എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ, ഗവേണൻസ്, വെരിഫിക്കേഷൻ, എത്തിക്സ്

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആശയം മുതൽ മെയിൻനെറ്റ് വരെയുള്ള എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളിലും AI + ഹ്യൂമൻ വെരിഫിക്കേഷൻ ഗേറ്റ് സ്ഥാപിക്കുന്ന ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ സ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• അംഗീകൃത ടൂൾ ലിസ്റ്റ്, ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം, ലോഗിംഗ് അച്ചടക്കം, സ്വകാര്യ കീ സുരക്ഷ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഭരണ ചട്ടക്കൂട് സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• വർക്ക്ഫ്ലോയുടെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും മനുഷ്യൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം, അഭിഭാഷകൻ, രഹസ്യാത്മകത, സുതാര്യത, സമഗ്രത എന്നിവയുടെ തത്വങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ്

ഈ അന്തിമ യൂണിറ്റിൽ, മൊഡ്യൂളിൻ്റെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളും ഞങ്ങൾ ഏകീകൃതമായ ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു: ഒരു ആശയത്തിൽ നിന്ന് തുടങ്ങി, സ്മാർട്ട് കരാർ റൈറ്റിംഗ്, ഓഡിറ്റിംഗ്, ഓൺ-ചെയിൻ വിശകലനം, ടോക്കനോമിക്സ്, വഞ്ചന പ്രതിരോധം എന്നിവയിലൂടെ AI എങ്ങനെ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു ടീം അല്ലെങ്കിൽ സ്വതന്ത്ര വിദഗ്ധൻ എന്ന നിലയിൽ ഒരു ഭരണ ചട്ടക്കൂട് സ്ഥാപിക്കുന്നതും ഞങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു-ടൂൾ സെലക്ഷൻ, ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണം, റെക്കോർഡിംഗ്, വെരിഫിക്കേഷൻ എന്നിവയുടെ അച്ചടക്കം - വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ നൈതിക തത്വങ്ങൾ ഉൾച്ചേർക്കുക.

എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ: ആശയത്തിൽ നിന്ന് മെയിൻനെറ്റിലേക്ക്

ഒരു Web3 പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ AI- പവർ, മനുഷ്യൻ പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ച യാത്ര:

1. ഡിസൈനും ടോക്കനോമിക്സും. AI മെക്കാനിസം ഓപ്ഷനുകളും ടോക്കനോമിക് രൂപരേഖയും സൃഷ്ടിക്കുന്നു; സാമ്പത്തിക വിദഗ്‌ദ്ധനും സംഘവും അതിനെ പ്രതികൂല സാഹചര്യങ്ങളോടെ അനുകരിക്കുന്നു. വാതിൽ: മൾട്ടി-സിനാരിയോ സിമുലേഷൻ നിലനിന്നോ?

2. അക്ഷരവിന്യാസം. AI പരീക്ഷിച്ച ലൈബ്രറി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചട്ടക്കൂടുകളും ടെസ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റുകളും സൃഷ്ടിക്കുന്നു; ഡെവലപ്പർ പൂർത്തിയാക്കുന്നു. ഗേറ്റ്: ബിൽഡ് + ടെസ്റ്റ് + അവലോകനം.

3. സ്കാനിംഗ്. സ്റ്റാറ്റിക് അനാലിസിസ് ടൂളുകൾ + അറിയപ്പെടുന്ന ദുർബലത പാറ്റേണുകൾക്കായി AI സ്കാൻ. ഗേറ്റ്: തെറ്റായ പോസിറ്റീവുകൾ ഇല്ലാതാക്കി യഥാർത്ഥ സ്ഥാനാർത്ഥികൾ ഓഡിറ്റർക്ക് കൈമാറിയിട്ടുണ്ടോ?

4. ഓഡിറ്റ്. സ്വതന്ത്ര യോഗ്യതയുള്ള ഓഡിറ്റർ സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കുന്നു, ഒരു സഹായിയായി AI ഉപയോഗിക്കുന്നു; മനുഷ്യർ ബിസിനസ്സ് യുക്തിയെ വിലയിരുത്തുന്നു. വാതിൽ: ഒപ്പിട്ട പരിശോധന റിപ്പോർട്ട്.

5. ടെസ്റ്റിംഗും സിമുലേഷനും. ടെസ്റ്റ്നെറ്റ്, ഫസിംഗും സാമ്പത്തിക അനുകരണവും. വാതിൽ: സാഹചര്യങ്ങൾ നിലനിൽക്കുന്നുണ്ടോ?

6. ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ. AI വൈറ്റ്പേപ്പർ, NatSpec, ന്യായമായ റിസ്ക് വെളിപ്പെടുത്തൽ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ; മനുഷ്യൻ സത്യം സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. ഗേറ്റ്: സാങ്കേതിക ക്ലെയിമുകൾ കോഡുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ?

7. വിതരണം. മൾട്ടി-സിഗ്നേച്ചർ സ്ഥിരീകരണം, ക്രമേണ മെയിൻനെറ്റ് എക്സിറ്റ്. വാതിൽ: സംഭവ പ്രതികരണ പദ്ധതി തയ്യാറാണോ?

8. നിരീക്ഷണം. ഓൺ-ചെയിൻ മോണിറ്ററിംഗ് ഫ്ലാഗുകൾ AI-യുമായുള്ള അപാകതകൾ; ആളുകൾ ഇടപെടുന്നു. വാതിൽ: ഒരു അപാകതയിൽ ആരാണ് ഇടപെടുക, എങ്ങനെ?

നുറുങ്ങ്: ഈ ഒഴുക്ക് ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റിലേക്ക് മാറ്റി "ആരാണ് അംഗീകരിക്കുന്നത്, പാസ് വ്യവസ്ഥ എന്താണ്?" ഓരോ വാതിലിനും. കോളങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കുക. വാക്കാലുള്ള "ശരി" അല്ല, രേഖാമൂലമുള്ള വാതിൽ അച്ചടക്കം സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക മേഖലയിൽ വ്യത്യാസം വരുത്തുന്നു.

