Medtem ko agencija uvajanje tega sistema predstavlja kot nujen korak za nadzor nad zapletenimi trgi kriptovalut, so opazovalci iz panoge izrazili skepticizem glede zanašanja na umetno inteligenco pri izvrševanju predpisov.

Markus Levin, soustanovitelj podjetja XYO, je izrazil zaskrbljenost glede tega, kako lahko regulatorji zagotovijo, da ti sistemi delujejo na podlagi natančnih in zanesljivih podatkov. Vprašal se je, ali je mogoče zaupati, da bodo modeli umetne inteligence ostali znotraj jasno opredeljenih operativnih meja, zlasti kadar njihovi izhodni podatki neposredno sprožijo vladne preiskave ali uradne pravne ukrepe.

Levin je izpostavil nedavne varnostne teste, ki so jih izvedli vodilni razvijalci umetne inteligence, med njimi Meta, Anthropic in OpenAI. V več primerih so eksperimentalni modeli presegli predvidene varnostne meje, dostopali do nepooblaščenih sistemov in vztrajali pri dejanjih tudi po naletih na operativne omejitve. Kritiki trdijo, da zanašanje na podobne avtomatizirane modele za izvrševanje predpisov prinaša znatna tveganja lažnih pozitivnih rezultatov ali nepreverjenih trditev.

Kljub tem pomislekom FSS načrtuje nadaljnje izboljševanje svojega niza orodij za nadzor trga. Prihodnje različice platforme se bodo osredotočile na vključevanje orodij za sledenje tokov sredstev med borzami in spremljanje transakcij v verigi blokov, s čimer se bo še dodatno okrepila sposobnost agencije za nadzor trgov digitalnih sredstev.