Alur Kerja, Tata Kelola, Verifikasi, dan Etika End-to-End — Kecerdasan Buatan di Blockchain dan Web3

Keuntungan:

Kemampuan untuk membangun alur kerja ujung ke ujung yang menempatkan gerbang verifikasi AI + manusia di setiap tahap mulai dari ide hingga mainnet
Kemampuan untuk membuat kerangka tata kelola dengan daftar alat yang disetujui, klasifikasi data, disiplin logging, dan keamanan kunci pribadi
Kemampuan untuk menanamkan prinsip-prinsip tanggung jawab manusia, advokasi, kerahasiaan, transparansi dan integritas ke dalam setiap langkah alur kerja

Dalam unit terakhir ini, kami menggabungkan semua bagian modul ke dalam satu alur kerja yang koheren: cara menggunakan AI secara bertanggung jawab secara end-to-end, mulai dari sebuah ide, melalui penulisan kontrak cerdas, audit, analisis on-chain, tokennomics, dan pertahanan terhadap penipuan. Kami juga akan membahas pembentukan kerangka tata kelola sebagai tim atau pakar independen—disiplin pemilihan alat, klasifikasi data, pencatatan dan verifikasi—dan menanamkan prinsip-prinsip etika ke dalam alur kerja.

Alur kerja ujung ke ujung: dari ide hingga mainnet

Perjalanan proyek Web3 yang didukung AI dan diverifikasi oleh manusia:

1. Desain dan tokennomics. AI menghasilkan opsi mekanisme dan garis besar tokennomic; Ekonom dan tim melakukan simulasi dengan skenario negatif. Door: apakah simulasi multi-skenario berhasil?

2. Ejaan. AI menghasilkan kerangka kerja berbasis perpustakaan dan templat pengujian yang teruji; pengembang selesai. Gerbang: build + test + review.

3. Pemindaian. Alat analisis statis + pemindaian AI untuk mengetahui pola kerentanan yang diketahui. Gerbang: apakah hasil positif palsu telah dihilangkan dan kandidat sebenarnya telah diserahkan kepada auditor?

4. Audit. Auditor independen yang kompeten melakukan pemeriksaan secara holistik, menggunakan AI sebagai asisten; Manusia mengevaluasi logika bisnis. Pintu: laporan inspeksi yang ditandatangani.

5. Pengujian dan simulasi. Testnet, fuzzing dan simulasi ekonomi. Door: apakah skenarionya bertahan?

6. Dokumentasi. Whitepaper AI, NatSpec dan draf pengungkapan risiko yang adil; manusia menegaskan kebenarannya. Gerbang: apakah klaim teknis sesuai dengan kode?

7. Distribusi. Konfirmasi multi-tanda tangan, keluarnya mainnet secara bertahap. Door: Apakah rencana respons insiden sudah siap?

8. Pemantauan. Pemantauan on-chain menandai anomali dengan AI; orang-orang melakukan intervensi. Door: siapa yang akan melakukan intervensi dalam suatu anomali dan bagaimana caranya?

Tip: Bagi alur ini ke dalam daftar periksa dan tanyakan “siapa yang menyetujui, bagaimana syarat izinnya?” untuk setiap pintu. Isi kolomnya. Bukan ucapan "ok" secara lisan tetapi disiplin pintu tertulis membuat perbedaan dalam bidang keamanan kritis.

Menetapkan kerangka tata kelola

Niat baik individu saja tidak cukup; Diperlukan kerangka kerja yang dapat diulang. Tata kelola minimum untuk tim atau spesialis:

Daftar kendaraan yang disetujui. AI dan alat keamanan mana yang dapat digunakan untuk tugas apa? Alat terisolasi/perusahaan mana untuk kode belanja misteri? Mengemudi bebas berisiko bocor.

Klasifikasi data. Data apa yang dapat diberikan ke alat AI terbuka (kode publik) dan mana yang tidak boleh diberikan (kode pelanggan yang tidak diaudit, kunci pribadi, data pribadi)? Perbedaan ini harus ditulis dengan jelas.

