Eliza Labs创始人Shaw Walters近日指出，尽管自主AI代理在区块链生态系统中发展迅速，但它们尚未具备负责任管理金融资产的能力。这一观点正值其实验性 $ai16z 代币向可投入生产的 $elizaOS 代币迁移的关键阶段。$elizaOS 代币旨在支持跨网络的AI代理，覆盖索拉纳和以太坊等主流链，助力DeFi应用实现跨链操作与投资组合优化。
目前，ElizaOS生态系统估值已突破200亿美元，实际应用场景包括使用AI调整债券条款的Agent Bond Desk，以及自主重新平衡流动性的Spartan工具。然而，Walters强调，这些系统仍局限于受控环境，若直接应用于高风险金融场景，可能引发错误、偏见或不可预测行为。“我们已从实验沙盒转向生产级基础设施，但管理真实资金必须建立严格监督机制，”他强调。
这一警示与新加坡金融管理局（MAS）于2024年12月发布的《人工智能模型风险管理指南》高度呼应。该指南要求金融机构建立跨职能监督机制、追踪人工智能资产库存，并实施独立模型验证。同时，针对生成式AI特有的幻觉与数据安全风险，MAS明确建议采用输入/输出过滤器及私有云部署等技术手段。
新加坡数字发展部长Josephine Teo亦表示，人工智能虽能提升财富管理效率，如瑞银的人工智能工具简化客户入职流程，但必须警惕评估偏差与重大决策失误。为此，“月球计划”（Project Moonshot）应运而生——由AI Verify基金会与资讯通信媒体发展局合作，专门测试AI系统的安全性边界。
Walters的立场反映了当前行业共识：即便AI代理在自动化与优化方面表现优异，其在资金管理中的道德、法律与运营复杂性仍需人工介入与透明问责。随着全球对人工智能在金融领域应用的监管趋严，开发者、机构与监管方之间的协作将成为决定技术能否稳健落地的关键。
未来，如何在推动技术创新的同时构建可信治理框架，将直接影响人工智能在比特币生态乃至整个金融体系中的长期发展路径。
loading...
538