ഒരു ഭരണ ചട്ടക്കൂട് സ്ഥാപിക്കൽ

വ്യക്തിപരമായ നല്ല മനസ്സ് മാത്രം പോരാ; ആവർത്തിക്കാവുന്ന ഒരു ചട്ടക്കൂട് ആവശ്യമാണ്. ഒരു ടീമിനോ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിനോ ഉള്ള ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഭരണം:

അംഗീകൃത വാഹന ലിസ്റ്റ്. ഏതൊക്കെ ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി ഏത് AI, സുരക്ഷാ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കാം? മിസ്റ്ററി ഷോപ്പിംഗ് കോഡിനുള്ള ഒറ്റപ്പെട്ട/എൻ്റർപ്രൈസ് ടൂൾ ഏതാണ്? സൗജന്യ ഡ്രൈവിംഗ് ചോർച്ചയുടെ അപകടസാധ്യതയാണ്.

ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം. ഒരു തുറന്ന AI ടൂളിലേക്ക് (പബ്ലിക് കോഡ്) എന്ത് ഡാറ്റയാണ് നൽകാനാവുക, അത് ഒരിക്കലും നൽകാനാകില്ല (ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാത്ത ഉപഭോക്തൃ കോഡ്, സ്വകാര്യ കീ, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ)? ഈ വ്യത്യാസം വ്യക്തമായി എഴുതണം.

രജിസ്ട്രേഷൻ അച്ചടക്കം (ഓഡിറ്റ് ട്രയൽ). ഏത് ഔട്ട്‌പുട്ടാണ് AI നിർമ്മിച്ചതെന്നും ആരാണ് അത് പരിശോധിച്ചതെന്നും രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. സുതാര്യതയ്ക്കും ഉത്തരവാദിത്തത്തിനും ഇത് ആവശ്യമാണ്.

തുടർച്ചയായ പരിശോധന. AI നിർമ്മിക്കുന്ന ഒരു സുരക്ഷാ ക്ലെയിമും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ മുന്നോട്ട് പോകുന്നില്ല; ഇതൊരു സംസ്കാരമാകണം.

ഭരണ ഘടകം

ചോദ്യം

ഉദ്ദേശം

അംഗീകൃത വാഹനങ്ങൾ

ഏത് ഉപകരണം, ഏത് ജോലി?

സ്ഥിരത, ചോർച്ച തടയൽ

ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം

എന്ത് നൽകാനും കഴിയില്ല?

സ്വകാര്യത

രജിസ്ട്രേഷൻ അച്ചടക്കം

ആരാണ് ഇത് നിർമ്മിച്ചത്, ആരാണ് ഇത് സ്ഥിരീകരിച്ചത്?

ഉത്തരവാദിത്തം

മൂല്യനിർണ്ണയ ഗേറ്റുകൾ

എന്താണ് പരിവർത്തന അവസ്ഥ?

സുരക്ഷ

താക്കോലും സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷ

Web3-നുള്ള നിർണായക മുന്നറിയിപ്പ്: പ്രൈവറ്റ് കീ (വാലറ്റിലേക്കും ഫണ്ടുകളിലേക്കും പ്രവേശനം നൽകുന്ന രഹസ്യ കീ), സീഡ് വാക്യം (വീണ്ടെടുക്കൽ വാക്കുകൾ) എന്നിവ ഒരു സാഹചര്യത്തിലും AI ടൂളിലേക്കോ പ്രോംപ്റ്റിലേക്കോ അല്ലെങ്കിൽ ഓൺലൈനിൽ എവിടെയും എഴുതപ്പെടുന്നതല്ല. ഇതിനർത്ഥം ഫണ്ടുകളുടെ നേരിട്ടുള്ള നഷ്ടം എന്നാണ്. അതുപോലെ, ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാത്ത ക്ലയൻ്റ് കോഡ് അനുമതിയില്ലാതെ ഓപ്പൺ AI ടൂളുകളിൽ ഒട്ടിക്കാൻ കഴിയില്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: "ഞാൻ AI-ക്ക് എൻ്റെ സ്വകാര്യ താക്കോൽ നൽകട്ടെ, എൻ്റെ വാലറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടാം" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ആശയം ഒരു ദുരന്തമാണ്. സ്വകാര്യ കീ സുരക്ഷിതമായ, ഓഫ്‌ലൈനിൽ അല്ലെങ്കിൽ ഹാർഡ്‌വെയർ വാലറ്റിൽ മാത്രമേ സൂക്ഷിക്കുകയുള്ളൂ. AI ഒരിക്കലും ഒരു കീ കാണരുത്.

ദുർബലമായ സമീപനം / ശക്തമായ സമീപനം

ദുർബലമായ സമീപനം:

ഓരോരുത്തരും അവർക്കാവശ്യമുള്ള AI ടൂൾ, വരുന്നതെന്തും ഉപയോഗിക്കണം. ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ ടൂളിലേക്ക് ഉപഭോക്തൃ കോഡ് ഒട്ടിച്ച് ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുക.

ശക്തമായ സമീപനം:

അംഗീകൃത വാഹനങ്ങളുടെ പട്ടികയുണ്ട്. ഒറ്റപ്പെട്ട വാഹനത്തിലും ഉപഭോക്തൃ അനുമതിയോടെയും മാത്രം രഹസ്യ കോഡ്. ഓരോ AI ഔട്ട്‌പുട്ടും വെരിഫിക്കേഷൻ ഗേറ്റിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു, ആരാണ് അത് പരിശോധിച്ചതെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുന്നു. സ്വകാര്യ താക്കോൽ ഒരു വാഹനത്തിലും പ്രവേശിക്കുന്നില്ല. ഓരോ സുരക്ഷാ ക്ലെയിമിനും സ്വതന്ത്രമായ സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമാണ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) വർക്ക്ഫ്ലോ ഗേറ്റ് പ്ലാൻ:

ആശയത്തിൽ നിന്ന് മെയിൻനെറ്റിലേക്ക് ഒരു Web3 പ്രോജക്റ്റിനായി AI- പവർഡ്, ഹ്യൂമൻ-വെരിഫൈഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ പ്ലാൻ നിർമ്മിക്കുക. ഓരോ ഘട്ടത്തിനും: AI എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്, എന്താണ് മനുഷ്യ ഗേറ്റ്, എന്താണ് പരിവർത്തന അവസ്ഥ? ഒരു ടേബിളിനൊപ്പം അവതരിപ്പിക്കുക. സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഘട്ടങ്ങളിൽ സംസ്ഥാന വിദഗ്ധരുടെ അംഗീകാരം.

2) ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണ നയം:

ഒരു ഓഡിറ്റ് ടീമിനായി "AI-ന് എന്ത് നൽകാം" എന്ന നയം എഴുതുക: പൊതു കോഡ്, ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാത്ത ഉപഭോക്തൃ കോഡ്, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ, സ്വകാര്യ കീ എന്നിവയ്ക്കുള്ള പ്രത്യേക നിയമങ്ങൾ. ഓരോ വിഭാഗത്തിനും "കയറ്റുമതി ചെയ്യാവുന്നത്/വാഹനത്തിൽ ഒറ്റപ്പെട്ടത്/ഒരിക്കലും" എന്ന് വ്യക്തമാക്കുക. നിങ്ങളുടെ കാരണങ്ങൾ എഴുതുക.

3) AI ഉപയോഗ സുതാര്യത കുറിപ്പ്:

ഒരു ഓഡിറ്റ്/ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഔട്ട്‌പുട്ടിനായി ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് സുതാര്യതാ കുറിപ്പ് നിർമ്മിക്കുക: AI എങ്ങനെ, ഏത് ഘട്ടത്തിലാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്; ഏത് ഔട്ട്പുട്ടാണ് മാനുഷികമായി പരിശോധിച്ചത്; ആത്യന്തിക ഉത്തരവാദിത്തം ആർക്കാണ്. സത്യസന്ധത പുലർത്തുകയും അളക്കുകയും ചെയ്യുക.

4) സംഭവ പ്രതികരണവും ആശയവിനിമയ പദ്ധതിയും:

ഒരു പ്രോട്ടോക്കോളിൽ ഒരു തത്സമയ സുരക്ഷാ സംഭവത്തിന് ഒരു പ്രതികരണ പദ്ധതി തയ്യാറാക്കുക: സാങ്കേതിക ഘട്ടങ്ങൾ (സ്റ്റോപ്പ്, ഫണ്ട് സംരക്ഷണം), ആശയവിനിമയം (കമ്മ്യൂണിറ്റി, ഉപയോക്താവ്), പോസ്റ്റ് (വിശകലനം, വീണ്ടെടുക്കൽ). ഇതൊരു ഡ്രാഫ്റ്റാണ്; ടീം കാലിബ്രേറ്റ് ചെയ്യണം. പരിഭ്രാന്തി ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നു; വ്യക്തവും ശാന്തവുമായിരിക്കുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ (എണ്ണങ്ങളിൽ)

കേസ് 1 - ഭരണം ചോർച്ച തടഞ്ഞു. ഒരു ഓഡിറ്റ് സ്ഥാപനം അതിൻ്റെ ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണ നയത്തിന് നന്ദി പറഞ്ഞ് രഹസ്യാത്മക ക്ലയൻ്റ് കോഡ് പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഉപകരണത്തിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഒരു ഓഡിറ്ററെ തടഞ്ഞു (നയം ഒറ്റപ്പെട്ട ഉപകരണം നിർബന്ധമാക്കി). സാധ്യമായ കരാർ ലംഘനവും ചോർച്ചയും തടഞ്ഞു. പാഠം: രേഖാമൂലമുള്ള നയം വ്യക്തിഗത പിശക് പിടിക്കുന്നു.

കേസ് 2 - ഗേറ്റ് അച്ചടക്കം സ്ഥിരത കൊണ്ടുവന്നു. ഒരു ടീം 6-പ്രോജക്റ്റ് പാദത്തിൽ ഓരോ പ്രോജക്റ്റിനും ഒരേ 8-പോർട്ട് ഫ്ലോ പ്രയോഗിച്ചു. ഓഡിറ്റിന് മുമ്പ് പിടിക്കപ്പെട്ട കണ്ടെത്തലുകളുടെ എണ്ണം 40% വർദ്ധിച്ചു, അതേസമയം മെയിൻനെറ്റിന് ശേഷമുള്ള സംഭവങ്ങളുടെ എണ്ണം പൂജ്യമാണ്. പാഠം: ആവർത്തിക്കാവുന്ന ചട്ടക്കൂട് ഗുണനിലവാരത്തെ മാനദണ്ഡമാക്കുന്നു.

കേസ് 3 - പ്രധാന ദുരന്തത്തിൽ നിന്നുള്ള തിരിച്ചുവരവ്. ഒരു ഡവലപ്പർ ഒരു ഡീബഗ് സമയത്ത് AI പ്രോംപ്റ്റിൽ ഒരു ടെസ്റ്റ് വാലറ്റിൻ്റെ സ്വകാര്യ കീ ഒട്ടിക്കാൻ പോകുകയായിരുന്നു; ടീം നയം വിലക്കിയതിനാൽ അദ്ദേഹം താക്കോൽ നിർത്തി തിരിക്കുകയായിരുന്നു. അത് യഥാർത്ഥ ഫണ്ടിംഗ് ആണെങ്കിൽ അത് ഒരു ദുരന്തമായിരിക്കും. പാഠം: താക്കോൽ ഒരു വാഹനത്തിലും പ്രവേശിക്കുന്നില്ല, ഒഴിവാക്കലുകളൊന്നുമില്ല.

വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ധാർമ്മികത ഉൾച്ചേർക്കുന്നു

ധാർമ്മികത പിന്നീട് ചേർത്ത ഒരു ഇനമല്ല, മറിച്ച് ഒഴുക്കിൻ്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഉൾച്ചേർത്ത ഒരു അച്ചടക്കമാണ്:

• മനുഷ്യൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം എല്ലാ സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക വാതിലുകളിലും ഉണ്ട്.
• പ്രതിരോധ ലക്ഷ്യം: വാഹനങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും; ഒരിക്കലും ചൂഷണം ചെയ്യാനോ കുടുക്കാനോ പാടില്ല.
• സ്വകാര്യത: ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയും കീകളും പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു.
• സുതാര്യത: AI ഉപയോഗം സത്യസന്ധമായി പറഞ്ഞിരിക്കുന്നു.
• സത്യസന്ധത: ഉപയോക്താക്കളെയും നിക്ഷേപകരെയും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നില്ല, അപകടസാധ്യതകൾ മറച്ചുവെക്കപ്പെടുന്നില്ല.
• നിഷ്പക്ഷതയും സ്ഥിരീകരണവും: എല്ലാ ക്ലെയിമുകളും ഉറവിടത്തിന് ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നു, താൽപ്പര്യ വൈരുദ്ധ്യം കണക്കിലെടുക്കുന്നു.

