AI を活用した Bonding Curve ポートフォリオ リスクの詳細な調査

Elaine, Jereyme｜著者

Sissi@TEDAO｜翻訳者

訳者紹介:

この翻訳では、2018年春にトークン・エンジニアリング・コモンズ(以下「TEC」)から資金提供を受けた革新的な提案を紹介します。 2024年。 TEC は、トークン エンジニアリングをサポートおよび推進する世界の重要なコミュニティの 1 つであり、フォーラムやその他のリソースを通じて、持続可能なエコシステムの構築と維持、コミュニティ メンバーへのサポートとコラボレーション プラットフォームの提供に取り組んでいます。

このプロジェクトは、強化学習とエージェントベースのモデリングおよびシミュレーション技術を使用して、トークンエコシステムの結合曲線メカニズムを最適化します。このプロジェクトは、さまざまな PAMM および SAMM 結合曲線の組み合わせの下で潜在的な悪意のある戦略を調査し、それに対応することで、トークン システムの経済的セキュリティを大幅に向上させることを目的としています。さらに、このプロジェクトは、より多くの人々がこの最先端のテクノロジーを理解して参加できるように、トークン エンジニアリングの普及と実践を促進し、より安全で持続可能なトークン エコシステムの構築への道を開くことにも取り組んでいます。

1. 提案の詳細

1.1 背景の概要

ボンディングカーブは、トークン価格の変動を制御し、必要な流動性を提供し、トークン供給効果を動的にする上で重要な役割を果たします。トークン エコシステム内の複数の要素間の関係を数学化することにより、結合曲線はトークン エコシステムの「エンジニアリング制御」への扉も開きます。

2018 年の時点で、IncentiveAI チームは、メカニズムの最適化に AI エージェントを使用するというコンセプトを提案しました。貪欲な機械学習エージェントの動作を観察することで、システムが実際の環境にデプロイされた後に起こり得るユーザーの動作を特定し、比較することができます。実際の動作と予想される動作の違いを利用して、メカニズムの設計を継続的に最適化します。彼らはまた、この概念をオーシャンプロトコルの結合曲線研究にも適用しました。残念ながら、このプロジェクトは最終的に大規模に実装されることはなく、参照や運用に使用できるプロジェクト コードは見つかりませんでした。

2023年以来、BCRG（結合曲線研究グループ）は、特にPAMM（一次自動マーケットメーカー）とSAMM（二次自動マーケットメーカー）曲線の結合に関する共同研究において、結合曲線の比較的包括的な研究、開発、教育、応用を実施してきました。 。ただし、「結合曲線のモデリングとシミュレーション」における BCRG の説明によると、おそらくリソースの制約のため、悪意のある戦略の探索、侵入テスト、仮説分析などのより深い研究にはまだ入っていません。

私たちのチームは長い間、トークン エンジニアリングの分野の探求に注力しており、エージェントベースのモデリングとシミュレーションを使用して、複雑なシステムの設計と最適化の問題を解決することに取り組んでいます。

1.2 プロジェクトの紹介

この提案では、インセンティブ AI の概念を継承し、強化学習によって訓練された AI エージェントを使用して、さまざまな PAMM と SAMM 結合曲線の組み合わせの下で潜在的な攻撃者の悪意のある戦略を調査し、さらに比較することを目的としています。分析と行動空間の探索は、プロトコルのメカニズム設計を継続的に最適化し、予想される行動と実際の行動の間のギャップを狭め、経済的安全保障リスクを軽減するために、比較的安定した高品質の結合曲線パラメーターの組み合わせを見つけるために行われます。トークンエコシステム。

具体的には、PAMM 結合曲線の選択では、線形、指数関数、パワー、シグモイドの最も一般的な 4 つのタイプを選択します。SAMM 結合曲線の選択では、最も一般的な定積 (例: Uniswap) を選択します。 2 種類のハイブリッド (例: Curve)、​​結果として PAMM と SAMM の 8 つの組み合わせが得られます。エージェントベースのモデリングとシミュレーション手法を使用して実験を行い、AI エージェントを使用して各スキームの潜在的な悪意のある戦略のセットとその発生確率を調査し、シミュレーション結果を使用して悪意のある戦略の結果を直感的に表示します。実験を通じて、比較的科学的な悪意のある攻撃への対応戦略と結合曲線メカニズムの最適化ソリューションを探索することが可能です。

