Bitget AIの責任者との対話：AI取引は高得点に無限に近づくことができるが、100点には達しない。

今期のポッドキャストはBitgetのAI取引製品の展開についてです。 Bitget AIの責任者であるBill博士は、伝統的なAI研究と産業から暗号業界に移行した経緯を振り返り、過去一年以上にわたるBitgetのAI取引製品の進化の道筋を体系的に紹介しました。最初はユーザーが市場情報をキャッチし、ニュースやシグナルを整理する手助けをし、次にユーザーの過去の行動に基づいてリスクプロファイルやパーソナライズされた提案を行い、最後にはAgent HubやTelegram形式、Claude Codeのようなインタラクション方式を通じてAI取引の利用ハードルを下げることを試みました。

インタビューでは、取引におけるAIの限界についても議論されました。AIは一般ユーザーの情報処理と意思決定の効率を大幅に向上させることができる一方で、トップトレーダーを完全に代替することは難しいとされています。今後の競争の焦点は、モデルの能力だけでなく、安全システム、コスト管理、製品の滑らかさ、長期記憶システム、そしてユーザーの実際の取引習慣に対する継続的な学習にあると結論づけられました。最後に、AI取引が「勝者総取り」になるのか、戦略がすぐに無効になるのかといった問題についても議論され、市場は依然として非常に複雑であり、人間性やブラックスワン要因が取引を単一のシステムで完全に支配することを難しくしているという結論に至りました。

Bill博士のAI背景と暗号業界への参入のきっかけ

猫弟： 皆さん、今回の「ウーの暗号ポッドキャスト」にようこそ。今日のインタビュー対象者はBitget AIの責任者であるBill博士です。まず自己紹介をお願いします。どのように暗号業界に入ったのですか？また、AIに関する経験についてもお話ししたいです。皆さんがBill博士と呼んでいるのを聞きましたが、AIの分野出身ですか？

Bill博士： 私は2009年に博士号を取得しました。学部、修士、博士課程すべてAIの分野でした。学業中には多くの企業や研究機関と交流し、国際会議にも参加しました。

卒業後、最初に海外の研究機関で4年間人工知能の研究開発を行いました。その後、国内の大企業に移り、4年間検索推薦と自然言語処理を担当し、自然言語処理部門を責任者として運営しました。その後、別の海外のeコマース企業で4年間AIの全体的な研究開発を担当し、さらに別の大企業で3年間グローバルマーケティングアルゴリズムの全体的な研究開発を行いました。合計で16年の経験があります。

昨年の初めに、ヘッドハンターから連絡があり、Bitgetにこのような機会があると聞きました。以前は暗号業界で働いたことはありませんでしたが、金融に興味があり、何年も米国株や香港株の取引をしていたので、試してみることにしました。

その時、私はWeb3についてはあまり詳しくなく、少し理解している程度で、実際に関連する仕事をしたことはありませんでしたので、面接前は少し緊張していました。しかし、面接はすぐに通過し、オファーを受けました。役職はBitgetのAI責任者で、今では1年以上が経ちました。全体的に、この経験は非常に刺激的でした。毎日新しい挑戦とプロジェクトがあり、プレッシャーは大きいですが、達成感もあります。

私にとって最大の変化は、認識の衝撃です。私は以前はWeb3について聞いたことがあるだけで、深く関与したことはありませんでしたので、入社後は基本的に学びながらプロジェクトを進めており、非常に充実した日々を過ごしています。

AIと取引の結合は単なる話題か、それとも実用段階に入ったのか？

猫弟： Bitgetは取引製品を主とするプラットフォームです。「AI + 取引」についてどう思いますか？今は本当に実用段階に入ったのでしょうか、それとも市場の炒作が多いのでしょうか？今や暗号業界だけでなく、ほぼすべての業界がAIを受け入れています。この話題に戻ると、今は実用性が主なのか、それとも話題性があるのでしょうか？

Bill博士： 私はBitgetにとって、これは単なる話題ではなく、必要不可欠なものだと思います。Bitgetの最初の7年間は専任のAIチームがなく、アルゴリズムの応用も非常に少なかったのですが、ここ2年ほどでシステマティックに投資を始めたのは、AIが十分に成熟し、実際の取引シーンに入ることができるようになったからです。コスト削減や効率向上、収益の向上と取引効率の向上において、現実的な価値がすでにあります。

