AI là gì? Tổng quan từ A-Z về Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Crypto

AI (Trí tuệ nhân tạo) trong những năm gần đây đã chuyển mình từ một khái niệm trong phim khoa học viễn tưởng thành một phần không thể thiếu trong đời sống hàng ngày của con người. Với khả năng “học hỏi” nhanh chóng, AI được ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực Crypto, từ đó trở thành công cụ đắc lực hỗ trợ cho các nhà đầu tư tài chính. Cùng Nivex tìm hiểu về những gì AI đã làm được trong ngành crypto trong bài viết dưới đây!

Định nghĩa AI là gì?

AI (Artificial Intelligence), trí tuệ nhân tạo, là một lĩnh vực thuộc khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy móc có khả năng mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người. Các quá trình này bao gồm:

• Học tập: AI thu thập thông tin và các quy tắc để sử dụng thông tin.
• Lập luận: Sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định.
• Tự sửa lỗi: Khả năng tinh chỉnh thuật toán dựa trên kết quả đầu ra.

Khác với phần mềm truyền thống chỉ hoạt động theo các dòng lệnh cố định, AI có khả năng “tự học” từ dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh hơn theo thời gian. Con người có thể training AI để chúng hiểu hơn về suy nghĩ của bản thân, từ đó có thể đưa ra những thông tin đúng theo mong muốn của bản thân.

Lịch sử hình thành và các cột mốc quan trọng

Hành trình của AI không phải mới bắt đầu ngày hôm qua, mà AI đã trải qua một khoảng thời gian rất dài trước khi được con người công nhận và sử dụng:

• Thập niên 1950: Alan Turing đặt nền móng với câu hỏi: “Máy móc có biết suy nghĩ không?” và phép thử Turing nổi tiếng.
• Thập niên 1990: IBM Deep Blue đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov.
• 2010 – Nay: Sự bùng nổ của Big Data và sức mạnh tính toán từ chip NVIDIA đã dẫn đến sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI hay Gemini của Google.

Phân loại AI phổ biến hiện nay

Các nhà khoa học thường chia AI thành các nhóm chính dựa trên năng lực: Dựa trên năng lực của từng nhóm AI, các nhà khoa học đã xem xét và phân loại AI thành 3 nhóm chính, gồm:

• AI yếu (Narrow AI): Là loại AI phổ biến nhất hiện nay, được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể (như nhận diện khuôn mặt hoặc dịch thuật).
• AI mạnh/Tổng quát (AGI): Hệ thống có trí tuệ ngang tầm con người, có thể hiểu và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào. Hiện nay AGI vẫn đang là mục tiêu nghiên cứu.
• AI tạo sinh (Generative AI): Một nhánh đột phá có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh (Midjourney) và video từ dữ liệu huấn luyện.

Cách thức hoạt động cốt lõi của AI

Để AI có được “trí tuệ”, nó dựa vào hai trụ cột chính: Machine Learning và Deep Learning

Machine Learning

Machine Learning là phương pháp cho phép hệ thống AI học từ dữ liệu quá khứ để đưa ra dự đoán cho tương lai, thay vì phải lập trình thủ công từng quy tắc giao dịch. Trong lĩnh vực crypto, Machine Learning thường xử lý những loại dữ liệu sau:

• Dữ liệu giá lịch sử
• Khối lượng giao dịch
• Bién động theo khung thời gian
• Các chỉ báo kỹ thuật như RSI, MACD, MA,…
• Hành vi thị trường trong các giai đoạn tương tự

Thông qua quá trình học liên tục, hệ thống Machine Learning nhận diện các mô hình lặp lại trong thị trường, phát hiện xu hướng tăng – giảm và ước tính xác suất rủi ro cho từng thời điểm, hỗ trợ trader xác định điểm vào – ra hợp lý.

AI trong đầu tư là gì? Cách Trí tuệ nhân tạo thay đổi cuộc chơi tài chính 2025

Deep learning

Deep learning là một nhánh nâng cao của Machine Learning, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng (neural networks) để xử lý các tệp dữ liệu phức tạp hơn. So với Machine Learning, Deep Learning mạnh ở việc:

• Phân tích dữ liệu phi tuyến tính
• Xử lý mối quan hệ phức tạp giữa nhiều biến số
• Học từ dữ liệu lớn và đa chiều

Đối với thị trường tiền điện tử, Deep Learning thường được dùng để nhận diện hành vi thị trường một cách tinh vi mà các mô hình đơn giản khó phát hiện. Deep Learning cho phép hệ thống AI phân tích nhiều nguồn dữ liệu cùng một lúc (giá, volume, dòng tiền, biến động,…), nhận diện nhanh thay đổi tâm lý thị trường, phát hiện tín hiệu sớm trước khi xu hướng hình thành rõ ràng, từ đó điều chỉnh chiến lược theo bối cảnh thị trường mới.

