ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ, ಆಡಳಿತ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI + ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸುವ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರ ಪಟ್ಟಿ, ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಲಾಗಿಂಗ್ ಶಿಸ್ತು ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಕೀ ಭದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ವಕಾಲತ್ತು, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಎಲ್ಲಾ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಆಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ: ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದದ ಬರವಣಿಗೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ, ಆನ್-ಚೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಟೋಕೆನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮೂಲಕ AI ಅನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಬಳಸುವುದು ಹೇಗೆ. ಒಂದು ತಂಡ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ಪರಿಣಿತರಾಗಿ ಆಡಳಿತದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ-ಪರಿಕರ ಆಯ್ಕೆಯ ಶಿಸ್ತು, ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ-ಮತ್ತು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದು.

ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ: ಐಡಿಯಾದಿಂದ ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ಗೆ

Web3 ಯೋಜನೆಯ AI-ಚಾಲಿತ, ಮಾನವ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪ್ರಯಾಣ:

1. ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಟೋಕೆನೋಮಿಕ್ಸ್. AI ಯಾಂತ್ರಿಕ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಕೆನೊಮಿಕ್ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಮತ್ತು ತಂಡವು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಗಿಲು: ಬಹು-ಸನ್ನಿವೇಶದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದೆಯೇ?

2. ಕಾಗುಣಿತ. AI ಪರೀಕ್ಷಿತ ಲೈಬ್ರರಿ ಆಧಾರಿತ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಡೆವಲಪರ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾನೆ. ಗೇಟ್: ನಿರ್ಮಾಣ + ಪರೀಕ್ಷೆ + ವಿಮರ್ಶೆ.

3. ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್. ಸ್ಥಿರ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳು + ತಿಳಿದಿರುವ ದುರ್ಬಲತೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ AI ಸ್ಕ್ಯಾನ್. ಗೇಟ್: ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

4. ಆಡಿಟ್. ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಮರ್ಥ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು AI ಅನ್ನು ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ; ಮಾನವರು ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಬಾಗಿಲು: ಸಹಿ ಮಾಡಿದ ತಪಾಸಣೆ ವರದಿ.

5. ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್. ಟೆಸ್ಟ್ನೆಟ್, ಫಝಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್. ಬಾಗಿಲು: ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಹಿಡಿದಿವೆಯೇ?

6. ದಾಖಲೆ. AI ವೈಟ್‌ಪೇಪರ್, ನ್ಯಾಟ್‌ಸ್ಪೆಕ್ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಅಪಾಯದ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ಕರಡುಗಳು; ಮನುಷ್ಯ ಸತ್ಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾನೆ. ಗೇಟ್: ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳು ಕೋಡ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ?

7. ವಿತರಣೆ. ಬಹು-ಸಹಿ ದೃಢೀಕರಣ, ಕ್ರಮೇಣ ಮೈನ್ನೆಟ್ ನಿರ್ಗಮನ. ಬಾಗಿಲು: ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯೋಜನೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ?

8. ಮಾನಿಟರಿಂಗ್. ಆನ್-ಚೈನ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳು AI ಜೊತೆಗೆ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು; ಜನರು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಾಗಿಲು: ಅಸಂಗತತೆಯಲ್ಲಿ ಯಾರು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ?

ಸಲಹೆ: ಈ ಹರಿವನ್ನು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ ಮತ್ತು "ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪಾಸ್ ಸ್ಥಿತಿ ಏನು?" ಪ್ರತಿ ಬಾಗಿಲಿಗೆ. ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಿ. ಮೌಖಿಕ "ಸರಿ" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಲಿಖಿತ ಬಾಗಿಲು ಶಿಸ್ತು ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು

ವೈಯಕ್ತಿಕ ಒಳ್ಳೆಯ ಇಚ್ಛೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ತಂಡ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಆಡಳಿತ:

ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಪಟ್ಟಿ. ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಯಾವ AI ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು? ರಹಸ್ಯ ಶಾಪಿಂಗ್ ಕೋಡ್‌ಗಾಗಿ ಯಾವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ/ಉದ್ಯಮ ಸಾಧನ? ಉಚಿತ ಚಾಲನೆಯು ಸೋರಿಕೆಯ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ. ತೆರೆದ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ (ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೋಡ್) ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ಆಡಿಟ್ ಮಾಡದ ಗ್ರಾಹಕ ಕೋಡ್, ಖಾಸಗಿ ಕೀ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ)? ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬರೆಯಬೇಕು.

ನೋಂದಣಿ ಶಿಸ್ತು (ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್). AI ನಿಂದ ಯಾವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಇದು ಅವಶ್ಯಕ.

ನಿರಂತರ ಪರಿಶೀಲನೆ. AI ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಭದ್ರತಾ ಹಕ್ಕು ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮುಂದುವರಿಯುವುದಿಲ್ಲ; ಇದೊಂದು ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಾಗಬೇಕು.

ಆಡಳಿತದ ಅಂಶ

ಪ್ರಶ್ನೆ

ಉದ್ದೇಶ

ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನಗಳು

ಯಾವ ಉಪಕರಣ, ಯಾವ ಕೆಲಸ?

ಸ್ಥಿರತೆ, ಸೋರಿಕೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ

ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ

ಏನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ?

ಗೌಪ್ಯತೆ

ನೋಂದಣಿ ಶಿಸ್ತು

ಅದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದವರು ಯಾರು, ಅದನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಿದವರು ಯಾರು?

ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಗೇಟ್ಸ್

ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಏನು?

ಭದ್ರತೆ

ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಭದ್ರತೆ

Web3 ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಖಾಸಗಿ ಕೀ (ವ್ಯಾಲೆಟ್ ಮತ್ತು ಫಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ರಹಸ್ಯ ಕೀ) ಮತ್ತು ಬೀಜ ಪದಗುಚ್ಛ (ಮರುಪ್ರಾಪ್ತಿ ಪದಗಳು) ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ AI ಉಪಕರಣ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿಯೂ ಬರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರರ್ಥ ಹಣದ ನೇರ ನಷ್ಟ. ಅಂತೆಯೇ, ಆಡಿಟ್ ಮಾಡದ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ತೆರೆದ AI ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ನಾನು AI ಗೆ ನನ್ನ ಖಾಸಗಿ ಕೀಲಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ನನ್ನ ವ್ಯಾಲೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳುತ್ತೇನೆ" ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದು ದುರಂತವಾಗಿದೆ. ಖಾಸಗಿ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಅಥವಾ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವ್ಯಾಲೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಎಂದಿಗೂ ಕೀಲಿಯನ್ನು ನೋಡಬಾರದು.

ದುರ್ಬಲ ವಿಧಾನ / ಬಲವಾದ ವಿಧಾನ

ದುರ್ಬಲ ವಿಧಾನ:

ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ತಮಗೆ ಬೇಕಾದ ಯಾವುದೇ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು, ಏನೇ ಬಂದರೂ ಅದನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಗ್ರಾಹಕ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವೇಗವಾದ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಿ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ವಿಧಾನ:

ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಾಹನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್. ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಖಾಸಗಿ ಕೀ ಯಾವುದೇ ವಾಹನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಭದ್ರತಾ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಗೇಟ್ ಯೋಜನೆ:

Web3 ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ, ಮಾನವ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಐಡಿಯಾದಿಂದ ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ಗೆ ತಯಾರಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ: AI ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮಾನವ ಗೇಟ್ ಎಂದರೇನು, ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಏನು? ಅದನ್ನು ಮೇಜಿನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿ. ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ರಾಜ್ಯದ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆ.

2) ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿ:

ಆಡಿಟ್ ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ "AI ಗೆ ಏನು ನೀಡಬಹುದು" ನೀತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ: ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೋಡ್, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮಾಡದ ಗ್ರಾಹಕ ಕೋಡ್, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ, ಖಾಸಗಿ ಕೀಲಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಿಯಮಗಳು. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ "ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದಾದ/ವಾಹನದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾದ/ಎಂದಿಗೂ" ಸೂಚಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

3) AI ಬಳಕೆಯ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಸೂಚನೆ:

ಆಡಿಟ್/ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ಕರಡು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಯಾವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ; ಯಾರು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಿರಿ.

4) ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಯೋಜನೆ:

ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೇರ ಭದ್ರತಾ ಘಟನೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಿ: ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಂತಗಳು (ನಿಲುಗಡೆ, ನಿಧಿ ರಕ್ಷಣೆ), ಸಂವಹನ (ಸಮುದಾಯ, ಬಳಕೆದಾರ), ಪೋಸ್ಟ್ (ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಚೇತರಿಕೆ). ಇದು ಕರಡು; ತಂಡವು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕು. ಪ್ಯಾನಿಕ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಶಾಂತವಾಗಿರಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು (ಸಂಖ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ)

