Прибыль:
- Понимание того, что самым безопасным вкладом искусственного интеллекта является написание запросов для извлечения данных, что свободная интерпретация рискованна и что каждое число должно быть подтверждено в обозревателе блоков.
- Способность применять дисциплину получения данных из источника, зная, что запрос данных живой цепочки непосредственно от искусственного интеллекта приводит к поддельным хешам/адресам.
- Поймите, что данные цепочки подтверждают видимость, но не намерения, а также этические ограничения деанонимизации и таргетинга.
Одной из самых сильных сторон блокчейна является его прозрачность: каждая транзакция, каждая передача, каждое взаимодействие по контракту публично и постоянно записываются. Ончейн-анализ — изучение внутрисетевых транзакций, адресов и данных о денежных потоках — это чтение этой общедоступной записи и ее понимание: отслеживание кошелька, отслеживание денежного потока, измерение использования протокола. В этом модуле мы узнаем, как использовать ИИ в качестве помощника по анализу данных и, что особенно важно, как проверять каждое число.
Структура данных в цепочке
Данные цепочки многоуровневые:
- Блок: единица с отметкой времени, в которой группируются транзакции.
- Транзакция (tx): вызов стоимости или контракта с одного адреса на другой; Он идентифицируется уникальным хешем.
- Адрес/кошелек: идентификатор, в котором хранятся и совершаются транзакции.
- Событие (событие/журнал): Структурные записи, создаваемые контрактами и описывающие произошедшее.
- Передача токенов: переход токенов из рук в руки, таких как ERC-20/ERC-721.
Для просмотра этих данных используются Block Explorer (сайт, отображающий данные цепочки, например Etherscan) или платформы запросов (например, Dune, The Graph). ИИ сам не «знает» эти данные; Он интерпретирует предоставленные вами данные или записывает запрос для получения данных.
Внимание: просить ИИ «получить транзакции этого кошелька» бесполезно и опасно — ИИ не подключен к живой цепочке и может генерировать поддельные хеши/адреса. Правильное использование: вы извлекаете данные и передаете их ИИ, ИИ их интерпретирует; Или ИИ пишет вам запрос, который будет извлекать данные, и вы его запускаете.
Две ключевые роли ИИ в ончейн-анализе
1. Написание запроса. На таких платформах, как Dune Analytics, данные извлекаются с помощью SQL-запросов. ИИ способен писать такие запросы: «Напишите запрос, который возвращает количество ежедневных транзакций следующего контракта за последние 30 дней». Запрос является детерминированным; вы запускаете его и видите результат — риск галлюцинаций невелик, поскольку результат выдаёт источник данных, а не ИИ.
2. Интерпретация результатов. Вы передаете полученные данные ИИ и спрашиваете: «Что показывает этот денежный поток? Есть ли закономерность?» спросишь ты. Здесь высок риск галлюцинаций; Каждый комментарий должен ссылаться на источник.
Профиль риска этих двух ролей различен: написание запросов относительно безопасно (результат поступает из источника), свободная интерпретация относительно рискованна (ИИ может это восполнить).
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабая подсказка:
Проанализируйте транзакции следующего кошелька: 0x1234...
ИИ не зависит от живых данных; Эта подсказка подталкивает его к примирению.
Мощная подсказка (для запроса):
Ваша роль: сетевой аналитик данных. Напишите SQL-запрос для Dune: получите ЕЖЕДНЕВНОЕ количество уникальных адресов отправителя и общий объем переводов контракта [следующего токена ERC-20] за последние 30 дней. Опишите имена таблиц и полей, которые вы использовали. Если запрос не работает, запишите свои предположения, чтобы я мог это исправить. ПОДГОТОВКА ДАННЫХ; просто сгенерируйте запрос.
Мощная подсказка (для комментариев):
Ниже приведен РЕАЛЬНЫЙ результат Дюны (я его снимал). Интерпретируйте модели, основываясь исключительно на числах НА САМОМ ДЕЛЕ на этом графике: увеличение/уменьшение объема, необычный скачок, концентрация. Покажите каждый комментарий с соответствующей строкой/номером. Не добавляйте числа, которых нет в таблице. Не заявляйте о причинно-следственной связи; Возможные объяснения запишите в виде «гипотезы».
Четыре копируемых шаблона
1) Генерация запроса:
Напишите запрос для Dune/SQL: [период времени] по [контракту/адресу] для [метрики]. Объясните таблицы, которые вы использовали, и логику JOIN. Я запущу и проверю результат; фабрикация данных.
2) Схема отслеживания денежных потоков:
Я дам вам набор АКТУАЛЬНЫХ записей о переводе (адрес, сумма, время). Превратите их в отслеживаемую картину потока: куда ушли средства, есть ли концентрация? Используйте только предоставленные мной записи; соедините каждый шаг с соответствующей линией. Адрес фейковый.