Disiplin pendaftaran (audit trail). Output mana yang dihasilkan oleh AI dan siapa yang memverifikasinya dicatat. Hal ini diperlukan untuk transparansi dan akuntabilitas.

Verifikasi berkelanjutan. Tidak ada klaim keamanan yang dihasilkan oleh AI tanpa verifikasi; Ini harus menjadi budaya.

Elemen tata kelola

pertanyaan

Tujuan

Kendaraan yang disetujui

Alat apa, pekerjaan apa?

Konsistensi, pencegahan kebocoran

Klasifikasi data

Apa yang bisa dan tidak bisa diberikan?

Privasi

Disiplin pendaftaran

Siapa yang memproduksinya, siapa yang mengonfirmasinya?

akuntabilitas

Gerbang validasi

Bagaimana kondisi transisinya?

Keamanan

Keamanan kunci dan privasi

Peringatan penting khusus untuk Web3: kunci pribadi (kunci rahasia yang menyediakan akses ke dompet dan dana) dan frase benih (kata-kata pemulihan) dalam keadaan apa pun tidak ditulis ke dalam alat AI, prompt, atau di mana pun secara online. Ini berarti hilangnya dana secara langsung. Demikian pula, kode klien yang tidak diaudit tidak dapat ditempelkan ke alat AI terbuka tanpa izin.

Perhatian: Gagasan seperti "Izinkan saya memberikan kunci pribadi saya kepada AI dan memintanya untuk mengelola dompet saya" adalah sebuah bencana. Kunci pribadi hanya disimpan di dompet yang aman, offline, atau perangkat keras. AI tidak boleh melihat kunci.

Pendekatan lemah / Pendekatan kuat

Pendekatan yang lemah:

Setiap orang harus menggunakan alat AI apa pun yang mereka inginkan, apa pun yang terjadi. Tempelkan kode pelanggan ke alat tercepat dan gunakan hasilnya secara langsung.

Pendekatan yang ampuh:

Ada daftar kendaraan yang disetujui. Kode rahasia hanya di kendaraan yang terisolasi dan dengan persetujuan pelanggan. Setiap keluaran AI melewati gerbang verifikasi dan siapa yang memverifikasinya dicatat. Kunci pribadi tidak masuk ke kendaraan apa pun. Setiap klaim keamanan memerlukan konfirmasi independen.

Empat templat yang dapat disalin

1) Rencana gerbang alur kerja:

Menghasilkan rencana alur kerja yang didukung AI dan diverifikasi oleh manusia untuk proyek Web3 mulai dari ide hingga mainnet. Untuk setiap tahap: Apa yang dilakukan AI, apa yang dimaksud dengan gerbang manusia, apa kondisi transisinya? Sajikan dengan sebuah meja. Nyatakan dengan jelas persetujuan para ahli mengenai langkah-langkah yang penting bagi keselamatan.

2) Kebijakan klasifikasi data:

Tulis kebijakan "apa yang dapat diberikan kepada AI" untuk tim audit: aturan terpisah untuk kode publik, kode pelanggan yang tidak diaudit, data pribadi, kunci pribadi. Tentukan "dapat diekspor/diisolasi dalam kendaraan/tidak pernah" untuk setiap kategori. Tulis alasan Anda.

3) Catatan transparansi penggunaan AI:

Menghasilkan rancangan catatan transparansi untuk hasil audit/dokumentasi: Bagaimana dan pada tahap apa AI digunakan; keluaran mana yang diverifikasi secara manusiawi; yang mempunyai tanggung jawab utama. Jujur dan terukur.

4) Respons insiden dan rencana komunikasi:

Draf rencana respons untuk insiden keamanan langsung dalam protokol: langkah teknis (penghentian, perlindungan dana), komunikasi (komunitas, pengguna), pos (analisis, pemulihan). Ini adalah rancangan; Tim harus melakukan kalibrasi. Menggunakan bahasa panik; Bersikaplah jelas dan tenang.