同時に、Holobit のプレミアム アカウント スポンサーシップを申請しました。この高度なモデリングとシミュレーション プラットフォームを使用して、モデル構築の詳細と実験プロセス全体を完全に透明化します。

• 可能なイノベーション

I. トークンエンジニアリングに強化学習を導入し、AIエージェントおよびエージェントベースのモデリングとシミュレーションに基づいた一連のプロトコルメカニズム最適化手法を形成します

II。実現可能、実装可能、再利用可能であり、トークン エコシステム全体の経済的安全性に役立つ可能性があります。

III. 強力なツールである Holobit のおかげで、このモデルは一般の人々によって理解され、使用され、検証可能になります。

• プロジェクトの短期目標‍

I. AI エージェントを使用して、さまざまな PAMM および SAMM 結合曲線の組み合わせの下で潜在的な悪意のある戦略を調査し、さまざまなメカニズムの組み合わせの下で考えられるリスクを特定し、対応するリスクを調査します。戦略とメカニズムの最適化計画

II. 結合曲線の開発のための比較的科学的で厳密な研究方法を提供する。

III. トークンエコシステムの経済的安全性を向上させるためのいくつかの提案を行う。結合曲線の視点。

• プロジェクトの長期目標‍

AI のエージェントベースのモデリングおよびシミュレーション手法の普及とトークン エンジニアリングの推進を組み合わせることで、誰もがトークン エンジニアになることが可能になり、それにより、より脆弱で分散化されたコミュニティ主導の「持続可能なアプローチ」を生み出すことができます。トークン エコシステム」は、トークン エンジニアリングをさらに推進し、理論レベルと実践レベルの両方でその開発を加速するための強固な基盤を築きます。

2. 期待される結果

エージェントベースのモデリングに Holobit ツールを使用すると、次の結果が得られることが期待されます:

• AI エージェントを導入するトークンエコノミー オフチェーン シミュレーション モデル (8 つの組み合わせの実験を含む) PAMM と SAMM 計画の。同時に、モデルは完全に透過的であり、誰もが読み取り、使用、検証することができます

• AI エージェントによって調査された PAMM と SAMM 結合曲線のさまざまな組み合わせに基づく潜在的な悪意のある攻撃戦略に関する調査レポート (モデリングプロセス、実験内容、脆弱性リスク、最適化計画を含む)。

3. 使命と価値観の整合

• 利便性: Holobit はパブリック共有をサポートしており、モデリング ロジックはシンプルで視覚的かつ直感的であり、誰もがそれを読み、使用し、検証することができます。したがって、このモデルは公共財として公開することができ、与えられた Terra/LUNA エコシステムの場合のように、誰でもアクセスしてテストすることができます。

• 教育: 詳細なモデルとシミュレーションチュートリアルを通じて、このプロジェクトは、エージェントベースのモデリングとシミュレーションを通じて、一般の人々が結合曲線の動作原理とトークンエコシステムにおけるその重要な役割を深く理解するのに役立ちます。一般 複雑なシステムにおける動的な関係と潜在的なリスクを分析し、対処する方法。このスキルは広く適用可能であり、トークン エンジニアリングを研究するための重要なスキルでもあります。この一連の方法論とツールがこのモデルを通じてコミュニティに普及できれば、トークン エンジニアリングの普及、開発、実用化がさらに促進される可能性があります。

• 透明性: 一般の人々が理解できる場合にのみ、このモデルはコードを含まず、Holobit ツールを通じて視覚化されます。モデリングと実験を通じて、モデルの仕組みを透明化するだけでなく、機構設計のリスクも透明化し、具体的な修理提案を行います。

• コミュニティ主導: コミュニティはこのモデルをフォークして、結合曲線に限定されず、ガバナンス、成長などの研究にも使用されるさまざまな実験を行うことができます。さらに重要なのは、この一連の方法論とツールは他のプロトコルでも再利用でき、誰もがコミュニティで研究結果を公開し、特定のトークンエコシステムの抜け穴や最適化領域を明らかにし、コミュニティ主導の自主規制を真に実現することができます。

• トークンエンジニアリングの原則との整合性: この一連の方法とツールを習得した後は、誰もがこれらのスキルに基づいてプロトコルの経済的セキュリティ監査を行うことができます。したがって、「分散型でトークンプロジェクトを完了する」ことが可能となり、集合知の力を結集してより脆弱性のない持続可能なトークンエコシステムを構築することが可能となります。

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