Ieguvumi:
- Saprotot, ka mākslīgā intelekta drošākais ieguldījums ir datu ieguves vaicājumu rakstīšana, ka brīva interpretācija ir riskanta un ka katrs skaitlis ir jāapstiprina bloku pārlūkā.
- Spēja piemērot disciplīnu par datu izņemšanu no avota, zinot, ka tiešās ķēdes datu pieprasīšana tieši no mākslīgā intelekta rada viltotas jaucējkodas/adreses
- Saprotiet, ka ķēdes dati pierāda redzamību, bet ne nolūku, un deanonimizācijas un mērķauditorijas atlases ētiskās robežas.
Viena no lielākajām blokķēdes priekšrocībām ir tās caurspīdīgums: katrs darījums, katrs pārskaitījums, katra līguma mijiedarbība tiek publiski un pastāvīgi reģistrēta. Ķēdes analīze — ķēdes darījumu, adreses un naudas plūsmas datu pārbaude — šī publiskā ieraksta nolasīšana un jēgas noteikšana: maka izsekošana, naudas plūsmas izsekošana, protokola izmantošanas mērīšana. Šajā nodaļā mēs uzzināsim, kā izmantot mākslīgo intelektu kā datu analīzes palīgu un, īpaši, kā apstiprināt katru numuru.
Ķēdes datu struktūra
Ķēdes dati ir slāņoti:
- Bloks: vienība ar laika zīmogu, kurā darījumi tiek grupēti.
- Darījums (tx): vērtības izsaukums vai līgums no vienas adreses uz citu; Tas tiek identificēts ar unikālu hash.
- Adrese/maciņš: identitāte, kurā tiek glabāti līdzekļi un kurā tiek veikti darījumi.
- Notikums (notikums/žurnāls): strukturālie ieraksti, ko izdod līgumi, kas apraksta notikušo.
- Žetonu nodošana: žetonu, piemēram, ERC-20/ERC-721, maiņa.
Lai skatītu šos datus, tiek izmantots bloku pārlūks (vietne, kas parāda ķēdes datus, piemēram, Etherscan) vai vaicājumu platformas (piemēram, Dune, The Graph). AI pats "nezina" šos datus; Tas interpretē jūsu sniegtos datus vai raksta vaicājumu, lai izgūtu datus.
Uzmanību! Likt AI “atlasīt šī maka darījumus” ir bezjēdzīgi un bīstami — AI nav savienots ar tiešo ķēdi un var ģenerēt viltotus jaucējus/adreses. Pareiza lietošana: jūs iegūstat datus un nododat tos AI, AI tos interpretē; Vai arī AI raksta jums vaicājumu, kas izgūs datus, un jūs to palaižat.
Divas galvenās AI lomas ķēdes analīzē
1. Vaicājuma rakstīšana. Tādās platformās kā Dune Analytics dati tiek iegūti ar SQL līdzīgiem vaicājumiem. AI ir spēcīgs, rakstot šos vaicājumus: "uzrakstiet vaicājumu, kas atgriež tālāk norādītā līguma ikdienas darījumu skaitu pēdējās 30 dienās." Vaicājums ir deterministisks; palaižat to un redzat rezultātu — halucināciju risks ir zems, jo rezultātu rada datu avots, nevis AI.
2. Rezultātu interpretācija. Jūs nododat AI iegūtos datus un jautājat: "Ko parāda šī naudas plūsma? Vai ir kāds modelis?" tu jautā. Šeit ir augsts halucināciju risks; Katram komentāram ir jābūt saitei ar avotu.
Šo divu lomu riska profils ir atšķirīgs: vaicājumu rakstīšana ir samērā droša (rezultāts nāk no avota), brīva interpretācija ir salīdzinoši riskanta (AI var to izdomāt).
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Analizējiet šāda maka darījumus: 0x1234...
AI nav atkarīgs no tiešajiem datiem; Šis pamudinājums mudina viņu izdomāt lietas.
