🧵 1/ 新しいIC3の研究は、AI搭載の取引システムと集合投資アルゴリズム(CoinAlgs)における根本的なジレンマを明らかにしました。 ロボアドバイザーやクオンツファンド、@ai16zdaoや@truth_terminalのようなAIDAOを思い浮かべてください。 私たちはこれを「CoinAlg Bind」と呼んでいます:

2/ CoinAlgsとは何ですか? これらは、伝統的なロボアドバイザー(Vanguardが2億600万ドル+を管理)から、AI搭載の新興DAO(ai16zの時価総額27億ドルに達した)まで、コミュニティが共有する取引実行のためのアルゴリズムです。 彼らは高度な投資ツールを民主化することを約束しています。

3/ 問題はこうです:CoinAlgsは不可能な選択に直面しています。 もしPRIVATE→インサイダーバリューの搾取に弱いなら。 透明であれば、裁定取引にさらされ>利益の低下。 経済的公平性か収益性のどちらかを犠牲にしなければなりません。

4/ これを形式的に証明します。 プライバシー→不公平性:情報の非対称性が価値抽出を可能にするため、プライバシーが内部攻撃の前提条件であることを示しています。 透明性→アービトラージ:戦略の公開が利益損失につながることを示しています。なぜなら、それがフロントランニングやサンドイッチ攻撃を可能にするからです。

5/ これを1+年の@Uniswap V3データ(2024年6月〜2025年7月)を用いて実証的に検証しました。 完璧な価格予測を持つ合成コインアルグでさえ、透明性があってもサンドイッチ攻撃で利益の27.6%を失いました。そしてさらに悪いことに...

6/ 最小限の情報漏洩でも悪用可能です。 「プライベート」なCoinAlgが1ビットのシグナル(買い売り方向)だけをリークしても、利益の17%を失いました。敵対者は完全な透明性を必要としなかった。低帯域幅の秘密チャネルで十分だった。

7/ テストした: - 安定資産(USDC)および変動性資産(PEPE) - 各種資本規模(12 ETHから1,500 ETHまで) - 異なる敵対戦略(サンドイッチングと戦略盗用) - 複数回のタイムウィンドウ(3〜12ヶ月) 結果は?敵は常に価値を引き出していた。

8/実際の証拠: AI搭載のDAOを調査したところ、ほぼすべてがプライベートであることがわかりました。彼らは利益のためにプライバシーを選びつつ、内部からの搾取の扉を開いています。

9/ CoinAlg BindはTradFiにも適用されます。 違いは?伝統的な金融は、法的に義務付けられた投資家保護を通じてこの問題に対応しています。非カストディアルなCoinAlgにはこれらの安全策がありません。

10/ 私たちはヒューリスティックなガードレールを提案しますが、CoinAlgのバインドを完全に排除するものはありません。 AI駆動の投資がますます普及する中で、バインド(困り)に対処するためのさらなる研究が重要になるでしょう。

11/ 要点: AIが暗号通貨と出会う中で、この緊張関係が中心的なものとなります。AI搭載のDAOが何百万ドルも管理している場合でも、ロボアドバイザーが数十億を管理する場合でも、CoinAlgのバインドは避けられません。

13/ これは集合投資アルゴリズムにおける収益性と公平性のトレードオフの最初の正式な扱いです。慎重に考える必要がある新たな空間。 /終わり 🧵