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಆಡಳಿತವು ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಿದೆ. ಒಂದು ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಥೆಯು ತನ್ನ ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು (ನೀತಿಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸಿದೆ) ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಗೌಪ್ಯ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಂಟಿಸದಂತೆ ಆಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಒಪ್ಪಂದದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಲಿಖಿತ ನೀತಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಗೇಟ್ ಶಿಸ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ತಂದಿತು. ಒಂದು ತಂಡವು 6-ಯೋಜನೆಯ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಯೋಜನೆಗೆ ಅದೇ 8-ಪೋರ್ಟ್ ಹರಿವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಮೊದಲು ಸಿಕ್ಕಿಬಿದ್ದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು 40% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಮೈನ್‌ನೆಟ್ ನಂತರದ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಶೂನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಚೌಕಟ್ಟು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಪ್ರಮುಖ ದುರಂತದಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಡೆವಲಪರ್ ಡೀಬಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಾಲೆಟ್‌ನ ಖಾಸಗಿ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಅಂಟಿಸಲಿದ್ದರು; ತಂಡದ ನೀತಿಯು ಅದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿದ ಕಾರಣ ಅವರು ಕೀಲಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿದರು ಮತ್ತು ತಿರುಗಿಸಿದರು. ಅದು ನಿಜವಾದ ಧನಸಹಾಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಅದು ಅನಾಹುತವಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಪಾಠ: ಕೀಲಿಯು ಯಾವುದೇ ವಾಹನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ವಿನಾಯಿತಿಗಳಿಲ್ಲ.

ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ನೈತಿಕತೆಯನ್ನು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು

ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ನಂತರ ಸೇರಿಸಲಾದ ಐಟಂ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹರಿವಿನ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಶಿಸ್ತು:

• ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪ್ರತಿ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಬಾಗಿಲಿನಲ್ಲಿದೆ.
• ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಉದ್ದೇಶ: ವಾಹನಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು; ಶೋಷಣೆ ಅಥವಾ ಬಲೆಗೆ ಎಂದಿಗೂ.
• ಗೌಪ್ಯತೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೀಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
• ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗಿದೆ.
• ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆ: ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆದಾರರನ್ನು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ.
• ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ: ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ಆಸಕ್ತಿಯ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ತತ್ವಗಳು ಅಮೂರ್ತವಲ್ಲ; ಇದು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಬಾಗಿಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಮೂಲತತ್ವವೆಂದರೆ: AI Web3 ತಜ್ಞರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಇದು ತೀರ್ಪು, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಲಿಖಿತ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ/ಗೇಟ್ ಶಿಸ್ತಿನ ಕೊರತೆ. ಒಂದು ಮೌಖಿಕ "ಸರಿ" ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನೀತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು. ಸೋರಿಕೆಯ ಅಪಾಯ.
• AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು. ಇದು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ತತ್ವಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ.
• ವಾಹನಕ್ಕೆ ಖಾಸಗಿ ಕೀ/ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್ ನೀಡುವುದು. ಸಂಪೂರ್ಣ ದುರಂತ.
• ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಲೈವ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ. ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಸಿದ್ಧತೆಯ ಕೊರತೆ.
• ನೈತಿಕತೆಯನ್ನು ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಒಂದು ಐಟಂ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ನೈತಿಕತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

• ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಹರಿವು ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯವರೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI + ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟು: ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳು, ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಲಾಗಿಂಗ್ ಶಿಸ್ತು, ನಿರಂತರ ಪರಿಶೀಲನೆ.
• ಖಾಸಗಿ ಕೀ ಮತ್ತು ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ; ಇದು ವಿನಾಯಿತಿ ಇಲ್ಲದೆ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ.
• ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು (ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ವಕಾಲತ್ತು, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆ) ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಹುದುಗಿದೆ.
• AI ತಜ್ಞರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ತೀರ್ಪು, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ನೈತಿಕತೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮಗಾಗಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ತಂಡಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಪುಟದ "Web3 AI ಬಳಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು" ಬರೆಯಿರಿ: (1) ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ಗೆ 8-ಹಂತದ ಗೇಟ್‌ವೇ, (2) ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿ, (3) ಪ್ರಮುಖ/ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು, (4) ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳ ಪಟ್ಟಿ. ನಂತರ ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಪ್ರಕಾರ ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿತ ನೈಜ ಕಾರ್ಯವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಪ್ಪಂದದ ಆಡಿಟ್) ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು AI ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಕಡಿಮೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ಗೆ ಬರೆದ ಗೇಟ್ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ಖಾಸಗಿ ಕೀ/ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಾಹನಕ್ಕೆ ಎಂದಿಗೂ ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಾನು ನಿಯಮ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಭದ್ರತಾ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲನಾ ಗೇಟ್ ಮೂಲಕ ರವಾನಿಸುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಜನರ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್ 3 ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಾನವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಭದ್ರತಾ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ಗೆ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು
• B) Web3 ನಲ್ಲಿ AI ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಎಲ್ಲಾ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡಬೇಕು
• C) AI ಒಂದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ವೇಗವರ್ಧಕ ಸಹಾಯಕ; ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇದೆ ✔
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾನವರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಬಿಡಬೇಕು.

ವಿವರಣೆ: Web3 ನಲ್ಲಿ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ದೋಷಗಳು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಂತೆ ನೇರವಾಗಿ ಹಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ; ಇದು ವೇಗವರ್ಧಕ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಮರ್ಥ ಪರಿಣಿತರೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆ ಇರುತ್ತದೆ; ದೋಷದ ವೆಚ್ಚ ಕಡಿಮೆಯಾದಂತೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕೊಡುಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

2. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು AI ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಪರೀಕ್ಷಿತ/ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ, ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು testnet ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ✔
• ಬಿ) ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಶಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವುದು
• ಸಿ) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದ ತಕ್ಷಣ, ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮೇನ್‌ನೆಟ್‌ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಿ.
• ಡಿ) ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಅಂತ್ಯಕ್ಕೆ ಬಿಡಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಮೊದಲಿನಿಂದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವುದು ಅಪಾಯಕಾರಿ; AI ಮೂಲ ಭದ್ರತಾ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹಳೆಯದಾಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ಓಪನ್‌ಜೆಪ್ಪೆಲಿನ್), ನಂತರ ಟೆಸ್ಟ್‌ನೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

3. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕನು ಒಪ್ಪಂದದ ಕುರಿತು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ ಮತ್ತು 'ಮಹತ್ವದ ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿಲ್ಲ' ಎಂಬ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದಾಗ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಅರ್ಥೈಸಬೇಕು?

• ಎ) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಈಗ ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು
• ಬಿ) ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವ ಕಾರಣ ಫಲಿತಾಂಶವು ಖಚಿತವಾಗಿದೆ.
• ಡಿ) ಇದು ಭರವಸೆ ಅಲ್ಲ; AI ಮೂಲ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಸಮಗ್ರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಏನನ್ನಾದರೂ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಅಂಶವು ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಗೈರುಹಾಜರಿಯ ಸಾಕ್ಷಿಯು ಪುರಾವೆಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ದುರ್ಬಲತೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. 'ಸುರಕ್ಷಿತ' ಎಂಬ ನಿರರ್ಗಳ ಹೇಳಿಕೆಯು ಭರವಸೆಯಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

4. ದುರ್ಬಲತೆ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ದುರ್ಬಲ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಮರುಪ್ರವೇಶದಂತಹ ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು
• ಬಿ) MEV/ಮುಂಭಾಗದ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕ ದೋಷಗಳು ✔
• ಸಿ) ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕಾಣೆಯಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ

ವಿವರಣೆ: ಮರುಪ್ರವೇಶ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಂತಹ ಸುಪ್ರಸಿದ್ಧ, ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ AI ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, MEV/ಮುಂಭಾಗದ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕ ದೋಷಗಳು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನನ್ಯವಾಗಿವೆ; ಇವುಗಳು AI ಯ ಕುರುಡು ತಾಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

5. ಆನ್-ಚೈನ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಮಾರ್ಗಗಳು ಯಾವುವು?

• ಎ) ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಲೈವ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನಂತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸದಿರುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಲೈವ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿನಂತಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ; ಪ್ರಶ್ನೆ ಬರೆಯುವುದು ಅನಗತ್ಯ
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಹ್ಯಾಶ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಾಸಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಯಾವುದೇ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ಡಿ) ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವುದು ಸಮಯ ವ್ಯರ್ಥ; ನಿರರ್ಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಸಾಕು

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಲೈವ್ ಚೈನ್ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿಲ್ಲ; ವಹಿವಾಟು/ವಿಳಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೇಳುವುದರಿಂದ ಮಾಡಿದ (ಭ್ರಮೆ) ಹ್ಯಾಶ್ ಮತ್ತು ವಿಳಾಸವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲವು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದರಿಂದ ಮೂಲದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಳೆಯುವ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು (ಉದಾ. ಡ್ಯೂನ್ SQL) ಮುದ್ರಿಸುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. ಉಚಿತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರರ್‌ನಲ್ಲಿ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು.