Spēcīga uzvedne (vaicājumam):
Jūsu loma: ķēdes datu analītiķis. Uzrakstiet SQL vaicājumu Dune: Atgrieziet DAILY unikālo sūtītāja adrešu skaitu un kopējo [pēc ERC-20 marķiera] līguma pārsūtīšanas apjomu pēdējo 30 dienu laikā. Aprakstiet izmantoto tabulu un lauku nosaukumus. Ja vaicājums nedarbojas, pierakstiet savus pieņēmumus, lai es varētu to labot. DATU PIEMĒROŠANA; vienkārši ģenerējiet vaicājumu.
Spēcīga uzvedne (komentāriem):
Zemāk ir AKTUĀLAIS Dune rezultāts (es to nošāvu). Interpretējiet modeļus, pamatojoties tikai uz skaitļiem PATIESĪGI šajā diagrammā: skaļuma palielināšanās/samazināšanās, neparasts lēciens, koncentrācija. Rādīt katru komentāru ar atbilstošo rindu/numuru. Nepievienojiet skaitļus, kas nav tabulā. Neapgalvojiet cēloņsakarību; Ierakstiet iespējamos skaidrojumus kā "hipotēzi".
Četras kopējamas veidnes
1) Vaicājumu ģenerēšana:
Uzrakstiet Dune/SQL vaicājumu: [laika periods] uz [līgums/adrese] [metrika]. Izskaidrojiet izmantotās tabulas un JOIN loģiku. Es skrienu un pārbaudīšu rezultātu; datu izgatavošana.
2) Naudas plūsmas izsekošanas izklāsts:
Es jums iedošu FAKTISKĀS pārskaitījuma ierakstu komplektu (adrese, summa, laiks). Pārvērtiet tos izsekojamā plūsmas stāstā: kur palika līdzekļi, vai ir koncentrācija? Izmantojiet tikai manis sniegtos ierakstus; savienojiet katru soli ar atbilstošo līniju. Adrese viltota.
3) Metrikas interpretācija:
Komentējiet zemāk esošo reālo rādītāju tabulu: lietotāju skaits, apjoms, vidējais vienā darījumā. Norādiet būtiskas izmaiņas un iespējamos cēloņus (hipotēze). Tabulā neesošu datu pievienošana; nosakot galīgo cēloņsakarību.
4) Anomālijas marķējums:
Sākumlīnija: šī adrese parasti apstrādā ~[N] darījumus, ~[X] apjoms dienā. Es jums iedošu īstos ierakstus. Ierakstā atzīmējiet tikai notikumus, kas atšķiras no bāzes līnijas, pamatojoties uz to, kas PATIESĪBĀ notika; parādīt katru ar līniju. Pabeidziet komentāru ar "nepieciešams pārskatīt".
Trīs mini futrāļi (skaitļos)
1. gadījums — 1. vaicājums samazināja dienu līdz 20 minūtēm. Analītiķis mēģināja manuāli iegūt protokola lietotāju pieaugumu 90 dienu laikā. Viņš lika AI uzrakstīt Dune vaicājumu; 20 minūšu laikā saņēmu funkcionējošu vaicājumu un grafiku. Skaitļi bija ticami, jo tie bija no avota. Nodarbība: vaicājumu rakstīšana ir AI drošākais un efektīvākais ieguldījums.
2. gadījums — noķerts viltots hash. Analītiķis tieši lika AI "apkopot nesenos darījumus ar šo vaļu maku". AI sniedza tekošu sarakstu; Taču, pārbaudot Etherscan, lielākā daļa darījumu jaucējkodu bija izdomājumi, kas vispār neeksistēja. Nodarbība: AI pieprasīšana pēc tiešraides datiem rada halucinācijas; dati tiek iegūti no avota.
