ලාභ:
- අදහසේ සිට ප්රධාන ජාලය දක්වා සෑම අදියරකදීම AI + මානව සත්යාපන දොරටුවක් ස්ථානගත කරන අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා කාර්ය ප්රවාහයක් ස්ථාපිත කිරීමේ හැකියාව
- අනුමත මෙවලම් ලැයිස්තුව, දත්ත වර්ගීකරණය, ලොග් විනය සහ පුද්ගලික යතුරු ආරක්ෂාව සමඟ පාලන රාමුවක් නිර්මාණය කිරීමේ හැකියාව
- කාර්ය ප්රවාහයේ සෑම පියවරකටම මානව වගකීම, උපදේශනය, රහස්යභාවය, විනිවිදභාවය සහ අඛණ්ඩතාව යන මූලධර්ම ඇතුළත් කිරීමේ හැකියාව
මෙම අවසාන ඒකකය තුළ, අපි මොඩියුලයේ සියලුම කොටස් එක සුසංයෝගී කාර්ය ප්රවාහයකට ඒකාබද්ධ කරමු: අදහසකින් පටන් ගෙන, ස්මාර්ට් කොන්ත්රාත්තු ලිවීම, විගණනය, දාම විශ්ලේෂණය, ටෝකනොමික්ස් සහ වංචා ආරක්ෂණ හරහා AI වගකීමෙන් යුතුව භාවිතා කරන්නේ කෙසේද. මෙවලම් තෝරාගැනීමේ විනය, දත්ත වර්ගීකරණය, පටිගත කිරීම සහ සත්යාපනය - සහ කාර්ය ප්රවාහයට සදාචාරාත්මක මූලධර්ම ඇතුළත් කිරීම වැනි කණ්ඩායමක් හෝ ස්වාධීන විශේෂඥයෙකු ලෙස පාලන රාමුවක් ස්ථාපිත කිරීම ද අපි ආවරණය කරන්නෙමු.
අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා කාර්ය ප්රවාහය: අදහසේ සිට ප්රධාන ජාලය දක්වා
Web3 ව්යාපෘතියක AI බලයෙන් ක්රියාත්මක වන, මානව සත්යාපනය කළ ගමන:
1. සැලසුම් සහ සංකේත විද්යාව. AI යාන්ත්රණ විකල්ප සහ සංකේතාත්මක දළ සටහන් ජනනය කරයි; ආර්ථික විද්යාඥයා සහ කණ්ඩායම සෘණාත්මක අවස්ථා සමඟ එය අනුකරණය කරයි. දොර: බහු-සිනාරියෝ සමාකරණය පැවතියේද?
2. අක්ෂර වින්යාසය. AI විසින් පරීක්ෂා කරන ලද පුස්තකාල පාදක රාමු සහ පරීක්ෂණ සැකිලි ජනනය කරයි; සංවර්ධකයා සම්පූර්ණ කරයි. ගේට්ටුව: ගොඩනැගීම + පරීක්ෂණය + සමාලෝචනය.
3. ස්කෑන් කිරීම. ස්ථිතික විශ්ලේෂණ මෙවලම් + දන්නා අවදානම් රටා සඳහා AI ස්කෑන්. ගේට්: ව්යාජ ධනාත්මක කරුණු ඉවත් කර සැබෑ අපේක්ෂකයින් විගණක වෙත ලබා දී තිබේද?
4. විගණනය. ස්වාධීන දක්ෂ විගණක සහායකයෙකු ලෙස AI භාවිතා කරමින් පරිපූර්ණ ලෙස පරීක්ෂා කරයි; මිනිසුන් ව්යාපාර තර්කනය ඇගයීමට ලක් කරයි. දොර: අත්සන් කළ පරීක්ෂණ වාර්තාව.
5. පරීක්ෂණ සහ අනුකරණය. Testnet, fuzzing සහ ආර්ථික අනුකරණය. දොර: අවස්ථා පැවතියේද?
6. ලේඛනගත කිරීම. AI සුදු කඩදාසි, NatSpec සහ සාධාරණ අවදානම් අනාවරණය කිරීමේ කෙටුම්පත්; මිනිසා සත්යය තහවුරු කරයි. ද්වාරය: තාක්ෂණික හිමිකම් කේතයට ගැලපේද?