Tiga kotak mini (dalam jumlah)

Kasus 1 — Tata kelola mencegah kebocoran. Sebuah perusahaan audit mencegah auditor menempelkan kode rahasia klien ke dalam alat yang tersedia untuk umum berkat kebijakan klasifikasi datanya (kebijakan tersebut mengamanatkan alat yang terisolasi). Kemungkinan pelanggaran kontrak dan kebocoran dapat dicegah. Pelajaran: kebijakan tertulis menangkap kesalahan individu.

Kasus 2 — Disiplin gerbang menghasilkan konsistensi. Satu tim menerapkan aliran 8 pelabuhan yang sama ke setiap proyek dalam 6 kuartal proyek. Jumlah temuan yang tertangkap sebelum audit meningkat sebesar 40%, sedangkan jumlah insiden setelah mainnet adalah nol. Pelajaran: kerangka kerja yang dapat diulang menstandardisasi kualitas.

Kasus 3 — Kembali dari bencana utama. Seorang pengembang hendak menempelkan kunci pribadi dompet uji ke dalam perintah AI selama debug; Dia menghentikan dan memutar kunci karena kebijakan tim melarangnya. Jika itu adalah pendanaan nyata, maka itu akan menjadi bencana. Hikmahnya: kuncinya tidak boleh masuk ke dalam kendaraan apapun, tidak terkecuali.

Menanamkan etika ke dalam alur kerja

Etika bukanlah suatu hal yang ditambahkan kemudian, namun suatu disiplin yang tertanam dalam setiap langkah arus:

Tanggung jawab manusia ada di setiap pintu yang penting bagi keselamatan.
Tujuan pertahanan: untuk melindungi dan mengendalikan kendaraan; Jangan pernah mengeksploitasi atau menjebak.
Privasi: data dan kunci pelanggan dilindungi.
Transparansi: Penggunaan AI dinyatakan secara jujur.
Kejujuran: pengguna dan investor tidak disesatkan, risiko tidak disembunyikan.
Ketidakberpihakan dan verifikasi: setiap klaim dikaitkan dengan sumbernya, konflik kepentingan diperhitungkan.

Prinsip-prinsip ini tidaklah abstrak; Hal ini berubah menjadi keputusan nyata di setiap kesempatan, di setiap pintu, dan di setiap keluaran. Inti dari modul ini adalah: AI memperbesar kekuatan pakar Web3; namun hal ini tidak menggantikan penilaian, tanggung jawab dan etika.

Kesalahan umum

Kurangnya alur kerja/disiplin gerbang tertulis. Ucapan “baiklah” secara lisan saja tidak cukup.
Bekerja tanpa alat dan kebijakan data yang disetujui. Risiko kebocoran.
Menyembunyikan penggunaan AI. Hal ini bertentangan dengan prinsip transparansi.
Memberikan kunci pribadi/kode rahasia pada kendaraan. Bencana yang nyata.
Tayang tanpa rencana respons insiden. Kurangnya persiapan dalam krisis.
Menganggap etika sebagai suatu hal yang dibiarkan sampai akhir. Etika harus ditanamkan dalam setiap langkah.

Singkatnya

Alur end-to-end menempatkan gerbang verifikasi AI + manusia di setiap tahap, mulai dari ide hingga pemantauan.
Kerangka tata kelola: alat yang disetujui, klasifikasi data, disiplin pencatatan, verifikasi berkelanjutan.
Kunci pribadi dan kode rahasia tidak diberikan kepada alat AI apa pun; Ini adalah aturan tanpa pengecualian.
Prinsip-prinsip etika (tanggung jawab, advokasi, kerahasiaan, transparansi, kejujuran) tertanam dalam setiap langkah.
AI memperbesar kekuatan pakar; Itu tidak menggantikan penilaian, tanggung jawab dan etika.