ഈ തത്വങ്ങൾ അമൂർത്തമല്ല; ഓരോ പ്രോംപ്റ്റിലും ഓരോ വാതിലിലും ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടിലും അത് മൂർത്തമായ തീരുമാനങ്ങളായി മാറുന്നു. ഈ മൊഡ്യൂളിൻ്റെ സാരാംശം ഇതാണ്: AI Web3 വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ ശക്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു; എന്നാൽ അത് വിധി, ഉത്തരവാദിത്തം, ധാർമ്മികത എന്നിവയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• രേഖാമൂലമുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോ/ഗേറ്റ് അച്ചടക്കത്തിൻ്റെ അഭാവം. ഒരു വാക്കാലുള്ള "ശരി" പോരാ.
• അംഗീകൃത ടൂളുകളും ഡാറ്റ പോളിസിയും ഇല്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ചോർച്ചയുടെ അപകടം.
• AI യുടെ ഉപയോഗം മറയ്ക്കുന്നു. അത് സുതാര്യതയുടെ തത്വത്തിന് എതിരാണ്.
• വാഹനത്തിന് സ്വകാര്യ കീ/രഹസ്യ കോഡ് നൽകുന്നു. നേരിട്ടുള്ള ദുരന്തം.
• ഒരു സംഭവ പ്രതികരണ പ്ലാൻ ഇല്ലാതെ തത്സമയം പോകുന്നു. പ്രതിസന്ധിയിൽ തയ്യാറെടുപ്പിൻ്റെ അഭാവം.
• ധാർമ്മികതയെ അവസാനം വരെ അവശേഷിക്കുന്ന ഒരു ഇനമായി കണക്കാക്കുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും നൈതികത ഉൾച്ചേർക്കണം.

ചുരുക്കത്തിൽ

• ആശയം മുതൽ നിരീക്ഷണം വരെയുള്ള എല്ലാ ഘട്ടത്തിലും എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഫ്ലോ ഒരു AI + ഹ്യൂമൻ വെരിഫിക്കേഷൻ ഗേറ്റ് സ്ഥാപിക്കുന്നു.
• ഭരണ ചട്ടക്കൂട്: അംഗീകൃത ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണം, ലോഗിംഗ് അച്ചടക്കം, തുടർച്ചയായ പരിശോധന.
• സ്വകാര്യ കീയും രഹസ്യ കോഡും ഒരു AI ഉപകരണത്തിനും നൽകിയിട്ടില്ല; ഇത് ഒഴിവാക്കലുകളില്ലാത്ത ഒരു നിയമമാണ്.
• ധാർമ്മിക തത്ത്വങ്ങൾ (ഉത്തരവാദിത്തം, വാദിക്കൽ, രഹസ്യാത്മകത, സുതാര്യത, സത്യസന്ധത) ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഉൾച്ചേർത്തിരിക്കുന്നു.
• AI വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ ശക്തിയെ വലുതാക്കുന്നു; ഇത് വിധി, ഉത്തരവാദിത്തം, ധാർമ്മികത എന്നിവയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ല.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങൾക്കോ നിങ്ങളുടെ ടീമിനോ വേണ്ടി ഒരു പേജ് "Web3 AI ഉപയോഗ ചട്ടക്കൂട്" എഴുതുക: (1) ആശയത്തിൽ നിന്ന് മെയിൻനെറ്റിലേക്കുള്ള 8-ഘട്ട ഗേറ്റ്‌വേ, (2) ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണ നയം, (3) കീ/സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ, (4) നൈതിക തത്വങ്ങളുടെ ലിസ്റ്റ്. ഈ ചട്ടക്കൂട് അനുസരിച്ച് ഈ മൊഡ്യൂളിൽ നിങ്ങൾ പഠിച്ച ഒരു യഥാർത്ഥ ടാസ്‌ക് (ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു കരാർ ഓഡിറ്റ്) നന്നായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുക, കൂടാതെ AI ഏറ്റവും വിശ്വസനീയവും ഏറ്റവും വിശ്വസനീയവുമായ ഘട്ടം ഏതെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ആശയത്തിൽ നിന്ന് മെയിൻനെറ്റിലേക്ക് എഴുതിയ ഒരു ഗേറ്റ് അച്ചടക്കം എനിക്കുണ്ട്.
• [ ] എനിക്ക് അംഗീകൃത വാഹന, ഡാറ്റ വർഗ്ഗീകരണ നയമുണ്ട്.
• [ ] സ്വകാര്യ താക്കോൽ/രഹസ്യ കോഡ് ഒരിക്കലും വാഹനത്തിന് നൽകില്ലെന്ന് ഞാൻ ചട്ടം വെച്ചിട്ടുണ്ട്.
• AI യുടെ ഉപയോഗം ഞാൻ സുതാര്യമായി രേഖപ്പെടുത്തുന്നു.
• [ ] ഞാൻ എല്ലാ സുരക്ഷാ ക്ലെയിമുകളും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കൽ ഗേറ്റിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു.
• [ ] എനിക്ക് ഒരു സംഭവ പ്രതികരണ പ്ലാൻ ഉണ്ട്.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും നൈതിക തത്വങ്ങൾ ഉൾച്ചേർത്തിട്ടുണ്ട്; ഉത്തരവാദിത്തം ജനങ്ങളുടേതാണെന്ന് ഞാൻ അംഗീകരിച്ചു.

മൊഡ്യൂൾ പരീക്ഷ

1. ബ്ലോക്‌ചെയിനിലും വെബ്3യിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഏറ്റവും കൃത്യമായ സ്ഥാനനിർണ്ണയം ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ്?

• എ) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് സ്വന്തമായി സുരക്ഷാ ഓഡിറ്റ് പൂർത്തിയാക്കാനും കോഡ് മെയിൻനെറ്റിലേക്ക് നേരിട്ട് ഇറക്കുമതി ചെയ്യാനും കഴിയും
• B) Web3-ൽ AI പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല; എല്ലാ ജോലികളും പൂർണ്ണമായും കൈകൊണ്ട് ചെയ്യണം
• സി) AI ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേറ്ററും ആക്സിലറേറ്റർ അസിസ്റ്റൻ്റുമാണ്; സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക അന്തിമ അംഗീകാരം യോഗ്യതയുള്ള വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ പക്കലാണ് ✔
• ഡി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് മനുഷ്യനേക്കാൾ വസ്തുനിഷ്ഠമായതിനാൽ, സുരക്ഷാ തീരുമാനങ്ങൾ അതിന് വിടണം.