取引自体は非常に複雑で、異なるユーザーの認識、リスク嗜好、戦略、操作方法は異なりますので、重要なのは「AIをやるべきかどうか」ではなく、AIが取引のどの部分に切り込むかということです。

完全自動化、全自動運転のようなことは今はまだできないと思いますが、補助的な役割を果たし、段階的にサポートすることは非常に実行可能です。実際、Bitgetがやるかどうかに関わらず、他の企業も同様のことを行っており、すでに多くの利益を得ています。

例えば、短期の動きや量的信号を重視するトレーダーは、以前は多くの画面やデータを監視する必要がありましたが、今はAIが統合と判断の補助に非常に適しています。また、ニュース、財務報告、ソーシャルメディアを見て意思決定を行う人々もおり、その中には情報収集と整理の作業が多く、AIが効率を大幅に向上させることができます。

さらに進むと、ユーザーはAIに単に情報を探すだけでなく、より具体的な戦略提案を求めるようになります。例えば、ポジション、方向、レバレッジ、さらには取引ボタンを準備することまで求めるようになります。さらに高次のレベルでは、資産管理のモデルに近づくこともあります。

したがって、私たちの判断は、AIが最も優れた専門トレーダーを完全に代替することはできませんが、一般ユーザーにとっては95%の作業を代替することができ、実際にはすでに実用段階に入っているということです。

BitgetのAI製品の進化：情報整理から取引補助へ

猫弟： あなたの言うことは、第一段階はすでにかなり成熟しているということですね。つまり、ユーザーがプロジェクトの背景を理解し、情報を整理し、判断を補助することです。では、Bitgetの現在のAI製品は、初期の意思決定補助に偏っているのか、それとも具体的な実行に向かっているのでしょうか？

Bill博士： これは昨年から始まったことです。私が入社して1ヶ月後に、Agentの方向性をスタートしました。その時、Agentはまだ新しい概念で、皆が模索していました。最初に私たちは「Memeキャッチャー」という小さな試みを行いました。当時、Memeコインが非常に流行しており、市場の信号が速くて雑多で、ユーザーが取引の機会をタイムリーにキャッチするのが難しかったのです。

この製品は2ヶ月間開発され、効果は良好でしたが、能力は単一的で、主にMeme関連の信号をキャッチするものでした。その後、私たちはそれをGetAgentにアップグレードしました。最初の目標は第一段階のニーズ、つまり情報収集と整理を解決することでした。この部分は本質的に肉体労働であり、プロセスとモデルを調整すれば、効率を大幅に向上させることができます。

したがって、最初は情報側の能力に重点を置き、暗号業界の重要なニュースソースをカスタマイズし、これらの高品質な情報をモデルに提供して分析させることにしました。単純にモデルに全ネットを検索させるのではなく、こうすることで情報収集と分析の正確性が大幅に向上し、ユーザーの満足度も高まりました。

しかし、その後ユーザーはさらに進んだニーズを提起し、情報を見るだけでなく、意思決定の提案を求めるようになりました。例えば、ロングかショートか、どれだけ買うか、どのリスクレベルに適した戦略かなどです。そこで、私たちはユーザーの過去の取引履歴を基にプロファイルを作成し、リスク嗜好や取引習慣を分析し、よりパーソナライズされた提案を行うようになりました。

情報レベルは比較的共通していることができますが、取引レベルに入ると差異が大きくなります。同じ問題に直面している異なるユーザーは、まったく異なる答えを持つ可能性があります。したがって、GetAgentは徐々にパーソナライズされたマッチングに向かって進み、この部分でも多くの細部を磨きました。

私たちは実行レベルにも達しました。例えば、ユーザーが「10Uのビットコインを買って」と言えば、システムはすぐに取引ボタンを準備し、ユーザーが確認すれば注文ができます。もちろん、前提として指示は十分に明確でなければなりません。

この機能がオンラインになった後、実際に使用する人がいて、取引量も増加しました。しかし、その後私たちは、ユーザーに「直接注文を手伝う」方向に進むと、ユーザーが誤解しやすくなり、この製品が彼のためにお金を稼げると感じる可能性があることに気付きました。一度損失が出ると、期待と現実の間に問題が生じます。

したがって、その後私たちは方向を調整し、直接の自動注文の最適化を続けるのではなく、情報収集、集約分析、パーソナライズ供給に重心を戻し、これらの能力をより確実にすることにしました。