Tugas aplikasi

Tulis satu halaman "Kerangka Penggunaan AI Web3" untuk Anda atau tim Anda: (1) gerbang 8 tahap dari ide ke jaringan utama, (2) kebijakan klasifikasi data, (3) aturan kunci/privasi, (4) daftar prinsip etika. Kemudian rencanakan secara menyeluruh tugas nyata yang Anda pelajari dalam modul ini (misalnya audit kontrak) sesuai dengan kerangka kerja ini dan tandai pada langkah mana AI paling dapat diandalkan dan mana yang paling tidak dapat diandalkan.

daftar periksa

[] Saya memiliki disiplin gerbang yang ditulis dari ide ke mainnet.
[ ] Saya memiliki kebijakan klasifikasi kendaraan dan data yang disetujui.
[ ] Saya telah membuat aturan bahwa kunci pribadi/kode rahasia tidak akan pernah diberikan kepada kendaraan.
[ ] Saya mendokumentasikan penggunaan AI secara transparan.
[ ] Saya meneruskan setiap klaim keamanan melalui gerbang verifikasi.
[ ] Saya memiliki rencana respons insiden.
[ ] Saya telah menanamkan prinsip etika dalam setiap langkah; Saya telah menyadari bahwa tanggung jawab ada pada masyarakat.

Ujian Modul

1. Manakah dari berikut ini yang merupakan posisi paling akurat untuk kecerdasan buatan di Blockchain dan Web3?

A) Kecerdasan buatan dapat menyelesaikan audit keamanan sendiri dan mengimpor kode langsung ke mainnet
B) AI tidak berfungsi di Web3; Semua pekerjaan harus dilakukan seluruhnya dengan tangan
C) AI adalah generator rancangan dan asisten akselerator; Persetujuan akhir yang kritis terhadap keselamatan ada pada ahli yang kompeten ✔
D) Karena kecerdasan buatan lebih obyektif dibandingkan manusia, keputusan keamanan harus diserahkan kepada kecerdasan buatan.

Deskripsi: Di Web3, kesalahan perangkat lunak secara permanen berubah menjadi uang. Kecerdasan buatan; Ini adalah asisten akselerator yang menghasilkan draf, menandai pola, dan menulis kueri. Dalam audit yang kritis terhadap keselamatan, keputusan akhir berada di tangan pakar kompeten yang memikul tanggung jawab profesional; Kontribusi kecerdasan buatan meningkat seiring dengan menurunnya biaya kesalahan.

2. Pendekatan apa yang paling aman agar AI dapat menulis kode saat mengembangkan kontrak pintar?

A) Menghasilkan kerangka kerja berdasarkan perpustakaan yang diuji/terverifikasi, kompilasi, uji, dan verifikasi dengan testnet ✔
B) Menulis mekanisme keamanan ke dalam kecerdasan buatan dari awal, dengan cara yang unik
C) Segera setelah kode dikompilasi, anggap aman dan transfer langsung ke mainnet.
D) Biarkan kontrol akses sampai akhir dan fokus hanya pada fungsionalitas

Penjelasan: Keamanan mencetak dari awal berisiko; AI mungkin membuat kesalahan dalam kode keamanan asli dan data pelatihan mungkin sudah ketinggalan zaman. Pendekatan yang benar adalah dengan membuat kerangka kerja berdasarkan pustaka yang telah dicoba dan diuji (misalnya OpenZeppelin), kemudian membangun, menguji, dan memverifikasi dengan testnet.

3. Bagaimana seharusnya auditor menafsirkan hal ini ketika dia bertanya kepada AI tentang suatu kontrak dan menerima jawaban bahwa 'tampaknya tidak ada masalah keamanan yang signifikan'?