വിവരണം: Web3-ൽ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പിശകുകൾ മാറ്റാനാകാതെ നേരിട്ട് പണമായി മാറുന്നു. നിർമ്മിത ബുദ്ധി; ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ചോദ്യങ്ങൾ എഴുതുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ആക്സിലറേറ്റർ അസിസ്റ്റൻ്റാണിത്. സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക ഓഡിറ്റുകളിൽ, പ്രൊഫഷണൽ ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുന്ന യോഗ്യതയുള്ള വിദഗ്‌ധരുടേതാണ് അന്തിമമായി പറയുക; പിശകുകളുടെ വില കുറയുന്നതിനനുസരിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ സംഭാവന വർദ്ധിക്കുന്നു.

2. ഒരു സ്‌മാർട്ട് കരാർ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ കോഡ് എഴുതാൻ AI-യെ ലഭിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ സമീപനം ഏതാണ്?

• എ) പരീക്ഷിച്ച/പരിശോധിച്ച ലൈബ്രറികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ചട്ടക്കൂട് നിർമ്മിക്കുക, കംപൈൽ ചെയ്യുക, ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുക, ടെസ്റ്റ്നെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക ✔
• ബി) ആദ്യം മുതൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിലേക്ക് സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ ഒരു അതുല്യമായ രീതിയിൽ എഴുതുന്നു
• സി) കോഡ് കംപൈൽ ചെയ്തയുടൻ, അത് സുരക്ഷിതമാണെന്ന് കരുതി മെയിൻനെറ്റിലേക്ക് നേരിട്ട് കൈമാറുക.
• ഡി) ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ അവസാനം വരെ വിടുക, പ്രവർത്തനത്തിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക

വിശദീകരണം: ആദ്യം മുതൽ സുരക്ഷിതമായി അച്ചടിക്കുന്നത് അപകടകരമാണ്; യഥാർത്ഥ സുരക്ഷാ കോഡിൽ AI തെറ്റുകൾ വരുത്തിയേക്കാം, പരിശീലന ഡാറ്റ കാലഹരണപ്പെട്ടതായിരിക്കാം. പരീക്ഷിച്ചതും പരീക്ഷിച്ചതുമായ ലൈബ്രറികൾ (ഉദാ. ഓപ്പൺസെപ്പെലിൻ) അടിസ്ഥാനമാക്കി നിർമ്മിച്ച ഒരു ചട്ടക്കൂട് ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ് ശരിയായ സമീപനം, തുടർന്ന് ടെസ്റ്റ്നെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക.

3. ഒരു കരാറിനെക്കുറിച്ച് AI-യോട് ചോദിക്കുകയും 'കാര്യമായ ഒരു സുരക്ഷാ പ്രശ്‌നമുണ്ടെന്ന് തോന്നുന്നില്ല' എന്ന ഉത്തരം ലഭിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു ഓഡിറ്റർ ഇതിനെ എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കണം?

• A) കോഡ് ഇപ്പോൾ സുരക്ഷിതമായി കണക്കാക്കുകയും ഓഡിറ്റിംഗ് ചുരുക്കുകയും ചെയ്യാം
• ബി) സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്റ് ഇനി ആവശ്യമില്ല
• സി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഓരോ വിഭാഗത്തെയും പൂർണ്ണമായും സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനാൽ ഫലം ഉറപ്പാണ്.
• ഡി) ഇതൊരു ഉറപ്പല്ല; ഒറിജിനൽ, ബിസിനസ് ലോജിക് പിശകുകൾ AI നഷ്‌ടപ്പെട്ടേക്കാം, ഹോളിസ്റ്റിക് ഓഡിറ്റിംഗ് ഇപ്പോഴും ആവശ്യമാണ് ✔

വിശദീകരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എന്തെങ്കിലും കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്നില്ല എന്നത് അത് നിലവിലില്ലെന്ന് തെളിയിക്കുന്നില്ല; അസാന്നിധ്യത്തിൻ്റെ തെളിവ് തെളിവുകളുടെ അഭാവമല്ല. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പ്രത്യേകിച്ചും അതുല്യമായ കേടുപാടുകളും ബിസിനസ്സ് ലോജിക് പിശകുകളും ഒഴിവാക്കുന്നു. 'സുരക്ഷിതം' എന്ന ഒഴുക്കുള്ള പ്രസ്താവന ഒരു ഉറപ്പല്ല, മാത്രമല്ല സമഗ്രമായ നിയന്ത്രണത്തിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുകയുമില്ല.

4. വൾനറബിലിറ്റി സ്കാനിംഗിലെ കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ ഏറ്റവും ദുർബലമായ മേഖല ഇനിപ്പറയുന്നവയിൽ ഏതാണ്?

• എ) റീഎൻട്രൻസി പോലെ അറിയപ്പെടുന്നതും വ്യക്തവുമായ പാറ്റേണുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു
• B) MEV/ഫ്രണ്ട്-റണ്ണിംഗ്, പ്രോട്ടോക്കോൾ-നിർദ്ദിഷ്ട ബിസിനസ് ലോജിക് കേടുപാടുകൾ ✔
• സി) ഒരു സ്റ്റാറ്റിക് അനാലിസിസ് ടൂളിൻ്റെ ഔട്ട്പുട്ട് പ്ലെയിൻ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കുന്നു
• ഡി) ആക്‌സസ് കൺട്രോളിൻ്റെ നഷ്‌ടമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക

വിവരണം: പുനഃപ്രവേശനം, ആക്‌സസ് കൺട്രോൾ, പൂർണ്ണസംഖ്യാ പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ പോലെ അറിയപ്പെടുന്നതും വ്യക്തമല്ലാത്തതുമായ പാറ്റേണുകൾക്കായി സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിൽ AI ശക്തമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, MEV/ഫ്രണ്ട്-റണ്ണിംഗ്, പ്രോട്ടോക്കോൾ-നിർദ്ദിഷ്ട ബിസിനസ് ലോജിക്ക് കേടുപാടുകൾ സാന്ദർഭികവും പലപ്പോഴും അതുല്യവുമാണ്; ഇവ AI യുടെ അന്ധതയാണ്, കൂടാതെ മനുഷ്യ വൈദഗ്ധ്യവും അനുകരണവും ആവശ്യമാണ്.

5. ഓൺ-ചെയിൻ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സുരക്ഷിതവും അപകടസാധ്യതയുള്ളതുമായ മാർഗങ്ങൾ ഏതാണ്?