3) Метрическая интерпретация:
Прокомментируйте таблицу реальных показателей ниже: количество пользователей, объем, среднее значение за транзакцию. Укажите существенные изменения и возможные причины (гипотеза). Добавление данных, которых нет в таблице; установление окончательной причинно-следственной связи.
4) Маркировка аномалий:
Базовый уровень: этот адрес обычно обрабатывает ~[N] транзакций, ~[X] объем в день. Я дам вам настоящие записи. Отмечайте только события, которые отклоняются от базового уровня на основе того, что ДЕЙСТВИТЕЛЬНО произошло в записи; покажите каждый линией. Завершите комментарий словами «требуется проверка».
Три мини-кейса (в цифрах)
Случай 1. Запрос 1 сократил день до 20 минут. Аналитик пытался вручную определить рост числа пользователей протокола за 90 дней. Он заставил ИИ написать запрос к Дюне; Получил рабочий запрос и график за 20 минут. Цифры были надежными, потому что они взяты из источника. Урок: написание запросов — наиболее безопасный и эффективный вклад ИИ.
Случай 2 — Обнаружен поддельный хэш. Аналитик прямо сказал ИИ «подвести итоги недавних транзакций этого китового кошелька». ИИ дал беглый список; Но при проверке на Etherscan выяснилось, что большинство хэшей транзакций были выдумками, которых вообще не существовало. Урок: запрос у ИИ данных в реальном времени приводит к галлюцинациям; данные извлекаются из источника.
Случай 3 — Модель концентрации подтверждена. Аналитик передал ИИ реальные данные о передаче, которые он собрал, и попросил их интерпретировать. YZ отметил закономерность, при которой средства концентрировались на нескольких адресах. Аналитик подтвердил этот адрес по адресу в проводнике блоков — шаблон был реальным и указывал на риск распространения. Урок: интерпретация реальных данных очень ценна; Но подтверждение опять же от источника.
Конфиденциальность и этика
Хотя данные в сети являются «открытыми», их анализ имеет этические ограничения:
- Деанонимизация: сопоставление адресов с реальными людьми (особенно с утекшими данными) является серьезным нарушением конфиденциальности; делается только в законном и санкционированном контексте.
- Преследование/таргетинг: неэтично отслеживать кошелек и преследовать его владельца.
- Инвестиционный совет: такие выводы, как «Этот кит покупает, вам тоже следует» вводят в заблуждение и влекут за собой ответственность.
- Отсутствие контекста: данные цепочки не указывают на намерение; Передача может быть криминальной или обычной. Чрезмерная интерпретация опасна.
Совет: Оценивайте каждое требование в цепочке как «данные показывают X», а не как «человек делает Y». Цепочка делает транзакцию видимой, но не доказывает намерение.
Распространенные ошибки
- Запрос оперативных данных напрямую от ИИ. Генерирует поддельный хэш/адрес.
- Не привязываю комментарий к источнику. Каждый номер необходимо подтвердить в проводнике блоков.
- Принятие корреляции за причинно-следственную связь. Цепочка не доказывает намерение.
- Сопоставление адресов с неподтвержденными лицами. Риск нарушения конфиденциальности и ошибки.
- Превращение цепочки выводов в инвестиционные советы. Это вводит в заблуждение и влечет за собой ответственность.
- Совместное использование запроса без его документирования вместо одного большого контракта. Повторяемость исчезает.
В заключение
- Ончейн-анализ — это процесс чтения и извлечения значения из данных открытой цепочки.
- Самый безопасный вклад ИИ — написание запросов; Результат исходит от источника, риск возникновения галлюцинаций низкий.
- Свободная интерпретация рискованна; каждое число должно быть подтверждено в проводнике блоков.
- Данные цепочки подтверждают видимость, но не намерения; Избегайте чрезмерных интерпретаций.
- Деанонимизация и таргетинг выполняются только в разрешенном контексте с этическими границами.
Задача приложения
Выберите протокол или токен. Напишите запрос к ИИ с подсказкой «генерации запроса», который возвращает ежедневное количество транзакций этого токена за последние 30 дней (Dune доступна бесплатно). Запустите запрос. Затем попросите ИИ интерпретировать результат с помощью подсказки «метрическая интерпретация». Подтвердите каждое утверждение в комментарии ИИ в таблице фактических результатов и отметьте, есть ли утверждение, которому нет аналога в таблице.
контрольный список
- [ ] Я не запрашивал у ИИ живые данные; Я вытащил это из источника.
- [ ] Я выполнил запрос и проверил результат.
- [ ] Я связал каждый комментарий с фактической строкой данных.
- [ ] Я не представил корреляцию как причинно-следственную связь.
- [ ] Я не выполнил сопоставление адреса и лица без авторизации.
- [ ] Я не воплотил свой интерес в инвестиционные советы.
- [ ] Я задокументировал запрос воспроизводимым образом.