A) Kode sekarang dapat dianggap aman dan audit dapat dipersingkat
B) Audit independen tidak lagi diperlukan
C) Hasilnya pasti karena kecerdasan buatan memindai setiap kategori secara menyeluruh.
D) Ini bukan suatu jaminan; AI mungkin melewatkan kesalahan logika asli dan bisnis, audit holistik masih diperlukan ✔

Penjelasan: Fakta bahwa kecerdasan buatan tidak dapat menemukan sesuatu tidak membuktikan bahwa sesuatu itu tidak ada; Bukti ketidakhadiran bukanlah tidak adanya bukti. Kecerdasan buatan khususnya mengabaikan kerentanan unik dan kesalahan logika bisnis. Pernyataan 'aman' yang fasih bukanlah suatu jaminan dan tidak menghilangkan kebutuhan akan pengendalian yang holistik.

4. Manakah dari berikut ini yang merupakan bidang kecerdasan buatan yang paling lemah dalam pemindaian kerentanan?

A) Menandai pola yang terkenal dan jelas seperti Reentrancy
B) Kerentanan logika bisnis MEV/yang berjalan di depan dan khusus protokol ✔
C) Menjelaskan keluaran alat analisis statis dalam bahasa sederhana
D) Buat daftar fungsi kontrol akses yang hilang

Deskripsi: AI sangat ampuh dalam memindai pola yang terkenal dan tidak ambigu seperti masuk kembali, kontrol akses, dan operasi bilangan bulat. Namun, kerentanan logika bisnis MEV/front-running dan spesifik protokol bersifat kontekstual dan seringkali unik; ini adalah titik buta AI dan memerlukan keahlian dan simulasi manusia.

5. Apa cara paling aman dan paling berisiko untuk menggunakan AI dalam analisis data on-chain?

A) Hal yang paling aman adalah mencetak kueri ekstraksi data; Hal yang paling berisiko adalah meminta data langsung dari kecerdasan buatan dan tidak mengonfirmasinya ✔
B) Hal yang paling aman adalah meminta data langsung dari kecerdasan buatan; penulisan kueri tidak diperlukan
C) Hash dan alamat yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan selalu dapat diandalkan, tidak diperlukan konfirmasi.
D) Menautkan komentar ke sumbernya hanya membuang-buang waktu; Ringkasan yang lancar sudah cukup

Penjelasan: Kecerdasan buatan tidak bergantung pada rantai langsung; Menanyakan transaksi/alamat secara langsung menghasilkan hash dan alamat yang dibuat-buat (halusinasi). Penggunaan paling aman adalah untuk mencetak kueri (misalnya Dune SQL) yang akan mengambil data dari sumber karena sumber data memberikan hasilnya. Interpretasi gratis berisiko dan setiap nomor harus dikonfirmasi di penjelajah blok.

6. Jenis kerentanan apa yang paling merugikan dalam protokol DeFi dan mengapa kerentanan tersebut menjadi tantangan bagi AI?

A) Hanya kesalahan ejaan/kompilasi; AI menangkapnya dengan mudah
B) Hanya kesalahan antarmuka; desain ekonomis tidak ada hubungannya dengan itu
C) Kesenjangan logika ekonomi/bisnis; bahkan jika kodenya berfungsi dengan benar, protokolnya dapat dieksploitasi secara ekonomi dan AI melewatkannya ✔
D) Hanya kesalahan ejaan; Terbukti secara meyakinkan dengan mempertimbangkan keamanan ekonomi, tidak perlu simulasi

Penjelasan: Di DeFi, eksploitasi yang paling mahal biasanya muncul bukan dari kesalahan teknis kode, namun dari eksploitasi logika ekonomi/bisnis (manipulasi oracle, distorsi harga pinjaman kilat, penyalahgunaan insentif). Bahkan jika kode tersebut secara teknis berfungsi 'dengan benar', protokol tersebut dapat diakali secara ekonomis. Meskipun AI pandai memindai kode standar, seringkali AI tidak dapat melihat kerentanan ekonomi yang kontekstual dan unik ini; ini memerlukan simulasi dan keahlian manusia.