Ứng dụng thực tế của AI trong đời sống và trong crypto

AI không còn là lý thuyết mà nó hiện diện trong mọi lĩnh vực đời sống của con người:

• Y tế: Hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán ung thư qua hình ảnh X-quang với độ chính xác cực cao.
• Tài chính: Phát hiện các giao dịch gian lận ngân hàng chỉ trong vài miligiây.
• Giáo dục: Các ứng dụng như Duolingo sử dụng AI để cá nhân hóa lộ trình học tập cho từng học viên.
• Sản xuất: Robot trong nhà máy thông minh tự tối ưu hóa quy trình lắp ráp để giảm thiểu lãng phí.
• …

Trong thị trường crypto, sự giao thoa giữa AI và blockchain tạo ra một hệ sinh thái minh bạch và hiệu quả hơn/

• AI Trading Bots – Giao dịch tự động: AI hỗ trợ các trader phân tích hàng triệu dữ liệu on-chain và tin tức thị trường chỉ trong tích tắc để thực hiện các lệnh giao dịch tối ưu, quản trị rủi ro và dự báo xu hướng giá với độ chính xác cực cao.
• Hạ tầng tính toán phi tập trung: Một số dự án như Render, Akash,… cho phép người dùng chia sẻ sức mạnh GPU nhàn rỗi để huấn luyện các mô hình AI hỗ trợ, từ đó giúp giảm chi phí và tránh sự độc quyền của các ông lớn ngành công nghệ.
• Data Marketplaces: Các giao thức như Ocean Protocol giúp người dùng sở hữu và bán dữ liệu của mình cho các trung tâm huấn luyện AI một cách an toàn mà không làm lộ quyền riêng tư.
• AI tự chủ trên On-chain: Các AI Agent có thể sở hữu ví tiền điện tử riêng và tự thực hiện các giao dịch DeFi như vay, cho vay, yield farming,… để sinh lời mà không cần đến sự can thiệp của con người.
• AI còn được sử dụng để quét các hợp đồng thông minh (smart contracts) nhằm phát hiện nhanh các lỗ hổng bảo mật hoặc nhận diện các mô hình giao dịch đáng ngờ để cảnh báo người dùng về các dự án lừa đảo.

Hãy nói chuyện cùng các nhà đầu tư có kinh nghiệm và trải nghiệm để hiểu hơn về thị trường tài chính Crypto đầy kiến thức mới này!

Lợi ích và thách thức của AI trong Crypto

Lợi ích

AI hỗ trợ giải quyết ba bài toán lớn nhất của Blockchain: Hiệu suất, bảo mật và trải nghiệm người dùng.

• Thay vì phụ thuộc vào trung tâm dữ liệu khổng lồ của Google, các dự án blockchain đã kết nối và tận dụng nguồn GPU nhàn rỗi trên toàn cầu cho AI, điều này giúp dân chủ hóa việc tiếp cận AI.
• AI được tích hợp trực tiếp vào Smart Contract để tự động điều chỉnh các điều khoản dựa trên dữ liệu thực tế, giúp các giao thức DeFi trở nên linh hoạt hơn với biến động thị trường.
• AI có khả năng phân tích hàng tỷ giao dịch trên chuỗi (on-chain) để phát hiện gian lận và rửa tiền (AML/KYC) một cách nhanh chóng.
• Các công cụ AI phân tích tâm lý thị trường từ mạng xã hội và dữ liệu on-chain giúp các nhà đầu tư cá nhân tiếp cận được các thông tin bổ ích dành cho các quỹ đầu tư lớn.

Thách thức và đạo đức AI trong Crypto

Tuy mang lại nhiều lợi ích nhưng AI cũng đối mặt với những vấn đề đạo đức rất nhạy cảm vì nó liên quan trực tiếp đến tài sản và quyền tự chủ của người dùng.

Khi các AI Agent bắt đầu tưẹ bthực hiện giao dịch, chúng có thể bị lập trình để thực hiện các chiến lược gây hại như:

• Front-running: AI phát hiện lệnh mua lớn của người dùng và nhảy vào mua trước để hưởng chênh lệch giá.
• Thao túng giá (Market Manipulation): Các mạng lưới bot AI phối hợp với nhau để tạo ra khối lượng giao dịch ảo, đánh lừa nhà đầu tư thực thụ.

Nhiều dự án Crypto tuyên bố sử dụng AI, nhưng người dùng không thể kiểm chứng được mô hình đó hoạt động như thế nào. Từ đó đặt ra một nghi vấn, nếu người dùng đầu tư tài sản và mất trắng thì ai sẽ chịu trách nhiệm cho vấn đề này.

Một vấn đề khá lớn khác chính là tấn công giả mạo (deepfake scam). Kẻ xấu sử dụng AI để tạo ra video/voice giả mạo các CEO công nghệ nổi tiếng để quảng bá cho cá dự án lừa đảo, chiếm đoạt ví tiền điện tử của người dùng. Vấn đề này rất khó để ngăn chặn bởi tốc độ và quy mô diễn ra nhanh chóng và ai cũng có thể mạo danh.

Kết luận: Tương lai của AI và cách con người thích nghi

Trí tuệ nhân tạo không phải là một mối đe dọa nếu chúng ta biết cách khai thác nó như một công cụ hỗ trợ. Khi đầu tư vào mảng Crypto, bạn hãy tìm kiếm các dự án có tính “open source” và có cơ chế “On-chain AI Inference” để đảm bảo tính minh bạch của dự án và sự an toàn của “ví tiền”.