• എ) ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ കാര്യം ഒരു ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ചോദ്യം പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്; ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് തത്സമയ ഡാറ്റ അഭ്യർത്ഥിക്കുകയും അത് സ്ഥിരീകരിക്കാതിരിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും അപകടകരമായ കാര്യം
• ബി) കൃത്രിമബുദ്ധിയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് തത്സമയ ഡാറ്റ അഭ്യർത്ഥിക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ കാര്യം; ചോദ്യം എഴുതുന്നത് അനാവശ്യമാണ്
• സി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർമ്മിച്ച ഹാഷുകളും വിലാസങ്ങളും എല്ലായ്പ്പോഴും വിശ്വസനീയമാണ്, സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമില്ല.
• ഡി) ഉറവിടത്തിലേക്ക് അഭിപ്രായങ്ങൾ ലിങ്ക് ചെയ്യുന്നത് സമയം പാഴാക്കലാണ്; സുഗമമായ ഒരു സംഗ്രഹം മതി

വിശദീകരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ലൈവ് ചെയിനിനെ ആശ്രയിക്കുന്നില്ല; ഇടപാടിന്/വിലാസത്തിനായി നേരിട്ട് ചോദിക്കുന്നത് ഒരു നിർമ്മിത (ഹാലുസിനേറ്ററി) ഹാഷും വിലാസവും ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഉറവിടം ഫലം പുറപ്പെടുവിക്കുന്നതിനാൽ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പിൻവലിക്കുന്ന ചോദ്യം (ഉദാ. ഡ്യൂൺ SQL) പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നതാണ് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ ഉപയോഗം. സ്വതന്ത്ര വ്യാഖ്യാനം അപകടകരമാണ്, ഓരോ നമ്പറും ബ്ലോക്ക് എക്സ്പ്ലോററിൽ സ്ഥിരീകരിക്കണം.

6. DeFi പ്രോട്ടോക്കോളുകളിൽ ഏത് തരത്തിലുള്ള കേടുപാടുകളാണ് ഏറ്റവും ചെലവേറിയത്, എന്തുകൊണ്ടാണ് അവ AI-യെ വെല്ലുവിളിക്കുന്നത്?

• എ) സ്പെല്ലിംഗ്/കംപൈലേഷൻ പിശകുകൾ മാത്രം; AI ഇവ എളുപ്പത്തിൽ പിടിക്കുന്നു
• ബി) ഇൻ്റർഫേസ് പിശകുകൾ മാത്രം; സാമ്പത്തിക രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് ഇതുമായി യാതൊരു ബന്ധവുമില്ല
• സി) സാമ്പത്തിക/ബിസിനസ് ലോജിക് വിടവുകൾ; കോഡ് ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽപ്പോലും, പ്രോട്ടോക്കോൾ സാമ്പത്തികമായി ചൂഷണം ചെയ്യപ്പെടുകയും AI ഇത് നഷ്‌ടപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും ✔
• ഡി) അക്ഷരപ്പിശകുകൾ മാത്രം; സാമ്പത്തിക ഭദ്രത പരിഗണിച്ച് നിർണായകമായി തെളിയിക്കപ്പെട്ടു, അനുകരണത്തിൻ്റെ ആവശ്യമില്ല

വിശദീകരണം: DeFi-യിൽ, ഏറ്റവും ചെലവേറിയ ചൂഷണങ്ങൾ സാധാരണയായി കോഡിൻ്റെ സാങ്കേതിക പിശകിൽ നിന്നല്ല, സാമ്പത്തിക/ബിസിനസ് ലോജിക്കിൻ്റെ (ഒറാക്കിൾ കൃത്രിമത്വം, ഫ്ലാഷ് ലോൺ വില വളച്ചൊടിക്കൽ, പ്രോത്സാഹന ദുരുപയോഗം) ചൂഷണത്തിൽ നിന്നാണ് ഉണ്ടാകുന്നത്. കോഡ് സാങ്കേതികമായി 'ശരിയായി' പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, പ്രോട്ടോക്കോൾ സാമ്പത്തികമായി കബളിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. സ്റ്റാൻഡേർഡ് കോഡ് സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിൽ AI മികച്ചതാണെങ്കിലും, പലപ്പോഴും ഈ സാന്ദർഭികവും അതുല്യവുമായ സാമ്പത്തിക പരാധീനതകൾ കാണാൻ കഴിയില്ല; ഇവയ്ക്ക് സിമുലേഷനും മനുഷ്യ വൈദഗ്ധ്യവും ആവശ്യമാണ്.

7. ടോക്കനോമിക് മോഡലിംഗിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ തെറ്റ് എന്താണ്, അത് എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാം?

• എ) വളരെ അശുഭാപ്തിവിശ്വാസം; കൂടുതൽ ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള അനുമാനങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുക എന്നതാണ് പരിഹാരം
• ബി) ഏക / ശുഭാപ്തിവിശ്വാസം; നെഗറ്റീവ് സാഹചര്യങ്ങളുള്ള സമ്മർദ്ദ പരിശോധനയും സിമുലേഷൻ ഉപയോഗിച്ചുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയവുമാണ് പരിഹാരം
• സി) ഇത് വളരെയധികം ടേബിളുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു; ടേബിളുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക എന്നതാണ് പരിഹാരം
• ഡി) ഒരു വിതരണ പട്ടിക നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ പരാജയം; മോഡൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ തീരെ പാടില്ല എന്നതാണ് പരിഹാരം

വിശദീകരണം: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സാധാരണയായി ഒരു ശുഭാപ്തിവിശ്വാസമുള്ള ഒരു സാഹചര്യം അനുമാനിക്കുന്നു, അവിടെ വില എപ്പോഴും വർദ്ധിക്കുന്നു, ഉപയോക്താവ് എപ്പോഴും വർദ്ധിക്കുന്നു; ഇത് സുസ്ഥിരമല്ലാത്ത മോഡലുകളെ 'സുസ്ഥിരമായി' ദൃശ്യമാക്കുന്നു, ഇത് തകർച്ചയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. പ്രതികൂല സാഹചര്യങ്ങൾ (ബിയർ മാർക്കറ്റ്, ബൗണ്ടി ഹണ്ടർ എസ്‌കേപ്പ്, തിമിംഗല വിൽപ്പന) ഉപയോഗിച്ച് മോഡലിനെ സമ്മർദത്തിലാക്കുകയും യഥാർത്ഥ സിമുലേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് എമിഷൻ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പരിശോധിക്കുകയുമാണ് നടപടി.

8. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നിർമ്മിച്ച ഒരു ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ് 'നിങ്ങളുടെ ഫണ്ട് എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും പിൻവലിക്കാം' എന്ന് പറയുന്നു, എന്നാൽ കരാറിൽ 7 ദിവസത്തെ ലോക്ക് ഉണ്ട്. ഈ സാഹചര്യം എന്താണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്?

• എ) ഒരു പ്രശ്നവുമില്ല; പ്രമാണം ഒഴുക്കുള്ളതാണെങ്കിൽ, അത് അതേപടി പ്രസിദ്ധീകരിക്കാം
• ബി) കോഡ് തെറ്റാണ്, പ്രമാണം ശരിയാണ്; കോഡ് പ്രമാണവുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം
• സി) ഉപയോക്താവ് എന്തായാലും പ്രമാണം നോക്കുന്നില്ല; പൊരുത്തക്കേട് അപ്രസക്തമാണ്
• ഡി) പ്രമാണം കോഡുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല; എല്ലാ സാങ്കേതിക ക്ലെയിമുകളും യഥാർത്ഥ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കണം, തെറ്റായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ഉപയോക്താവിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കും ✔

വിവരണം: ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ കോഡ് വിവരിക്കുന്നു; അത് കോഡ് തന്നെയല്ല. AI കോഡിൻ്റെ യഥാർത്ഥ സ്വഭാവത്തെ തെറ്റായി പ്രതിനിധീകരിച്ചേക്കാം, അത് ഉപയോക്താവിനെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുകയും ഒരു സുരക്ഷാ പ്രശ്നമായി മാറുകയും ചെയ്യും. അതുകൊണ്ടാണ് എല്ലാ സാങ്കേതിക ക്ലെയിമുകളും യഥാർത്ഥ കോഡിനെതിരെ പരിശോധിക്കേണ്ടത്; തെറ്റായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ ശരിയായ കോഡിനേക്കാൾ അപകടകരമാണ്, കാരണം ഉപയോക്താവ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷനെ വിശ്വസിക്കുന്നു.

9. AI ഒരു ടോക്കൺ കരാർ സ്കാൻ ചെയ്യുകയും ഒരു 'റെഡ് ഫ്ലാഗ്' ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കും (ഉദാ. ഉടമയ്ക്ക് കൈമാറ്റം നിർത്താം)?

• എ) പതാക ഉറവിടവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ സന്ദർഭവും മാനുഷിക വിധിയും ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുന്നു; അന്തിമ വിധി/അപവാദം ഒഴിവാക്കിയിരിക്കുന്നു ✔
• ബി) കരാർ തീർച്ചയായും വഞ്ചനയായി പ്രഖ്യാപിക്കുകയും ഉടൻ പ്രഖ്യാപിക്കുകയും ചെയ്യും
• സി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പതാക സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനാൽ, കൂടുതൽ പരിശോധനയുടെ ആവശ്യമില്ല
• ഡി) പതാക അവഗണിക്കപ്പെട്ടു; ഉടമയുടെ പ്രത്യേകാവകാശങ്ങൾ ഒരിക്കലും അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നില്ല

വിവരണം: അറിയപ്പെടുന്ന വഞ്ചന പാറ്റേണുകൾ ഫ്ലാഗുചെയ്യുന്നതിന് കൃത്രിമബുദ്ധി സഹായകരമാണ്, പക്ഷേ കൃത്യമായ വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്താൻ കഴിയില്ല; ചില നിയമാനുസൃത കരാറുകളിൽ (ഉദാ. മൾട്ടി-സിഗ്നേച്ചർ ഗവേണൻസ് പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നത്) സ്റ്റോപ്പേജ് പവർ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ഓരോ പതാകയും ഉറവിടവുമായി (കോഡ്/ചെയിൻ) ലിങ്ക് ചെയ്യുകയും അതിൻ്റെ സന്ദർഭവും മാനുഷിക വിധിയും ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുകയും വേണം; മിതമായ ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുകയും സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ആരോപണങ്ങൾ (അപവാദം) ഒഴിവാക്കുകയും വേണം.

10. ബ്ലോക്ക്‌ചെയിൻ 'സുരക്ഷ-നിർണ്ണായക'മായതിനാൽ AI ഔട്ട്‌പുട്ടിന് വിദഗ്ധരുടെ അംഗീകാരം മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയാത്തതിൻ്റെ ഏത് കാരണവുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?

• എ) കൃത്രിമബുദ്ധി വളരെ സാവധാനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാൽ പ്രായോഗികബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല
• ബി) കാരണം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എല്ലായ്പ്പോഴും കംപൈലേഷൻ പിശകുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു
• സി) യഥാർത്ഥ പിശക് കാണാൻ കഴിയാത്തത്, തെറ്റായ ഉറപ്പ്, കാലികമായിരിക്കാത്തത്, ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിയാത്തത് എന്നിവ കാരണം കൃത്രിമ ബുദ്ധിക്ക് മാറ്റാനാവാത്ത അപകടസാധ്യത മറയ്ക്കാൻ കഴിയില്ല ✔
• ഡി) ഇംഗ്ലീഷിൽ മാത്രമേ പ്രവർത്തിക്കൂ എന്നതിനാൽ തുർക്കി പ്രോജക്റ്റുകളിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല.

വിശദീകരണം: ഒരു സുരക്ഷാ-നിർണ്ണായക മേഖലയിലെ പിശകുകൾ മാറ്റാനാവാത്തതും ഗുരുതരമായ നഷ്ടത്തിലേക്ക് നേരിട്ട് നയിക്കുന്നതുമാണ് (ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡോളർ). ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് യഥാർത്ഥ/സാന്ദർഭിക പിശക് കാണാൻ കഴിയില്ല, ഒഴുക്കുള്ള ഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് തെറ്റായ ഉറപ്പ് നൽകാൻ കഴിയും, പരിശീലന കട്ട് ഓഫ് തീയതിക്ക് ശേഷമുള്ള കാലയളവ് അറിയില്ല, ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിയില്ല. എഞ്ചിനീയറിംഗ് അംഗീകാരം സാങ്കേതികവും നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ പ്രതിബദ്ധതയാണ്; ഒരു യന്ത്രത്തിന് ഈ പ്രതിബദ്ധത ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയില്ല, അതിനാൽ അന്തിമ അംഗീകാരം യോഗ്യതയുള്ള വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ പക്കലാണ്.

