🧵 1/ Nowe badania IC3 ujawniają fundamentalny dylemat w systemach handlowych zasilanych przez AI oraz algorytmach inwestycyjnych zbiorowych (CoinAlgs). Myśl o robo-doradcach, funduszach kwantowych i DAO AI, takich jak @ai16zdao i @truth_terminal. Nazywamy to "CoinAlg Bind":

2/ Czym są CoinAlgs? To algorytmy udostępniane przez społeczności do realizacji transakcji, od tradycyjnych robo-doradców (Vanguard zarządza w ten sposób ponad 206 miliardami dolarów) po nowo powstające DAOs zasilane przez AI (ai16z osiągnęło kapitalizację rynkową na poziomie 2,7 miliarda dolarów). Obiecują zdemokratyzować zaawansowane narzędzia inwestycyjne.

3/ Oto problem: CoinAlgs stają przed niemożliwym wyborem. Jeśli PRYWATNE → narażone na wewnętrzne wydobywanie wartości. Jeśli PRZEJRZYSTE –> narażone na arbitraż, obniżone zyski. Musisz poświęcić albo sprawiedliwość ekonomiczną, albo rentowność.

4/ Udowadniamy to formalnie. Prywatność → Niesprawiedliwość: Pokazujemy, że prywatność jest warunkiem wstępnym dla ataków wewnętrznych, ponieważ asymetria informacji umożliwia wydobycie wartości. Przejrzystość → Arbitraż: Pokazujemy, że publiczna wiedza o strategii prowadzi do strat zysków, ponieważ umożliwia wyprzedzanie i ataki typu sandwich.

5/ Przetestowaliśmy to empirycznie, używając danych z @Uniswap V3 z okresu 1+ roku (czerwiec 2024-lipiec 2025). Nawet syntetyczny CoinAlg z idealnym przewidywaniem cen stracił 27,6% zysków na atakach sandwichowych, gdy był przejrzysty. A to jeszcze nie koniec...

6/ Nawet MINIMALNY wyciek informacji jest wykorzystywalny. "Prywatna" CoinAlg, która wyciekła tylko 1-bitowy sygnał (kierunek kupna/sprzedaży), straciła 17% zysków. Przeciwnik nie potrzebował pełnej przejrzystości - niskopasmowe kanały ukryte były wystarczające.

7/ Testowaliśmy w różnych obszarach: - Aktywa stabilne (USDC) i zmienne (PEPE) - Różne wielkości kapitału (12 ETH do 1,500 ETH) - Różne strategie przeciwników (sandwiching i kradzież strategii) - Różne okna czasowe (3-12 miesięcy) Wynik? Przeciwnicy zawsze wyciągali wartość.

8/ Dowody z rzeczywistego świata: Przeprowadziliśmy badania dotyczące DAO zasilanych przez AI, odkrywając, że prawie WSZYSTKIE są prywatne. Wybierają prywatność dla zysku, ale otwierają drzwi do wykorzystywania wewnętrznego.

9/ CoinAlg Bind dotyczy również TradFi. Różnica? Tradycyjna finansjera rozwiązuje to poprzez prawnie wymagane zabezpieczenia dla inwestorów. Nie-kontrolowane CoinAlgi nie mają tych zabezpieczeń.

10/ Proponujemy heurystyczne zabezpieczenia, ale żadne z nich nie eliminują całkowicie CoinAlg Bind. W miarę jak inwestowanie napędzane przez AI staje się coraz bardziej powszechne, dalsze badania nad sposobami rozwiązania Bind będą kluczowe.

11/ Wnioski: Gdy AI spotyka się z kryptowalutami, ta napięta relacja staje się kluczowa. Niezależnie od tego, czy to DAO zasilane przez AI zarządzające milionami, czy robo-doradcy zarządzający miliardami, związek CoinAlg jest nieunikniony.

13/ To jest pierwsze formalne omówienie kompromisów między rentownością a sprawiedliwością w algorytmach inwestycji zbiorowych. To rozwijająca się dziedzina, która wymaga starannego przemyślenia. /end 🧵