今年の初めには、Agent Hubを立ち上げました。これはGetAgentのようにアプリ内で一問一答し、長文を返すのではなく、より高度なユーザー向けで、彼らがプログラムを通じて基盤能力を呼び出し、コマンドラインなどの方法で取引を完了できるようにしています。

この方向性は当時いくつかの注目を集めましたが、使用のハードルはまだ高めでした。実際にプログラムを書ける人やコマンドラインで取引を行う人は非常に少なく、ほとんどのユーザーは普通のトレーダーであり、彼らが必要としているのはよりシンプルで直接的な製品形態です。

そのため、私たちは再びTelegramに入口を設けました。ユーザーはリンクを開き、Bitgetアカウントにログインするだけで、Agentのような方法で取引を完了でき、全体的な体験がよりスムーズになります。

猫弟： では、安全性はどう解決していますか？

Bill博士： 安全性については、サンドボックスの隔離、4層の認証、独立した環境を設けており、ユーザーの資産の安全を保証することが核心です。また、普通のユーザーの使用ハードルをできるだけ下げるようにしています。多くの類似製品は、ユーザーが自分でモデルを接続し、トークンコストを管理し、サービスプランを選ぶ必要があり、これは大多数の人にとって非常に複雑です。私たちはこれらの基盤の複雑さを収束させ、ユーザーがより簡単に始められるようにしたいと考えています。

Bitget AI取引製品の基盤論理とユーザー体験デザイン

猫弟： どの大モデルを使用していますか？

Bill博士： 私たちは複数の大モデルを使用しており、異なるタスクに応じてインテリジェントに割り当てています。核心はコストと効果の両方を同時に考慮することです。簡単なタスクには最も高価なモデルを使い続けることはできず、複雑なタスクも安価なモデルだけに頼ることはできませんので、私たちは全体的な最適化を行っているようなものです。

製品設計において、私たちは最初からハードルを下げることを望んでいました。例えば、ユーザーに一定の無料枠を提供し、その枠が使い切られたら課金するという形です。これにより、より簡単に始められます。ユーザーは自分でトークンを購入したり、モデルを選んだりする必要がなく、私たちがすでに磨き上げた基盤能力を直接利用できます。

その後、私たちは多くの能力をTelegramに移行しました。情報取得、分析処理、いくつかの基本的な取引戦略を含めて、Telegram上のこの製品はGetClawと呼ばれています。こうすることで、ユーザーはチャットのようにシステムと直接対話し、使用感がよりスムーズになります。以前はアプリ内にあったため、多くのユーザーが入口を見つけられなかったのですが、Telegramに移行することで、道筋がより直接的になりました。

この体験が整った後、GetClawはすぐに立ち上がりました。私たちは取引コンペも行い、ユーザーに体験金や報酬を提供しました。これは本質的に、皆がこのAgent取引モデルにより自然に適応できるようにすることを望んでいます。

しかし、私たちは常に強調しています。どんなに優れたツールでも、取引は人の判断から完全に離れることはできません。いつ入るか、いつ出るかは非常に重要です。完全にモデルに依存することはできず、完全にモデルを使わないこともできません。私たちが目指しているのは、ユーザーを代替することではなく、ツールを十分に良くし、同時にユーザーの認識を向上させることです。これが、私たちがAIを始めたときから提唱している目標「1億ユーザーがウォール街に肩を並べる」という本質的な意味です。彼らがより良いトレーダーになることを目指しています。

私たちの目標は、取引をよりシンプルでパーソナライズされたものにすることです。例えば、システムが徐々にあなたの取引習慣、リスク嗜好、操作スタイルを理解し、前の複雑な分析プロセスを収束させ、最終的にいくつかの明確な意思決定オプションを提供します。こうすることで、操作する際により根拠があり、安心して判断できるようになります。

したがって、この製品モデルの最も核心的な要素は2つあります。第一は、長期記憶とパーソナライズ適応であり、システムがユーザーを継続的に学習できることです。第二は、安全で効果的であり、基盤ツールが継続的に進化していることです。GetAgentはこの1年以上で多くの基盤能力を磨き上げ、GetClawもこの基盤の上に作られています。もちろん、今はまだ完璧ではなく、今後も継続的に進化していく予定です。

猫弟： 現在のAI取引の取引量はどのくらいか統計を取ったことはありますか？

Bill博士： 現在は実際にはそれほど多くありません。会社全体の取引量の中で、完全にAIによって駆動されている割合はまだ非常に低いです。ユーザーが「AIによる取引」を大規模に信頼するためには、育成プロセスが必要です。

さらに、この分野の変化は非常に速いです。大モデルは常に迅速に進化しており、多くの場合、前の製品形態を大きく変更する必要はなく、バックエンドのモデルを旧バージョンから新バージョンに切り替えるだけで、全体的な効果が明らかに向上します。これは、現在のモデル能力とアプリケーション層がすでにデカップリングし始めていることを示しています。基盤モデルがアップグレードされると、上層の体験も向上します。

したがって、現在の状態は、前のアプリケーションが迅速に進化し、後ろのモデルも絶えず進歩しており、全体のエコシステムが非常に速く変化しています。以前は1つのニーズを満たすのに1、2ヶ月かかっていたものが、今では数日、あるいは1日でオンラインになることができます。

このような状況下では、実際に重要なのは開発能力だけでなく、ビジネス自体、特に取引に対する理解です。ツールやモデルは進化していますが、最終的に製品の価値を決定するのは、シーンに対する認識です。

Bitget AI製品の競争優位性と継続的な最適化の方向性

猫弟： 現在、Bitgetだけでなく、BinanceやOKXもAI関連製品を展開しています。彼らが発表したスキルや製品を見たことがありますか？BitgetのAI製品は他の取引所と比べてどのような優位性がありますか？どの点でより良い成果を上げることができると思いますか？

Bill博士： これは非常に良い質問で、私たちも業界の最新の進展に常に注目しています。AIの分野では、すべての取引所が同じスタートラインに立っているため、私たちはこれを「カーブを超える」機会と見なしています。また、AIは人材や資金が大量に投入される分野であり、必然的に数社の主要取引所の競技場となるため、Bitgetはこの分野に大きく投資しています。

実際、昨年GetAgentを始めた頃から、私たちは暗号業界のAIエージェントがどのように機能すべきかを探求してきました。当時はほとんど参考になるものがなく、他の分野の事例を見ながら、自分たちのビジネスと組み合わせて模索してきました。今では1年以上の経験を積み、比較的堅実な基盤能力を蓄積し、継続的なイテレーションの方法論を形成しています。

他の取引所と比較すると、私たちの優位性は主にいくつかの側面にあります。

第一は、イテレーションの経験です。昨年の3月からAIエージェントを始めて以来、私たちは複数の四半期にわたる継続的なイテレーションを経験しました。このプロセスは実際には非常に苦痛で、多くの場面で一からやり直すようなものでしたが、だからこそ蓄積された経験は非常に深いものとなっています。この点に関しては業界の第一とは言えませんが、少なくとも早くから取り組み、深く掘り下げてきたと言えます。

第二は、安全性です。このようなエージェント製品が登場した当初、多くの人が一斉に試みましたが、その後安全性の問題で撤退することが多かったです。私たちは内部で常に安全性を非常に重視しており、開発効率に影響を与えることがあっても、安全を最優先にしています。数四半期にわたる磨き上げを経て、現在までにAI取引やAIエージェントの分野で明らかな問題は発生していないため、これは非常に重要な優位性です。

第三は、新しい製品形態に対する追随の速さです。Agent Hubやその後のGetClawなど、私たちは比較的早く立ち上げており、製品そのものだけでなく、取引シーンに合わせて遊び方を設計することも行っています。例えば、以前はAIトレーダーとフォローストラテジーを組み合わせることを試み、ユーザーはAIトレーダーのパフォーマンスに基づいてフォローすることができるようにしました。これは取引シーンにおけるさらなる革新です。

表面的には、このような製品は誰でも作れるように見え、いくつかの開発ツールを利用すればすぐに構築できます。しかし、実際に作った後、滑らかさ、安定性、信頼性がどうかは、実際には非常に大きな差があります。これは単にどのモデルを使用したかを見るのではなく、モデル、コスト、品質、安全性、ユーザー体験を一緒にうまく整えることができるかどうかにかかっています。

特にC端のシーンでは、コスト管理が非常に重要です。最適化を行わなければ、このような製品のコストは簡単に制御不能になります。したがって、私たちが現在行っているのは、単に「どの大モデルを使うか」ではなく、複数の能力をより深く組み合わせて調整し、体験と品質を保証しつつ、コストを合理的な範囲に抑えることです。