3. gadījums — koncentrācijas modelis apstiprināts. Analītiķis nodeva AI iegūtos reālos pārsūtīšanas datus un lika tos interpretēt. YZ atzīmēja modeli, kurā līdzekļi tika koncentrēti dažās adresēs. Analītiķis apstiprināja šo adresi pēc adreses bloku pārlūkā — modelis bija reāls un norādīja uz izplatīšanas risku. Nodarbība: interpretācija ar reāliem datiem ir vērtīga; Bet apstiprinājums atkal ir no avota.
Privātums un ētika
Lai gan ķēdes dati ir “atvērti”, to analīzei ir ētiskas robežas:
- Anonimizācijas atcelšana: adrešu saskaņošana ar reālām personām (īpaši ar nopludinātiem datiem) ir nopietns privātuma pārkāpums; tikai likumīgā un atļautā kontekstā.
- Uzmākšanās/mērķauditorijas atlase: ir neētiski izsekot maku un mērķēt uz tā īpašnieku.
- Ieguldījumu padoms: tādi secinājumi kā "Ka valis pērk, arī jums vajadzētu" ir gan maldinoši, gan rada atbildību.
- Konteksta trūkums: ķēdes dati neliecina par nodomu; Pārsūtīšana var būt noziegums vai parasts. Pārmērīga interpretācija ir bīstama.
Padoms. Novērtējiet katru ķēdē ietverto pretenziju kā "datos redzams X", nevis "persona dara Y". Ķēde padara darījumu redzamu, bet nepierāda nodomu.
Biežas kļūdas
- Tiešraides datu pieprasīšana tieši no AI. Ģenerē viltotu hash/adresi.
- Komentāra nesaistošana ar avotu. Katrs numurs ir jāapstiprina bloku pārlūkā.
- Kļūdaina korelācija ar cēloņsakarību. Ķēdes raksts nepierāda nodomu.
- Adrešu saskaņošana ar neapstiprinātām personām. Konfidencialitātes pārkāpumu un kļūdu risks.
- Ķēdes secinājumu pārvēršana par ieguldījumu padomiem. Tas ir maldinošs un rada atbildību.
- Viena liela līguma vietā vaicājuma kopīgošana, to nedokumentējot. Atkārtojamība pazūd.
Rezumējot
- Ķēdes analīze ir atvērtās ķēdes datu nolasīšanas un nozīmes iegūšanas process.
- AI drošākais ieguldījums ir vaicājumu rakstīšana; Rezultāts nāk no avota, halucināciju risks ir zems.
- Brīva interpretācija ir riskanta; katrs numurs ir jāapstiprina bloku pārlūkā.
- Ķēdes dati pierāda redzamību, bet ne nolūku; Izvairās no pārmērīgas interpretācijas.
- Deanonimizācija un mērķauditorijas atlase tiek veikta tikai atļautā kontekstā ar ētiskām robežām.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties protokolu vai marķieri. Uzrakstiet vaicājumu AI, izmantojot uzvedni “vaicājuma ģenerēšana”, kas atgriež attiecīgā marķiera ikdienas darījumu skaitu pēdējo 30 dienu laikā (Dune ir pieejams bez maksas). Palaidiet vaicājumu. Pēc tam lieciet AI interpretēt rezultātu, izmantojot uzvedni "metriskā interpretācija". Apstipriniet katru apgalvojumu AI komentārā faktisko rezultātu tabulā un atzīmējiet, vai ir pretenzija, kurai tabulā nav ekvivalenta.
kontrolsaraksts
- [ ] Es neprasīju tiešos datus no AI; Es to izvilku no avota.
- [ ] Es izpildīju vaicājumu un pārbaudīju rezultātu.
- [ ] Es saistīju katru komentāru ar faktisko datu rindu.
- [ ] Es neuzrādīju korelāciju kā cēloņsakarību.
- [ ] Es nesaskaņoju adresi un personu bez atļaujas.
- [ ] Es neesmu pārveidojis savu interesi par ieguldījumu konsultācijām.
- [ ] Es dokumentēju vaicājumu reproducējamā veidā.