7. බෙදා හැරීම. බහු-අත්සන තහවුරු කිරීම, ක්රමයෙන් ප්රධාන ජාලයෙන් පිටවීම. දොර: සිද්ධි ප්රතිචාර සැලැස්ම සූදානම්ද?
8. අධීක්ෂණය. AI සමඟ දාම අධීක්ෂණ කොඩි විෂමතා; මිනිස්සු මැදිහත් වෙනවා. දොර: විෂමතාවයකට මැදිහත් වන්නේ කවුද සහ කෙසේද?
ඉඟිය: මෙම ප්රවාහය පිරික්සුම් ලැයිස්තුවකට කඩා "අනුමත කරන්නේ කවුද, සමත් තත්ත්වය කුමක්ද?" එක් එක් දොර සඳහා. තීරු පුරවන්න. වාචික "හරි" නොව ලිඛිත දොර විනය ආරක්ෂාව-විවේචනාත්මක ප්රදේශය තුළ වෙනසක් ඇති කරයි.
පාලන රාමුවක් ස්ථාපිත කිරීම
තනි පුද්ගල හොඳ කැමැත්ත ප්රමාණවත් නොවේ; නැවත නැවතත් කළ හැකි රාමුවක් අවශ්ය වේ. කණ්ඩායමක් හෝ විශේෂඥයෙකු සඳහා අවම පාලනය:
අනුමත වාහන ලැයිස්තුව. කුමන කාර්යයන් සඳහා භාවිතා කළ හැකි AI සහ ආරක්ෂක මෙවලම් මොනවාද? අභිරහස් සාප්පු කේතය සඳහා හුදකලා/ව්යවසාය මෙවලම කුමක්ද? නොමිලේ රිය පැදවීම කාන්දු වීමේ අවදානමකි.
දත්ත වර්ගීකරණය. විවෘත AI මෙවලමකට (පොදු කේතය) ලබා දිය හැකි සහ කිසිදා ලබා දිය නොහැකි (විගණනය නොකළ පාරිභෝගික කේතය, පුද්ගලික යතුර, පුද්ගලික දත්ත) කුමන දත්තද? මෙම වෙනස පැහැදිලිව ලිවිය යුතුය.
ලියාපදිංචි විනය (විගණන මාර්ගය). AI විසින් නිපදවන ලද ප්රතිදානය සහ එය සත්යාපනය කළේ කවුරුන්ද යන්න සටහන් වේ. මෙය විනිවිදභාවය සහ වගවීම යන දෙකටම අවශ්ය වේ.
අඛණ්ඩ සත්යාපනය. AI විසින් නිෂ්පාදනය කරන ලද කිසිදු ආරක්ෂක හිමිකම් පෑමක් සත්යාපනයකින් තොරව සිදු නොවේ; මෙය සංස්කෘතියක් විය යුතුය.
පාලන අංගය
ප්රශ්නය
අරමුණ
අනුමත වාහන
කුමන මෙවලම, කුමන කාර්යයද?
අනුකූලතාව, කාන්දු වීම වැළැක්වීම
දත්ත වර්ගීකරණය
දිය හැකි සහ දිය නොහැකි දේ කුමක්ද?
පෞද්ගලිකත්වය
ලියාපදිංචි විනය
එය නිෂ්පාදනය කළේ කවුද, එය තහවුරු කළේ කවුද?
වගවීම
වලංගු කිරීමේ දොරටු
සංක්රාන්ති තත්ත්වය කුමක්ද?
ආරක්ෂාව
ප්රධාන සහ පෞද්ගලිකත්ව ආරක්ෂාව
Web3 සඳහා විශේෂිත වූ තීරනාත්මක අනතුරු ඇඟවීමක්: පුද්ගලික යතුර (පසුම්බියට සහ අරමුදල් වෙත ප්රවේශය සපයන රහස් යතුර) සහ බීජ වාක්ය ඛණ්ඩය (ප්රතිසාධන වචන) කිසිදු තත්වයක් යටතේ AI මෙවලමක්, ප්රමාදයක් හෝ සබැඳිව ඕනෑම තැනක ලියා නොමැත. මෙයින් අදහස් කරන්නේ අරමුදල් සෘජුවම අහිමි වීමයි. එලෙසම, විගණනය නොකළ සේවාදායක කේතය අවසරයකින් තොරව විවෘත AI මෙවලම්වලට ඇලවිය නොහැක.
