Câștiguri:
- Înțelegerea faptului că cea mai sigură contribuție a inteligenței artificiale este scrierea interogărilor de extracție a datelor, că interpretarea liberă este riscantă și că fiecare număr trebuie confirmat în exploratorul de blocuri.
- Abilitatea de a aplica disciplina de a extrage date de la sursă, știind că solicitarea datelor în lanț live direct de la inteligența artificială produce hash-uri/adrese false
- Înțelegeți că datele în lanț dovedesc vizibilitate, dar nu intenție și limitele etice ale dezanonimizării și țintirii
Unul dintre cele mai mari puncte forte ale blockchain-ului este transparența sa: fiecare tranzacție, fiecare transfer, fiecare interacțiune contractuală este înregistrată public și permanent. Analiza în lanț – examinarea tranzacțiilor în lanț, a adresei și a datelor privind fluxul de bani – este actul de a citi această înregistrare publică și de a-i da sens: urmărirea unui portofel, urmărirea fluxului de bani, măsurarea utilizării unui protocol. În această unitate, vom învăța cum să folosim AI ca asistent de analiză a datelor și, în mod critic, cum să validăm fiecare număr.
Structura datelor în lanț
Datele lanțului sunt stratificate:
- Bloc: O unitate marcată de timp în care tranzacțiile sunt grupate.
- Tranzacție (tx): Apel de valoare sau contract de la o adresă la alta; Este identificat cu un hash unic.
- Adresă/portofel: identitatea în care fondurile sunt păstrate și tranzacționate.
- Eveniment (eveniment/jurnal): Înregistrări structurale emise de contracte care descriu ceea ce s-a întâmplat.
- Transfer de jetoane: schimbarea mâinilor de jetoane, cum ar fi ERC-20/ERC-721.
Pentru a vizualiza aceste date, sunt folosite block explorer (un site care afișează date în lanț, cum ar fi Etherscan) sau platforme de interogare (cum ar fi Dune, The Graph). AI nu „știe” aceste date în sine; Acesta interpretează datele pe care le furnizați sau scrie interogarea pentru a prelua datele.
Atenție: A spune AI „să preia tranzacțiile acelui portofel” este inutil și periculos - AI nu este conectat la lanțul live și poate genera hash-uri/adrese false. Utilizare corectă: extrageți datele și le dați AI, AI le interpretează; Sau AI-ul vă scrie interogarea care va extrage datele și o rulați.
Două roluri cheie ale AI în analiza în lanț
1. Scrierea de interogări. În platforme precum Dune Analytics, datele sunt extrase cu interogări asemănătoare SQL. AI este puternică la scrierea acestor interogări: „scrieți interogarea care returnează numărul zilnic de tranzacții al următorului contract pentru ultimele 30 de zile”. Interogarea este deterministă; îl rulezi și vezi rezultatul — riscul de halucinație este scăzut deoarece sursa de date produce rezultatul, nu AI.
2. Interpretarea rezultatelor. Dați datele pe care le-ați capturat AI și întrebați: „Ce arată acest flux de bani? Există un model?” intrebi tu. Riscul de halucinații este mare aici; Fiecare comentariu trebuie să facă legătura cu sursa.
Profilul de risc al acestor două roluri este diferit: scrierea interogărilor este relativ sigură (rezultatul provine de la sursă), interpretarea liberă este relativ riscantă (AI o poate inventa).
Prompt slab / Prompt puternic
Prompt slab:
Analizați tranzacțiile următorului portofel: 0x1234...
AI nu depinde de datele live; Acest îndemn îl împinge să inventeze lucrurile.
Prompt puternic (pentru interogare):
Rolul dumneavoastră: analist de date în lanț. Scrieți o interogare SQL pentru Dune: returnați numărul ZILNIC de adrese unice ale expeditorului și volumul total de transfer al contractului [următorul simbol ERC-20] în ultimele 30 de zile. Descrieți numele tabelelor și câmpurilor pe care le-ați folosit. Dacă interogarea nu funcționează, notează-ți ipotezele astfel încât să o pot remedia. ADAPTAREA DATELOR; doar generați interogarea.
Solicitare puternică (pentru comentarii):
Mai jos este rezultatul ACTUAL Dune (l-am împușcat). Interpretați modelele bazate exclusiv pe numerele de fapt din această diagramă: creșterea/scăderea volumului, salt neobișnuit, concentrare. Afișați fiecare comentariu cu rândul/numărul corespunzător. Nu adăugați numere care nu sunt în tabel. Nu pretindeți cauzalitate; Scrieți posibilele explicații ca „ipoteză”.
Patru șabloane copiabile
1) Generarea de interogări:
Scrieți o interogare pentru Dune/SQL: [perioada de timp] pe [contract/adresă] pentru [metric]. Explicați tabelele pe care le-ați folosit și logica JOIN. Voi rula și voi verifica rezultatul; fabricarea datelor.
2) Schiță de urmărire a fluxului de bani:
Vă voi oferi un set de înregistrări REALE de transfer (adresă, sumă, oră). Transformă-le într-o narațiune a fluxului urmăribil: unde s-au dus fondurile, există concentrare? Folosește numai înregistrările pe care le furnizez; conectați fiecare pas la linia corespunzătoare. Adresă falsă.
