المكاسب:
- فهم أن المساهمة الأكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي هي كتابة استعلام استخراج البيانات، وأن الترجمة الفورية المجانية محفوفة بالمخاطر وأنه يجب تأكيد كل رقم في مستكشف الكتل.
- القدرة على تطبيق نظام سحب البيانات من المصدر، مع العلم أن طلب بيانات السلسلة المباشرة مباشرة من الذكاء الاصطناعي ينتج تجزئات/عناوين مزيفة
- افهم أن البيانات المتسلسلة تثبت الرؤية وليس النية، والحدود الأخلاقية لإخفاء الهوية والاستهداف
واحدة من أعظم نقاط القوة في blockchain هي شفافيتها: يتم تسجيل كل معاملة، كل تحويل، كل تفاعل عقد بشكل علني ودائم. التحليل على السلسلة - فحص المعاملات والعنوان وبيانات تدفق الأموال على السلسلة - هو عملية قراءة هذا السجل العام وفهمه: تتبع المحفظة، وتتبع تدفق الأموال، وقياس استخدام البروتوكول. في هذه الوحدة، سنتعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد لتحليل البيانات، والأهم من ذلك، كيفية التحقق من صحة كل رقم.
هيكل البيانات على السلسلة
بيانات السلسلة ذات طبقات:
- الكتلة: وحدة ذات طابع زمني يتم فيها تجميع المعاملات.
- المعاملة (tx): استدعاء القيمة أو العقد من عنوان إلى آخر؛ يتم التعرف عليه بتجزئة فريدة من نوعها.
- العنوان/المحفظة: الهوية التي يتم فيها حفظ الأموال والتعامل بها.
- الحدث (الحدث/السجل): السجلات الهيكلية المنبعثة من العقود تصف ما حدث.
- نقل الرمز المميز: تغيير ملكية الرموز المميزة مثل ERC-20/ERC-721.
لعرض هذه البيانات، يتم استخدام Block Explorer (موقع يعرض بيانات السلسلة، مثل Etherscan) أو منصات الاستعلام (مثل Dune وThe Graph). الذكاء الاصطناعي لا "يعرف" هذه البيانات بنفسه؛ فهو يفسر البيانات التي تقدمها أو يكتب الاستعلام لاسترداد البيانات.
تحذير: إن مطالبة الذكاء الاصطناعي "بجلب معاملات المحفظة" أمر عديم الفائدة وخطير - فالذكاء الاصطناعي غير متصل بالسلسلة المباشرة وقد يؤدي إلى إنشاء تجزئات/عناوين مزيفة. الاستخدام الصحيح: تقوم باستخراج البيانات وإعطائها إلى الذكاء الاصطناعي، الذي يفسرها الذكاء الاصطناعي؛ أو يكتب لك الذكاء الاصطناعي الاستعلام الذي سيستخرج البيانات، وتقوم أنت بتشغيله.
دوران رئيسيان للذكاء الاصطناعي في التحليل على السلسلة
1. كتابة الاستعلام. في منصات مثل Dune Analytics، يتم سحب البيانات باستخدام استعلامات تشبه SQL. الذكاء الاصطناعي فعال في كتابة هذه الاستعلامات: "اكتب الاستعلام الذي يُرجع عدد المعاملات اليومية للعقد التالي لآخر 30 يومًا." الاستعلام حتمي. تقوم بتشغيله وترى النتيجة - خطر الهلوسة منخفض لأن مصدر البيانات هو الذي ينتج النتيجة، وليس الذكاء الاصطناعي.
2. تفسير النتيجة. تقوم بإعطاء البيانات التي التقطتها إلى الذكاء الاصطناعي وتسأل: "ماذا يظهر تدفق الأموال هذا؟ هل هناك نمط؟" تسأل. خطر الهلوسة مرتفع هنا؛ يجب أن يرتبط كل تعليق بالمصدر.
يختلف ملف تعريف المخاطر لهذين الدورين: كتابة الاستعلام آمنة نسبيًا (النتيجة تأتي من المصدر)، والتفسير المجاني محفوف بالمخاطر نسبيًا (يمكن للذكاء الاصطناعي اختلاق الأمر).
موجه ضعيف / موجه قوي
حث ضعيف:
تحليل معاملات المحفظة التالية: 0x1234...
