اتجه متداولو العملات الرقمية إلى منصتي ChatGPT وGrok للحصول على معلومات آنية، وتحليل المشاعر، وصياغة السرد. ويعتمد المستثمرون على روبوتات الدردشة كخطوة أولى للحصول على رؤى ثاقبة بدلاً من الاعتماد على الرسوم البيانية أو التنقل بين المؤشرات.
يواجه المتداولون الجدد صعوبةً في التعامل مع تعقيدات الرسوم البيانية التقليدية للعملات الرقمية، المليئة بالمؤشرات والإشارات المتضاربة. وقد ساهم الذكاء الاصطناعي في تسهيل فهم الأسواق من خلال سؤال بسيط.
يلجأ المتداولون الآن إلى الذكاء الاصطناعي أولاً للاستفسار عن "سبب" تحركات الأسعار قبل التأكد من "ماذا" على الرسوم البيانية.
بالإضافة إلى ذلك، وجد خبراء الصناعة أن الذكاء الاصطناعي مفيد. ففي مايو، مايكل سايلور المستثمرين على استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة البحث المتعمق، لطرح أسئلة تقود إلى الاستثمار. وكشف أنه يستخدم الذكاء الاصطناعي للتوصل إلى أفكار ساعدته في أعماله في مجال العملات الرقمية.
قدرات ChatGPT و Grok الفريدة
تتمتع هذه النماذج بقدرة على معالجة كميات هائلة من المعلومات بسرعة. على سبيل المثال، يستطيع ChatGPT تلخيص الأنماط التاريخية، مثل دلالات إغلاق سعر الإيثيريوم (ETH) دون متوسطه المتحرك لـ 200 يوم. ويُفصّل النموذج هذه الدلالات إلى آثارها على السوق، وما يجب مراقبته، ويُقدّم لك ملخصًا بأبسط طريقة ممكنة.
أما Grok، من ناحية أخرى، فيقوم بعمل جيد في التقاط الآراء المتغيرة بسرعة والمشاعر التي تحركها المجتمعات لأنه يعمل مع X في الوقت الفعلي.
عند المقارنة في الأمور المعقدة كالرسوم البيانية، ChatGPT شرحًا سرديًا أكثر، مشيرًا إلى تغيرات الاتجاه وزخم الصعود المحتمل. أما Grok فقد قدم تحليلًا أكثر تفصيلًا وغنيًا بالمعلومات، موضحًا مستويات المقاومة والدعم، وحالات التصفية، والأسباب الخارجية المحتملة.
تم تفضيل هيكل Grok لأنه يسمح للمتداولين بالتركيز على نقاط الاختيار المهمة، مما يجعله أفضل للتنفيذ الفوري.
يقول الخبراء إن منصتي ChatGPT و Grok لا ينبغي أن تحلا محل الرسوم البيانية
بحسب محللي السوق، لا ينبغي لأدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Grok أن تحل محل الرسوم البيانية، بل يجب أن تعزز كيفية تفسير المتداولين لمشاعر السوق والتصرف بناءً عليها.
مع تطور مشهد العملات الرقمية، بات الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها للمتداولين الساعين إلى السرعة والوضوح والفهم السياقي. ووفقًا لسايلور، فهو يستخدم الذكاء الاصطناعي في أبحاثه، وبمجرد حصوله على 90% مما يحتاجه، يعرض التقرير على القسم المالي لمزيد من المناقشة.
مع ذلك، حتى مع هذه القدرات، لا تُعدّ نماذج الذكاء الاصطناعي مثالية. فالأفكار التي تتوصل إليها تعتمد على بيانات التدريب، وأحدث المحتويات، ومدى دقة توجيهات المستخدم. وهي لا تتعامل مع سجلات الطلبات المباشرة أو تغيرات الأسعار التي تحدث في الوقت الفعلي. لذا، فإن الاعتماد المفرط عليها دون التحقق منها باستخدام الرسوم البيانية أو الأخبار القياسية يُولّد لدى المتداولين ثقة زائفة.
لذا، وكما يمكن أن تُضلل الرسوم البيانية بدون سياق، كذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُضلل بدون تحقق. وتأتي أفضل النتائج عندما يعمل الحكم البشري والاستدلال الآلي معًا، لا بشكل منفصل.
قادة الرأي الرئيسيون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لإجراء أبحاثهم
إلى جانب سايلور، يتجه المؤثرون في مجال العملات الرقمية إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين أبحاثهم وتحليلاتهم. وقد تحدث راؤول بال
كذلك، يقوم المعلقون على البلوكشين، بمن فيهم المساهمون في موقع CryptoQuant وشخصيات مجهولة الهوية مثل DegenSpartan، بتجربة لوحات تحكم مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة التدفقات في الوقت الفعلي. حتى شركات الأبحاث التي أسسها قادة الرأي الرئيسيون، مثل Messari التابعة لريان سيلكيس وDelphi Digital، تُدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها البحثية.