6. DeFi ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ ದುರ್ಬಲತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವು AI ಗೆ ಏಕೆ ಸವಾಲಾಗಿವೆ?

• ಎ) ಕಾಗುಣಿತ/ಸಂಕಲನ ದೋಷಗಳು ಮಾತ್ರ; AI ಇವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ದೋಷಗಳು ಮಾತ್ರ; ಆರ್ಥಿಕ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಆರ್ಥಿಕ/ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕ ಅಂತರಗಳು; ಕೋಡ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೂ ಸಹ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ✔
• ಡಿ) ಕಾಗುಣಿತ ದೋಷಗಳು ಮಾತ್ರ; ಆರ್ಥಿಕ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: DeFi ನಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಶೋಷಣೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೋಡ್‌ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ದೋಷದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಆರ್ಥಿಕ/ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕದ ಶೋಷಣೆಯಿಂದ (ಒರಾಕಲ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್, ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ ಲೋನ್ ಬೆಲೆಯ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ, ಪ್ರೋತ್ಸಾಹ ದುರುಪಯೋಗ). ಕೋಡ್ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ 'ಸರಿಯಾಗಿ' ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೂ ಸಹ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಆರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಮೋಸಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಆರ್ಥಿಕ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ; ಇವುಗಳಿಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

7. ಟೋಕೆನೊಮಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಪ್ಪು ಯಾವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?

• ಎ) ತುಂಬಾ ನಿರಾಶಾವಾದಿಯಾಗಿರುವುದು; ಪರಿಹಾರವು ಹೆಚ್ಚು ಆಶಾವಾದಿ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಏಕ/ಆಶಾವಾದಿ ಸನ್ನಿವೇಶ; ಪರಿಹಾರವು ಋಣಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ✔ ನೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವಾಗಿದೆ
• ಸಿ) ಇದು ಹಲವಾರು ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ
• ಡಿ) ವಿತರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ; ಮಾದರಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡದಿರುವುದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ, ಆಶಾವಾದಿ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಬೆಲೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರನು ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ; ಇದು ಸಮರ್ಥನೀಯವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು 'ಸಮರ್ಥನೀಯ'ವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಕುಸಿತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕೂಲ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ (ಕರಡಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ, ಬೌಂಟಿ ಹಂಟರ್ ಎಸ್ಕೇಪ್, ತಿಮಿಂಗಿಲ ಮಾರಾಟ) ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒತ್ತಡದಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ.

8. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು 'ನಿಮ್ಮ ಹಣವನ್ನು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹಿಂಪಡೆಯಬಹುದು' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಪ್ಪಂದದಲ್ಲಿ 7-ದಿನಗಳ ಲಾಕ್ ಇದೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ?

• ಎ) ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆ ಇಲ್ಲ; ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದು
• ಬಿ) ಕೋಡ್ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ, ದಾಖಲೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆ; ಕೋಡ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು
• ಸಿ) ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗಾದರೂ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ; ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ
• ಡಿ) ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಿಸುತ್ತದೆ; ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ನೈಜ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು, ತಪ್ಪು ದಾಖಲಾತಿಯು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ✔

ವಿವರಣೆ: ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಕೋಡ್ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ಕೋಡ್ ಸ್ವತಃ ಅಲ್ಲ. AI ಕೋಡ್‌ನ ನೈಜ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ನಿಜವಾದ ಕೋಡ್ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಬಳಕೆದಾರರು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ನಂಬುವುದರಿಂದ ಸರಿಯಾದ ಕೋಡ್‌ಗಿಂತ ತಪ್ಪಾದ ದಾಖಲಾತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

9. AI ಟೋಕನ್ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಮತ್ತು 'ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ'ವನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು (ಉದಾ. ಮಾಲೀಕರು ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು)?

• ಎ) ಧ್ವಜವನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಮಾನವ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು/ಅಪಪ್ರಚಾರವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ ✔
• ಬಿ) ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ವಂಚನೆ ಎಂದು ಘೋಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣವೇ ಘೋಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಧ್ವಜವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಡಿ) ಧ್ವಜವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ; ಮಾಲೀಕರ ಸವಲತ್ತುಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಅಪಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ತಿಳಿದಿರುವ ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಕೆಲವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಒಪ್ಪಂದಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಹು-ಸಹಿ ಆಡಳಿತದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ) ಸಹ ನಿಲುಗಡೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಧ್ವಜವನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ (ಕೋಡ್/ಸರಪಳಿ) ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಮಾನವ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು; ಮಧ್ಯಮ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಿಸದ ಆರೋಪಗಳನ್ನು (ನಿಂದೆ) ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು.

10. ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ 'ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ'ವಾಗಿರುವುದರಿಂದ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ತುಂಬಾ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಕಲನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮೂಲ ದೋಷವನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರುವಿಕೆ, ತಪ್ಪು ಭರವಸೆ, ನವೀಕೃತವಾಗಿಲ್ಲದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕಾರಣದಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ✔
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಟರ್ಕಿಶ್ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿವರಣೆ: ಭದ್ರತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ ಗಂಭೀರ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ (ಮಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್) ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಮೂಲ/ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ದೋಷವನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ, ನಿರರ್ಗಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ಭರವಸೆ ನೀಡಬಹುದು, ತರಬೇತಿ ಕಟ್-ಆಫ್ ದಿನಾಂಕದ ನಂತರದ ಅವಧಿಯನ್ನು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನುಮೋದನೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಬದ್ಧತೆಯಾಗಿದೆ; ಯಂತ್ರವು ಈ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ.

11. ಮೈನ್‌ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವ ಒಂದೇ AI ದೋಷದಿಂದ ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ Web3 ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಂದೇ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನೋಡೋಣ
• ಬಿ) ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಮತ್ತು ಪಾಸ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹಾಕುವ ಲೇಯರ್ಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಸ್ವತಂತ್ರ ಆಡಿಟ್ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು
• ಡಿ) ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಡೆವಲಪರ್ ಯಾವುದೇ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸ್ವತಂತ್ರರು

ವಿವರಣೆ: ಲೇಯರ್ಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನಾ ಗೇಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪಾಸ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗಿದ್ದಾರೆಯೇ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಸೈನ್ ಆಫ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆಯೇ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಹಿಡಿದಿದ್ದಾರೆಯೇ) ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಬರೆಯುವುದು, ಸ್ಕ್ಯಾನ್, ಆಡಿಟ್, ಪರೀಕ್ಷೆ/ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್, ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ). ನೀವು ಒಂದು ಬಾಗಿಲಿನ ಮೂಲಕ ಇನ್ನೊಂದು ಬಾಗಿಲಿನ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಈ ಲೇಯರ್ಡ್ ರಚನೆಯು ಒಂದೇ AI ದೋಷವನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

12. ಡೀಬಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸಹಾಯ ಪಡೆಯುವಾಗ ಖಾಸಗಿ ಕೀ ಅಥವಾ ಬೀಜದ ಪದಗುಚ್ಛದ ಬಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗದ ನಿಯಮ ಯಾವುದು?

• ಎ) ವ್ಯಾಲೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕೀಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು
• ಬಿ) ಕೀಲಿಯು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನೀಡಬಹುದು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದಾಗ, ವ್ಯಾಲೆಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಬಿಡಬಹುದು
• ಡಿ) ಖಾಸಗಿ ಕೀ ಮತ್ತು ಬೀಜ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಯಾವುದೇ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ✔

ವಿವರಣೆ: ಖಾಸಗಿ ಕೀ ಮತ್ತು ಬೀಜ ಪದಗುಚ್ಛಗಳು ವ್ಯಾಲೆಟ್ ಮತ್ತು ಫಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರವೇಶವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಹಣದ ನೇರ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗದ ನಷ್ಟದ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಕೀಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಮೇಲಾಗಿ ಆಫ್‌ಲೈನ್/ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವ್ಯಾಲೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

13. ಆಡಿಟ್ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಆಡಳಿತ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಾಹನದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ ✔
• ಬಿ) ವೇಗವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ರಹಸ್ಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಕೋಡ್ ರಹಸ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ ಪರವಾಗಿಲ್ಲ; ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರತಿ ಉಪಕರಣವು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ
• ಡಿ) ಸೋರಿಕೆಯಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ

ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ: ಅನುಮತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡದ (ಮುಚ್ಚಿದ ಮೂಲ) ಕ್ಲೈಂಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು ಒಪ್ಪಂದದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆಯ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಆಡಳಿತ; ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕೋಡ್, ಗೌಪ್ಯ ಗ್ರಾಹಕ ಕೋಡ್, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ಖಾಸಗಿ ಕೀಲಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಗೌಪ್ಯ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ/ಉದ್ಯಮ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು.