「幫我找出其他人想不到的賺錢方法。」AI馬上端出抵押品拍賣、排隊贖回、即將結束的服務、交易所入金路徑、組織解散後的請求權，以及一籃子資產代幣。
聽起來像藏寶圖。但有個很現實的問題：連人類都想不到的機會，AI真的會因為一句「再有創意一點」就想出來嗎？
催到第一百次，AI可能都開始設計太空船燃料贖回協議了。很好笑，但收入在哪裡？
更可靠的方向是：讓創意負責擴大搜尋範圍，讓真實價格、贖回規則與權利條件決定下一步調查什麼。
為什麼AI的奇招經常似曾相識
語言模型容易偏向熟悉的答案。2026年ICML的Verbalized Sampling研究，要求模型列出多個答案和對應機率，在創作任務中，答案多樣性相較一般提示增加至1.6至2.1倍。這項結果反映的是創作多樣性，並非投資報酬。[1]
另一篇2026年預印本藉由跨領域的結構類比，在特定科學問題上讓解決方案的多樣性指標提高90%至173%。[2] 奇特的想法有方法可找，但奇特不代表能變現。
點子很新，做起來可能很難
2025年ICLR研究邀請超過100名自然語言處理研究人員參與盲評。AI提出的研究點子被評為較新穎，實行可行性則略遜於人類。[3]
之後由43位專家實際執行研究方案，AI點子的評價在實作後下降得更明顯。[4] 這些研究並非DeFi獲利測試，但提醒我們：第一次聽說，不等於真的領得到錢。
有研究讓AI把點子與先前論文比較，遇到重複就重新調整；也有研究讓多個AI互相質疑、辯論與修改假說。[5][6]
DeFi「撿零錢」究竟在找什麼
DeFi指的是透過區塊鏈進行交換、借貸與贖回的金融服務。這裡的「撿零錢」是比喻：尋找因金額小或流程繁瑣而被忽略的價差與資產回收途徑。
可以觀察抵押品拍賣、小額贖回、終止服務的協議、技術工具不同的新市場、交易所入金管道、解散組織的請求權，以及資產籃子代幣和限時交易市場。這些類別可能重疊，重點是競爭者為什麼不想碰。
例如「有人懶得讀文件，讓可贖回的權利被低估了嗎？」是值得檢驗的假說。但交易所接受入金，並不表示你有權要求贖回；資格、支援網路、暫停規定及提領條件都必須核對。
讓AI先找怪數字，再找原因
假設某代幣市場報價97美元，官方資料顯示符合資格的持有人似乎可換回價值100美元的資產。畫面上的差額是3美元。
發想型AI會喊「套利！」；發現型AI則先問：誰符合條件？幾天後才拿得到？手續費是多少？比較的單位相同嗎？交易量足夠嗎？服務會不會暫停？
淨收益要扣除費用、實際成交成本及預期價格風險，重大損失風險應另外評估。
操作順序是蒐集公開價格與官方條款、統一資產及權利與時間、掃描不合理差異、查明自動交易程式沒有參與的原因，再交給獨立檢查者研究失敗情境，必要時在許可範圍內小額測試。
先看到異常，再推敲解釋。
七個探索AI，別變成七個啦啦隊
若七個AI看同一篇文章後一致說「很有潛力」，那頂多表示同一份資料被複製了七次。
分工更有價值：冷門候選、歷史案例、官方權利、可成交價格與深度、交易所限制、反方風險、重現紀錄。候選升級的依據應是相互獨立的證據，而不是AI投票。
用相同研究時間比較新舊流程，記錄每100個候選有多少能實際執行，以及最後的淨收益。
結語：比起水晶球，更需要一把掃把
我們要的是一個經過驗證的隱藏差異，而不是100個聽起來很聰明的點子。
高速交易像F1賽車；這種研究比較像打烊後的失物招領處。無聊、文件很多，還得確定東西到底能不能領。偏偏那道門檻，正是值得研究的地方。
研究資料： [1] ICML 2026 · [2] 跨領域類比 · [3] ICLR 2025 · [4] 執行落差 · [5] SciMON · [6] Co-Scientist