الذكاء الاصطناعي لا يعتمد على البيانات الحية؛ هذا الدافع يدفعه إلى اختلاق الأمور.
موجه قوي (للاستعلام):
دورك: محلل بيانات على السلسلة. اكتب استعلام SQL لـ Dune: قم بإرجاع عدد عناوين المرسل الفريدة اليومية وحجم النقل الإجمالي لعقد [رمز ERC-20 التالي] خلال آخر 30 يومًا. قم بوصف أسماء الجداول والحقول التي استخدمتها. إذا لم ينجح الاستعلام، فاكتب افتراضاتك حتى أتمكن من إصلاحها. ملاءمة البيانات؛ فقط قم بإنشاء الاستعلام.
موجه قوي (للتعليقات):
فيما يلي نتيجة الكثيب الفعلية (لقد قمت بتصويرها). قم بتفسير الأنماط بناءً على الأرقام الموجودة في هذا الرسم البياني فقط: زيادة/انخفاض الحجم، والقفز غير المعتاد، والتركيز. إظهار كل تعليق مع الصف/الرقم المقابل. لا تقم بإضافة أي أرقام غير موجودة في الجدول. لا تدعي السببية. اكتب التفسيرات المحتملة على أنها "فرضية".
أربعة قوالب قابلة للنسخ
1) إنشاء الاستعلام:
اكتب استعلامًا لـ Dune/SQL: [الفترة الزمنية] في [العقد/العنوان] لـ [المقياس]. اشرح الجداول التي استخدمتها ومنطق JOIN. سأقوم بالتشغيل والتحقق من النتيجة؛ تصنيع البيانات.
2) مخطط تتبع تدفق الأموال:
سأقدم لك مجموعة من سجلات التحويل الفعلية (العنوان والمبلغ والوقت). تحويل هذه إلى سرد تدفق يمكن تتبعه: أين ذهبت الأموال، هل هناك تركيز؟ استخدم فقط السجلات التي أقدمها؛ قم بتوصيل كل خطوة بالخط المقابل. عنوان وهمي.
3) التفسير المتري:
قم بالتعليق على جدول المقاييس الحقيقية أدناه: عدد المستخدمين، الحجم، متوسط كل معاملة. اذكر التغييرات المهمة والأسباب المحتملة (الفرضية). إضافة البيانات غير الموجودة في الجدول؛ تحديد السببية النهائية.
4) علامات الشذوذ:
خط الأساس: يتعامل هذا العنوان عادةً مع معاملات ~[N] وحجم ~[X] يوميًا. سأعطيك السجلات الحقيقية. قم بوضع علامة فقط على الأحداث التي تنحرف عن خط الأساس بناءً على ما حدث بالفعل في السجل؛ أظهر كل منها بخط. أنهي التعليق بـ "يحتاج إلى مراجعة".
ثلاث حالات صغيرة (بالأرقام)
الحالة 1 - الاستعلام 1 يقلل اليوم إلى 20 دقيقة. كان أحد المحللين يحاول استخراج نمو مستخدم البروتوكول يدويًا لمدة 90 يومًا. لقد جعل الذكاء الاصطناعي يكتب استعلامًا عن الكثبان الرملية؛ حصلت على استعلام عمل ورسم بياني في 20 دقيقة. وكانت الأرقام موثوقة لأنها جاءت من المصدر. الدرس المستفاد: كتابة الاستعلام هي المساهمة الأكثر أمانًا وفعالية للذكاء الاصطناعي.
الحالة 2 - تم القبض على التجزئة المزيفة. وطلب أحد المحللين من الذكاء الاصطناعي مباشرة "تلخيص المعاملات الأخيرة لمحفظة الحوت تلك". أعطى الذكاء الاصطناعي قائمة بطلاقة؛ ولكن عند فحصها على Etherscan، كانت معظم تجزئات المعاملات عبارة عن افتراءات لم تكن موجودة على الإطلاق. الدرس المستفاد: إن طلب بيانات حية من الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى الهلوسة؛ يتم سحب البيانات من المصدر.