11. മെയിൻനെറ്റിലേക്ക് ചോർന്നൊലിക്കുന്ന ഒരൊറ്റ AI ബഗിൽ നിന്ന് സുരക്ഷാ നിർണായകമായ Web3 പ്രോജക്റ്റ് പരിരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർഗം ഏതാണ്?

• എ) മുഴുവൻ പ്രക്രിയയും ഒരൊറ്റ AI ടൂളിലേക്ക് ഡെലിഗേറ്റ് ചെയ്യുകയും അവസാനം നോക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
• ബി) ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഹ്യൂമൻ വെരിഫിക്കേഷൻ ഗേറ്റും പാസ് കണ്ടീഷനും ഇടുന്ന ലേയേർഡ് വെരിഫിക്കേഷൻ നടപ്പിലാക്കുക ✔
• സി) സമയം ലാഭിക്കുന്നതിനായി സ്വതന്ത്ര ഓഡിറ്റ് ഗേറ്റ് മറികടക്കുക
• D) ഓരോ ഡവലപ്പർക്കും ലോഗുകളൊന്നും സൂക്ഷിക്കാതെ സ്വന്തം ടൂൾ ഉപയോഗിക്കാൻ സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്

വിശദീകരണം: ലേയേർഡ് വെരിഫിക്കേഷനിൽ, ഓരോ ഘട്ടത്തിലും (എഴുതുക, സ്കാൻ ചെയ്യുക, ഓഡിറ്റ്, ടെസ്റ്റ്/സിമുലേഷൻ, വിന്യാസം, നിരീക്ഷണം) ഒരു ഹ്യൂമൻ വെരിഫിക്കേഷൻ ഗേറ്റും ക്ലിയർ പാസ് കണ്ടീഷനും (ടെസ്റ്റ് പാസ്സായോ, ഓഡിറ്റർ സൈൻ ഓഫ് ചെയ്തോ, സിമുലേഷൻ ഹോൾഡ് ചെയ്തോ) സ്ഥാപിക്കും. ഒരു വാതിലിലൂടെ മറ്റൊരു വാതിലിലൂടെ കടന്നുപോകാൻ കഴിയില്ല; ഈ ലേയേർഡ് ഘടന ഒരു AI പിശക് ജീവനുള്ളവരിലേക്ക് ചോരുന്നത് തടയുന്നു.

12. ഒരു ഡീബഗ് സമയത്ത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൽ നിന്ന് സഹായം ലഭിക്കുമ്പോൾ സ്വകാര്യ കീ അല്ലെങ്കിൽ സീഡ് വാക്യം സംബന്ധിച്ച മാറ്റമില്ലാത്ത നിയമം എന്താണ്?

• A) വാലറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള കീകൾ മാത്രമേ സ്വതന്ത്രമായി പങ്കിടാൻ കഴിയൂ
• ബി) കീ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്താൽ, അത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് നൽകാം
• സി) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വിശ്വസനീയമാകുമ്പോൾ, വാലറ്റ് മാനേജ്മെൻ്റ് അതിന് വിട്ടുകൊടുക്കാം
• ഡി) സ്വകാര്യ കീയും സീഡ് വാക്യവും ഏതെങ്കിലും കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപകരണത്തിലേക്കോ പ്രോംപ്റ്റിലേക്കോ ഒരു സാഹചര്യത്തിലും നൽകാനാവില്ല ✔

വിവരണം: സ്വകാര്യ കീയും സീഡ് ശൈലികളും വാലറ്റിലേക്കും ഫണ്ടുകളിലേക്കും ഉള്ള മുഴുവൻ ആക്‌സസ്സ് ആണ്. ഒരു സാഹചര്യത്തിലും ഇവ ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളിലേക്കോ പ്രോംപ്റ്റിലേക്കോ മറ്റേതെങ്കിലും ഓൺലൈൻ ലൊക്കേഷനിലേക്കോ എഴുതിയിട്ടില്ല; അല്ലാത്തപക്ഷം ഫണ്ടുകളുടെ നേരിട്ടുള്ളതും വീണ്ടെടുക്കാനാകാത്തതുമായ നഷ്ടം ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്. കീകൾ സുരക്ഷിതമായ, വെയിലത്ത് ഓഫ്‌ലൈൻ/ഹാർഡ്‌വെയർ വാലറ്റിൽ മാത്രമേ സൂക്ഷിക്കുകയുള്ളൂ.

13. ഒരു ഓഡിറ്റ് സ്ഥാപനത്തിൽ രഹസ്യാത്മക ക്ലയൻ്റ് കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഉപയോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഭരണ സമീപനം ഏതാണ്?

• എ) ഒറ്റപ്പെട്ട വാഹനത്തിലും ഉപഭോക്തൃ അംഗീകാരത്തോടെയും ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണ നയം ഉപയോഗിച്ച് മാത്രം രഹസ്യ കോഡ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക ✔
• ബി) വേഗത്തിലുള്ള ഫലങ്ങൾക്കായി ഏതെങ്കിലും പൊതു ഉപകരണത്തിലേക്ക് രഹസ്യ കോഡ് ഒട്ടിക്കുക
• സി) കോഡ് രഹസ്യമാണെങ്കിൽ കാര്യമില്ല; ഓരോ ഡാറ്റയ്ക്കും ഓരോ ടൂളും സൗജന്യമാണ്
• ഡി) ചോർച്ചയുണ്ടെങ്കിൽപ്പോലും, മുൻകരുതലുകൾ അനാവശ്യമാണ്, കാരണം ഉത്തരവാദിത്തം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പ്രൊവൈഡറിൻ്റേതാണ്

വ്യക്തത: അനുമതിയില്ലാതെ ഒരു പൊതു AI ടൂളിലേക്ക് റിലീസ് ചെയ്യാത്ത (അടഞ്ഞ ഉറവിടം) ക്ലയൻ്റ് കോഡ് ഒട്ടിക്കുന്നത് കരാർ ലംഘനവും ചോർച്ചയുടെ അപകടവുമാണ്. ശരിയായ ഭരണം; പബ്ലിക് കോഡ്, രഹസ്യാത്മക ഉപഭോക്തൃ കോഡ്, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ, സ്വകാര്യ കീ എന്നിവയ്‌ക്കായി പ്രത്യേക നിയമങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക, ഒരു ഡാറ്റാ വർഗ്ഗീകരണ നയം, ഒറ്റപ്പെട്ട/എൻ്റർപ്രൈസ് ടൂളുകളിലും ഉപഭോക്തൃ അംഗീകാരത്തോടെയും മാത്രം രഹസ്യ കോഡ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.