අවවාදයයි: "මම AI වෙත මගේ පුද්ගලික යතුර ලබා දී මගේ මුදල් පසුම්බිය කළමනාකරණය කරන ලෙස ඉල්ලා සිටිමි" වැනි අදහසක් ව්යසනයකි. පුද්ගලික යතුර තබා ඇත්තේ ආරක්ෂිත, නොබැඳි හෝ දෘඪාංග මුදල් පසුම්බියක පමණි. AI කිසි විටෙකත් යතුරක් නොදැකිය යුතුය.
දුර්වල ප්රවේශය / ශක්තිමත් ප්රවේශය
දුර්වල ප්රවේශය:
සෑම කෙනෙකුම තමන්ට අවශ්ය ඕනෑම AI මෙවලමක්, එන ඕනෑම දෙයක් භාවිතා කළ යුතුය. පාරිභෝගික කේතය වේගවත්ම මෙවලමට අලවා ප්රතිදානය කෙලින්ම භාවිතා කරන්න.
බලවත් ප්රවේශය:
අනුමත වාහන ලැයිස්තුවක් ඇත. රහස් කේතය හුදකලා වාහනයක සහ පාරිභෝගික අනුමැතිය ඇතිව පමණි. සෑම AI ප්රතිදානයක්ම සත්යාපන දොරටුව හරහා ගමන් කරන අතර එය සත්යාපනය කළේ කවුරුන්ද යන්න සටහන් වේ. පුද්ගලික යතුර කිසිම වාහනයකට ඇතුල් නොවේ. සෑම ආරක්ෂක හිමිකම් පෑමකටම ස්වාධීන තහවුරු කිරීමක් අවශ්ය වේ.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) වැඩ ප්රවාහ ගේට්ටු සැලැස්ම:
Web3 ව්යාපෘතියක් සඳහා අදහසේ සිට ප්රධාන ජාලය දක්වා AI-බලවත්, මානව-සත්යාපිත කාර්ය ප්රවාහ සැලැස්මක් නිෂ්පාදනය කරන්න. එක් එක් අදියර සඳහා: AI කරන්නේ කුමක්ද, මිනිස් ගේට්ටුව කුමක්ද, සංක්රාන්ති තත්ත්වය කුමක්ද? මේසයක් සමඟ එය ඉදිරිපත් කරන්න. ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක පියවරයන් පිළිබඳ පැහැදිලිවම රාජ්ය විශේෂඥ අනුමැතිය.
2) දත්ත වර්ගීකරණ ප්රතිපත්තිය:
විගණන කණ්ඩායමක් සඳහා "AI වෙත දිය හැකි දේ" ප්රතිපත්තියක් ලියන්න: පොදු කේතය, විගණනය නොකළ පාරිභෝගික කේතය, පුද්ගලික දත්ත, පුද්ගලික යතුර සඳහා වෙනම නීති. එක් එක් කාණ්ඩය සඳහා "අපනයනය කළ හැකි/වාහනයේ හුදකලා වූ/කවදාවත්" සඳහන් කරන්න. ඔබේ හේතු ලියන්න.
3) AI භාවිත විනිවිදභාවය සටහන:
විගණනයක්/ප්රලේඛන ප්රතිදානයක් සඳහා කෙටුම්පත් විනිවිදභාවය සටහනක් නිෂ්පාදනය කරන්න: AI භාවිතා කරන්නේ කෙසේද සහ කුමන අදියරේදීද; කුමන ප්රතිදානය මානුෂිකව තහවුරු කර තිබේද; අවසාන වගකීම ඇත්තේ කවුද. අවංක හා මනින ලද වන්න.
