Récemment, une question importante me préoccupe constamment : à l'avenir, lorsque l'IA participera profondément aux décisions de trading, à la tarification des actifs et même à la simulation des politiques, comment définirons-nous et garantirons-nous des 'entrées fiables' ?

Le monde des modèles d'IA est rempli d'incertitude et de potentielles tromperies. Ils ne se contentent pas de générer du contenu, mais peuvent aussi créer de fausses réalités. Alors que les participants du marché dépendent de plus en plus des algorithmes, et que même les algorithmes commencent à interagir entre eux, les données elles-mêmes - en particulier les prix, les volumes de transactions, les indicateurs d'attente, etc. - sont devenues la ligne de vie de l'ensemble du système. Si ces données clés sont contaminées ou manipulées, l'ensemble du système de modèles pourrait sombrer dans un état de fonctionnement illusoire. C'est sur la base de cette préoccupation que j'ai commencé à me recentrer sur le développement du projet Pyth.

Dans un monde financier piloté par l'IA, les données ne sont plus simplement un outil, mais un actif central. Chaque modèle d'IA nécessite une grande quantité de données d'entraînement, de données de validation et d'entrées en temps réel. Tout retard ou erreur dans les données peut entraîner des jugements erronés de l'algorithme.

La logique de décision des modèles d'IA est fondamentalement différente de celle des humains - elle ne pense pas en termes de causalité, mais se concentre uniquement sur la corrélation. Si les données du marché saisies sont falsifiées, elle les acceptera sans aucun doute ; si les indicateurs macroéconomiques sont en retard, elle continuera à faire des prévisions comme d'habitude. L'IA ne remet pas en question la véracité des données, et pourrait même amplifier les erreurs présentes dans les données.

Cette caractéristique implique que, dans un système financier basé sur l'IA, le plus grand risque ne réside pas dans l'algorithme lui-même, mais dans la qualité des données d'entrée. Par conséquent, établir une couche de données vérifiable, traçable et auditée est devenu la clé pour garantir la sécurité de l'ensemble du système.

Le projet Pyth s'efforce de construire une infrastructure de données fiable. À l'ère de la finance AI, le rôle de Pyth pourrait passer de simple fournisseur de données à un pont important entre les systèmes AI et le monde réel. Il a le potentiel de devenir un point de soutien clé pour garantir l'exactitude et la fiabilité des modèles financiers AI.

Avec l'application croissante de l'IA dans le domaine financier, des projets comme Pyth joueront un rôle de plus en plus important dans le maintien de la stabilité du marché et la prévention des risques systémiques. Il fournit non seulement des données fiables pour les modèles d'IA, mais offre également la garantie nécessaire au développement sain de l'ensemble de l'écosystème financier.