したがって、まとめると、私たちの優位性は主に3つあります。1つは早くから取り組み、長くイテレーションを重ね、深い蓄積があること。2つ目は安全システムが比較的堅実であること。3つ目はスキルと製品能力の統合において、一定の方法論と基盤を形成していることです。

もちろん、もし持続的に最適化が必要な点があるとすれば、最も重要なのは同行を見続けることではなく、ユーザーから学ぶことだと思います。AI取引は最終的には誰が機能を多く持っているかではなく、誰がユーザーをより理解しているかが重要です。ユーザーが今日AI取引に対してどのような認識、習慣、期待を持っているのかを、私たちは引き続き研究していく必要があります。

結局のところ、ユーザーが取引プラットフォームに来る目的はお金を稼ぐことです。私たちはユーザーが必ずお金を稼げることを保証することはできませんが、取引においてより早く、便利に、快適に進められるようにしたいと考えています。例えば、最終的にシステムがいくつかの明確でパーソナライズされた選択肢を提供し、その背後の論理を明確に説明することで、以前よりも判断しやすく、安心して意思決定できるようにすることです。

したがって、このプロセスはまだ終わっていません。私たちの現在の重点は、体験をより滑らかで、安全で、パーソナライズされたものにすることを続けることと、同行やユーザーから学び続けることです。

AI取引は勝者総取りになるのか？戦略はすぐに無効になるのか？

猫弟： あなたは理想的な「AI + 取引」のシーンについて話しましたが、もう2つの詳細な質問をします。

最初の質問は、AI取引を実行するモデルの能力には強弱があるということです。将来的に「勝者総取り」の状況が現れる可能性はあるのでしょうか？例えば、資金が多い人がより強力な大モデルを購入し、より多くの計算能力と速さを持つことで、少数の人が大多数を打ち負かし、市場のお金をすべて稼ぎ取ることができるのでしょうか？

2つ目の質問は、取引市場は非常に速く変化し、一つの戦略はしばしば特定の段階でのみ有効で、すぐに模倣されたり、追随されたり、さらにはターゲットにされたりします。AI取引にもこの限界があるのでしょうか？固定された優位性を長期間維持することは不可能で、継続的にイテレーションしなければならないのでしょうか？

Bill博士： この2つの質問は、確かに業界で非常に注目されているトピックです。

まず「勝者総取り」についてですが、私はあまり起こりにくいと思います。株式市場に例えると、量的取引やファンド業界はすでに何年も発展してきましたが、今日に至るまで市場の利益をすべて奪った会社はありません。たとえトップ機関が非常に強力でも、市場には依然として多くの参加者が長期にわたって存在します。

理由は簡単です。取引システム自体が非常に複雑であり、いくつかの変数だけで結果を決定することはできません。背後には数千から数万の変数が存在し、さまざまな突発的な出来事やブラックスワンもあります。したがって、誰かが市場を完全に支配することはできないと考えています。

次の質問についてですが、AI取引には確実に限界があると思います。完璧な取引が100点だと仮定すると、現在のAIはおそらく90点を達成でき、将来的には99点に近づくかもしれませんが、100点に到達することは非常に難しいでしょう。

猫弟： あなたが言っているのは、現在90点で、将来的にもそのレベルにしか到達できないということですか？

Bill博士： 現在はおそらく90点だと思います。将来的にはさらに向上するでしょうが、満点を達成することは永遠に難しいと思います。金融取引で最も難しいのは、根本的には人間性だからです。市場の背後に人が参加し、意思決定を行っている限り、必ず感情や偏差、非合理性が存在します。

もちろん、将来的には市場での取引の主役が人ではなく、エージェント同士になるという極端な状況も考えられます。その場合、状況は異なります。なぜなら、機械の実行は人間よりもはるかに安定しており、競争はモデルの能力、システムの能力、速度にかかってくるからです。

しかし、今日の暗号市場を見れば、まだその段階には達していません。したがって、全体としてこれは依然として進化し続けるプロセスです。取引に人が参加している限り、不確実性を完全に排除することは不可能です。

猫弟： この回答には非常に同意します。取引は多くの場合、理性を使って感情を克服することだからです。もし将来的にすべてがAIによって取引されるようになれば、最後には知能のレベルと速度が競争の要素になるかもしれません。

Bill博士： そうですね、今はまだその段階には達していないので、この分野にはまだ大きな余地があり、非常に興味深いです。