3) Interpretare metrică:
Comentează tabelul cu valori reale de mai jos: numărul de utilizatori, volumul, media pe tranzacție. Precizați modificările semnificative și cauzele posibile (ipoteză). Adăugarea datelor care nu sunt în tabel; stabilirea cauzalităţii definitive.
4) Marcarea anomaliilor:
Linia de referință: această adresă gestionează în mod normal ~[N] tranzacții, ~[X] volum pe zi. Îți voi da înregistrările reale. Marcați numai evenimentele care se abat de la linia de bază pe baza a ceea ce s-a întâmplat DE fapt în înregistrare; arată fiecare cu o linie. Încheiați comentariul cu „necesită revizuire”.
Trei mini cutii (în cifre)
Cazul 1 — Interogarea 1 a redus ziua la 20 de minute. Un analist încerca să extragă manual creșterea utilizatorilor de 90 de zile a unui protocol. El a făcut ca AI să scrie o interogare Dune; Am primit o interogare de lucru și un grafic în 20 de minute. Cifrele au fost de încredere pentru că au venit de la sursă. Lecție: scrierea interogărilor este cea mai sigură și eficientă contribuție a AI.
Cazul 2 – Hash fals prins. Un analist i-a spus direct AI „să rezume tranzacțiile recente ale acelui portofel de balene”. AI a dat o listă fluentă; Dar când a fost verificat pe Etherscan, majoritatea hashe-urilor tranzacțiilor au fost inventii care nu existau deloc. Lecție: a cere AI pentru date live produce halucinații; datele sunt extrase din sursă.
Cazul 3 – Modelul de concentrare confirmat. Un analist a oferit AI datele reale de transfer pe care le-a capturat și le-a interpretat. YZ a remarcat un model în care fondurile erau concentrate în câteva adrese. Analistul a confirmat această adresă prin adresa din exploratorul de blocuri - modelul era real și indica un risc de distribuție. Lecția: interpretarea cu date reale este valoroasă; Dar confirmarea este din nou de la sursă.
Confidențialitate și etică
În timp ce datele în lanț sunt „deschise”, analiza lor are limite etice:
- De-anonimizare: potrivirea adreselor cu persoane reale (în special cu date scurse) este o încălcare gravă a confidențialității; realizat numai într-un context legal și autorizat.
- Hărțuire/direcționare: nu este etică să urmăriți un portofel și să-l vizați pe proprietarul acestuia.
- Sfaturi pentru investiții: concluzii precum „Acea balenă cumpără, ar trebui și tu” sunt atât înșelătoare, cât și provoacă răspundere.
- Lipsa contextului: Datele în lanț nu indică intenția; Un transfer poate fi o infracțiune sau una obișnuită. Suprainterpretarea este periculoasă.
Sfat: Măsurați fiecare afirmație din lanț ca „datele arată X”, nu „persoana face Y”. Lanțul face tranzacția vizibilă, dar nu dovedește intenția.
Greșeli comune
- Solicitarea datelor live direct de la AI. Generează hash/adresă falsă.
- Nu se leagă comentariul la sursă. Fiecare număr trebuie confirmat în exploratorul de blocuri.
- Corelație greșită cu cauzalitate. Modelul lanțului nu dovedește intenția.
- Potrivirea adreselor cu persoane neconfirmate. Risc de încălcare a confidențialității și de eroare.
- Transformarea inferenței în lanț în consiliere de investiții. Este înșelător și creează răspundere.
- Partajarea interogării fără a o documenta în loc de un contract mare. Repetabilitate dispare.
Pe scurt
- Analiza în lanț este procesul de citire și extragere a semnificației din datele lanțului deschis.
- Cea mai sigură contribuție a AI este scrierea de interogări; Rezultatul vine de la sursă, riscul de halucinații este scăzut.
- Interpretarea liberă este riscantă; fiecare număr trebuie confirmat în exploratorul de blocuri.
- Datele în lanț dovedesc vizibilitatea, dar nu intenția; Se evită interpretarea excesivă.
- Dezanonimizarea și direcționarea se fac numai în context autorizat cu limite etice.
Sarcina de aplicare
Alegeți un protocol sau un token. Scrieți o interogare la AI cu promptul „generare de interogări” care returnează numărul zilnic de tranzacții al acelui simbol pentru ultimele 30 de zile (Dune este disponibil gratuit). Rulați interogarea. Apoi cereți AI să interpreteze rezultatul cu promptul „interpretare metrică”. Confirmați fiecare afirmație din comentariul AI în tabelul cu rezultatele reale și notați dacă există o revendicare care nu are o contrapartidă în tabel.
lista de verificare
- [ ] Nu am cerut date live de la AI; L-am scos de la sursă.
- [ ] Am rulat interogarea și am verificat rezultatul.
- [ ] Am legat fiecare comentariu la rândul de date real.
- [ ] Nu am prezentat corelația ca cauzalitate.
- [ ] Nu am făcut potrivirea adresa-persoană fără autorizație.
- [ ] Nu mi-am transpus interesul în consiliere pentru investiții.
- [ ] Am documentat interogarea într-un mod reproductibil.