الحالة 3 - تأكيد نمط التركيز. أعطى أحد المحللين بيانات النقل الحقيقية التي التقطها إلى الذكاء الاصطناعي وقام بتفسيرها. لاحظ YZ نمطًا تركزت فيه الأموال في عدد قليل من العناوين. أكد المحلل هذا العنوان عن طريق العنوان الموجود على Block Explorer — وكان النمط حقيقيًا ويشير إلى وجود خطر في التوزيع. الدرس المستفاد: التفسير باستخدام البيانات الحقيقية أمر قيم؛ ولكن التأكيد مرة أخرى من المصدر.
الخصوصية والأخلاق
في حين أن البيانات الموجودة على السلسلة "مفتوحة"، فإن تحليلها له حدود أخلاقية:
- إلغاء إخفاء الهوية: تعد مطابقة العناوين مع أشخاص حقيقيين (خاصة مع البيانات المسربة) انتهاكًا خطيرًا للخصوصية؛ يتم ذلك فقط في سياق قانوني ومصرح به.
- التحرش/الاستهداف: من غير الأخلاقي تتبع المحفظة واستهداف مالكها.
- نصيحة استثمارية: إن الاستنتاجات مثل "هذا الحوت يشتري، ويجب عليك أنت أيضًا" هي استنتاجات مضللة وتسبب المسؤولية.
- الافتقار إلى السياق: لا تشير بيانات السلسلة إلى النية؛ يمكن أن يكون النقل جريمة أو جريمة عادية. الإفراط في التفسير أمر خطير.
نصيحة: قم بقياس كل مطالبة على السلسلة على أنها "تظهر البيانات X"، وليس "يقوم الشخص بـ Y". تجعل السلسلة المعاملة مرئية ولكنها لا تثبت النية.
الأخطاء الشائعة
- طلب البيانات الحية مباشرة من الذكاء الاصطناعي. يولد التجزئة / العنوان وهمية.
- عدم ربط التعليق بالمصدر. يجب تأكيد كل رقم في مستكشف الكتلة.
- الارتباط الخاطئ للسببية. نمط السلسلة لا يثبت النية.
- مطابقة العناوين مع الأفراد غير المؤكدة. خطر انتهاك السرية والخطأ.
- تحويل الاستدلال على السلسلة إلى نصيحة استثمارية. إنه مضلل ويخلق المسؤولية.
- مشاركة الاستعلام دون توثيقه بدلاً من عقد واحد كبير. التكرار يذهب بعيدا.
باختصار
- التحليل على السلسلة هو عملية قراءة واستخراج المعنى من بيانات السلسلة المفتوحة.
- المساهمة الأكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي هي كتابة الاستعلام؛ والنتيجة تأتي من المصدر، وخطر الهلوسة منخفض.
- الترجمة الفورية المجانية محفوفة بالمخاطر؛ يجب تأكيد كل رقم في مستكشف الكتلة.
- تثبت بيانات السلسلة الرؤية ولكن ليس النية؛ يتم تجنب التفسير المفرط.
- يتم إلغاء إخفاء الهوية والاستهداف فقط في سياق مسموح به وبحدود أخلاقية.
مهمة التطبيق
اختر بروتوكولًا أو رمزًا مميزًا. اكتب استعلامًا إلى الذكاء الاصطناعي باستخدام موجه "إنشاء الاستعلام" الذي يُرجع عدد المعاملات اليومية لهذا الرمز المميز لآخر 30 يومًا (Dune متاح مجانًا). تشغيل الاستعلام. ثم اطلب من الذكاء الاصطناعي تفسير النتيجة باستخدام موجه "التفسير المتري". قم بتأكيد كل مطالبة في تعليق منظمة العفو الدولية في جدول النتائج الفعلية ولاحظ ما إذا كان هناك مطالبة ليس لها نظير في الجدول.
قائمة مرجعية
- [ ] لم أطلب بيانات حية من الذكاء الاصطناعي؛ لقد سحبته من المصدر.
- [ ] قمت بتشغيل الاستعلام والتحقق من النتيجة.
- [ ] لقد قمت بربط كل تعليق بصف البيانات الفعلي.
- [ ] لم أعرض الارتباط كسببية.
- [ ] لم أقم بإجراء مطابقة بين العنوان والشخص دون إذن.
- [ ] لم أترجم اهتمامي إلى نصيحة استثمارية.
- [ ] لقد قمت بتوثيق الاستعلام بطريقة قابلة للتكرار.