7. Apa kesalahan paling berbahaya dari kecerdasan buatan dalam pemodelan tokennomic dan bagaimana cara menghindarinya?

A) Menjadi terlalu pesimis; solusinya adalah menambahkan asumsi yang lebih optimis
B) Skenario tunggal/optimis; Solusinya adalah stress test dengan skenario negatif dan validasi dengan simulasi ✔
C) Menghasilkan terlalu banyak tabel; solusinya adalah dengan menghapus tabel tersebut
D) Kegagalan membuat tabel distribusi; Solusinya adalah dengan tidak memodelkan distribusi sama sekali

Penjelasan: Kecerdasan buatan biasanya mengasumsikan skenario tunggal yang optimis dimana harga selalu meningkat, pengguna selalu meningkat; hal ini membuat model yang tidak berkelanjutan tampak 'berkelanjutan', sehingga menyebabkan keruntuhan. Langkah yang dilakukan adalah dengan melakukan stress test model dengan skenario yang merugikan (bear market, bounty hunter escape, whale sale) dan memverifikasi perhitungan emisi dengan simulasi nyata.

8. Panduan pengguna yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan mengatakan 'dana Anda dapat ditarik kapan saja', tetapi ada penguncian 7 hari dalam kontrak. Apa yang ditunjukkan oleh situasi ini?

A) Tidak ada masalah; Jika dokumen lancar, maka dapat dipublikasikan apa adanya
B) Kode salah, dokumen benar; kode harus sesuai dengan dokumen
C) Pengguna tetap tidak melihat dokumen tersebut; perbedaan tersebut tidak relevan
D) Dokumen tersebut bertentangan dengan kode; Setiap klaim teknis harus dikonfirmasi dengan kode asli, dokumentasi palsu akan menyesatkan pengguna ✔

Deskripsi: Dokumentasi menjelaskan kode; Itu bukan kode itu sendiri. AI mungkin salah menggambarkan perilaku kode yang sebenarnya, sehingga menyesatkan pengguna dan menimbulkan masalah keamanan. Itu sebabnya setiap klaim teknis harus diverifikasi berdasarkan kode sebenarnya; Dokumentasi yang salah bisa lebih berbahaya daripada kode yang benar karena pengguna mempercayai dokumentasi tersebut.

9. Bagaimana tindakan yang harus diambil ketika AI memindai kontrak token dan menandai 'bendera merah' (misalnya pemilik dapat menghentikan transfer)?

A) Bendera dihubungkan ke sumbernya dan dievaluasi berdasarkan konteksnya dan penilaian manusia; Penghakiman akhir/fitnah dihindari ✔
B) Kontrak tersebut pasti akan dinyatakan palsu dan segera diumumkan
C) Karena kecerdasan buatan menentukan tandanya, tidak diperlukan verifikasi lebih lanjut
D) Bendera diabaikan; Hak istimewa pemilik tidak pernah menimbulkan risiko

Deskripsi: Kecerdasan buatan sangat membantu dalam menandai pola penipuan yang diketahui, namun tidak dapat membuat penilaian yang pasti; Beberapa kontrak yang sah (misalnya dilindungi oleh tata kelola multi-tanda tangan) mungkin juga mengandung kekuatan penghentian. Setiap tanda harus dikaitkan dengan sumbernya (kode/rantai) dan dievaluasi berdasarkan konteksnya dan penilaian manusia; Bahasa yang moderat harus digunakan dan tuduhan yang belum dikonfirmasi (fitnah) harus dihindari.

10. Blockchain yang 'penting terhadap keamanan' paling berhubungan langsung dengan alasan manakah keluaran AI tidak dapat menggantikan persetujuan ahli?

A) Kecerdasan buatan tidak dapat digunakan dalam praktik karena bekerja terlalu lambat
B) Karena kecerdasan buatan selalu menghasilkan kesalahan kompilasi
C) Kecerdasan buatan tidak dapat menutupi risiko yang tidak dapat diubah karena tidak dapat melihat kesalahan aslinya, jaminan palsu, tidak up-to-date dan tidak dapat bertanggung jawab ✔
D) Kecerdasan buatan tidak dapat digunakan dalam proyek-proyek Turki karena hanya berfungsi dalam bahasa Inggris.

Penjelasan: Kesalahan di area keamanan kritis tidak dapat diubah dan menyebabkan kerugian serius (jutaan dolar). Kecerdasan buatan tidak dapat melihat kesalahan asli/kontekstual, dapat memberikan jaminan palsu dengan bahasa yang lancar, tidak mengetahui jangka waktu setelah batas waktu pelatihan, dan yang terpenting, tidak dapat memikul tanggung jawab. Persetujuan teknik adalah komitmen teknis, hukum dan etika; Mesin tidak dapat membuat komitmen ini, jadi persetujuan akhir ada pada ahli yang kompeten.

11. Apa cara paling efektif untuk melindungi proyek Web3 yang kritis terhadap keamanan dari satu bug AI yang bocor ke mainnet?

A) Mendelegasikan seluruh proses ke satu alat AI dan melihat bagian akhirnya
B) Menerapkan verifikasi berlapis yang menempatkan gerbang verifikasi manusia dan kondisi lulus di setiap tahap ✔
C) Melewati gerbang audit independen untuk menghemat waktu
D) Setiap pengembang bebas menggunakan alatnya sendiri tanpa menyimpan log apa pun

Penjelasan: Pada verifikasi berlapis, gerbang verifikasi manusia dan kondisi kelulusan yang jelas (lulus tes, auditor keluar, simulasi ditahan) ditempatkan pada setiap tahapan (penulisan, pemindaian, audit, pengujian/simulasi, penerapan, pemantauan). Anda tidak dapat melewati satu pintu tanpa melewati pintu lainnya; Struktur berlapis ini mencegah satu kesalahan AI bocor ke makhluk hidup.

12. Apa aturan yang tidak dapat diubah mengenai kunci pribadi atau frase awal ketika mendapatkan bantuan dari kecerdasan buatan selama debug?

A) Hanya kunci untuk menguji dompet yang dapat dibagikan secara bebas
B) Jika kuncinya dienkripsi, maka dapat diberikan kepada kecerdasan buatan
C) Jika kecerdasan buatan dapat diandalkan, pengelolaan dompet dapat diserahkan padanya
D) Kunci pribadi dan frase awal tidak dapat dimasukkan ke dalam alat atau perintah kecerdasan buatan apa pun dalam keadaan apa pun ✔

Deskripsi: Kunci pribadi dan frase benih adalah seluruh akses ke dompet dan dana. Dalam situasi apa pun, hal ini tidak boleh ditulis ke dalam alat kecerdasan buatan, prompt, atau lokasi online lainnya; Jika tidak, terdapat risiko kehilangan dana secara langsung dan tidak dapat dipulihkan. Kunci disimpan hanya di dompet yang aman, sebaiknya offline/perangkat keras.

13. Apa pendekatan tata kelola terbaik untuk mengatur penggunaan kecerdasan buatan dengan kode rahasia klien di perusahaan audit?

A) Memproses kode rahasia hanya di kendaraan yang terisolasi dan dengan persetujuan pelanggan, dengan kebijakan klasifikasi data ✔
B) Menempelkan kode rahasia ke alat publik mana pun untuk hasil tercepat
C) Tidak masalah jika kodenya rahasia; setiap alat gratis untuk setiap data
D) Sekalipun ada kebocoran, tindakan pencegahan tidak diperlukan karena tanggung jawab berada di tangan penyedia kecerdasan buatan

Klarifikasi: Menempelkan kode klien yang belum dirilis (sumber tertutup) ke dalam alat AI publik tanpa izin merupakan pelanggaran kontrak dan risiko kebocoran. Tata kelola yang baik; Menetapkan aturan terpisah untuk kode publik, kode rahasia pelanggan, data pribadi, dan kunci pribadi dengan kebijakan klasifikasi data, memproses kode rahasia hanya di alat yang terisolasi/perusahaan dan dengan persetujuan pelanggan.