4) සිදුවීම් ප්රතිචාර සහ සන්නිවේදන සැලැස්ම:
ප්රොටෝකෝලයක සජීවී ආරක්ෂක සිදුවීමක් සඳහා ප්රතිචාර සැලැස්මක් කෙටුම්පත් කරන්න: තාක්ෂණික පියවර (නැවතුම්, අරමුදල් ආරක්ෂාව), සන්නිවේදනය (ප්රජාව, පරිශීලක), පශ්චාත් (විශ්ලේෂණය, ප්රතිසාධනය). මෙය කෙටුම්පතකි; කණ්ඩායම ක්රමාංකනය කළ යුතුය. භීතිකා භාෂාව භාවිතා කිරීම; පැහැදිලි සහ සන්සුන් වන්න.
කුඩා අවස්ථා තුනක් (සංඛ්යා වලින්)
නඩුව 1 - පාලනය කාන්දු වීම වැළැක්වීය. විගණන ආයතනයක් එහි දත්ත වර්ගීකරණ ප්රතිපත්තියට ස්තූතිවන්ත වෙමින් රහස්ය සේවාදායක කේතය ප්රසිද්ධියේ ලබා ගත හැකි මෙවලමකට ඇලවීමෙන් විගණකයෙකු වැළැක්වීය (ප්රතිපත්තිය මගින් හුදකලා මෙවලම නියම කර ඇත). සිදුවිය හැකි කොන්ත්රාත්තු කඩකිරීමක් සහ කාන්දුවක් වැළකුණා. පාඩම: ලිඛිත ප්රතිපත්තිය තනි පුද්ගල දෝෂයක් අල්ලා ගනී.
නඩුව 2 - ගේට්ටුවේ විනය අනුකූලතාවයක් ගෙන ආවේය. එක් කණ්ඩායමක් 6-ව්යාපෘති කාර්තුවකදී සෑම ව්යාපෘතියකටම එකම වරාය-8 ප්රවාහය යොදන ලදී. විගණනයට පෙර අල්ලා ගත් සොයාගැනීම් සංඛ්යාව 40% කින් වැඩි වූ අතර, ප්රධාන ජාලයෙන් පසු සිදුවීම් සංඛ්යාව ශුන්ය විය. පාඩම: පුනරාවර්තනය කළ හැකි රාමුව ගුණාත්මකභාවය ප්රමිතිකරණය කරයි.
නඩුව 3 - ප්රධාන ව්යසනයෙන් ආපසු පැමිණීම. සංවර්ධකයෙකු දෝශ නිරාකරණයක් අතරතුර පරීක්ෂණ මුදල් පසුම්බියක පුද්ගලික යතුර AI විමසුමට ඇලවීමට සූදානම්ව සිටියේය; කණ්ඩායම් ප්රතිපත්තිය මගින් එය තහනම් කර තිබූ නිසා ඔහු යතුර නවත්වා කරකවන ලදී. එය සැබෑ අරමුදල් නම් එය විනාශයක් වනු ඇත. පාඩම: යතුර කිසිදු වාහනයකට ඇතුල් නොවේ, ව්යතිරේකයක් නොමැත.
වැඩ ප්රවාහයට ආචාර ධර්ම ඇතුළත් කිරීම
ආචාර ධර්ම යනු පසුව එකතු කරන ලද අයිතමයක් නොව, ප්රවාහයේ සෑම පියවරකම අන්තර්ගත විනයකි:
- මානව වගකීම සෑම ආරක්ෂිත තීරණාත්මක දොරකම පවතී.
- ආරක්ෂක අරමුණ: වාහන ආරක්ෂා කිරීම සහ පාලනය කිරීම; කිසි විටෙකත් ගසාකෑමට හෝ උගුලට හසු නොවන්න.
- පුද්ගලිකත්වය: පාරිභෝගික දත්ත සහ යතුරු ආරක්ෂා කර ඇත.
- විනිවිදභාවය: AI භාවිතය අවංකව ප්රකාශ කර ඇත.
- අවංකභාවය: පරිශීලකයන් සහ ආයෝජකයින් නොමඟ යවන්නේ නැත, අවදානම් සැඟවී නැත.
- අපක්ෂපාතීත්වය සහ සත්යාපනය: සෑම හිමිකම් පෑමක්ම මූලාශ්රයට ආරෝපණය කෙරේ, උනන්දුව පිළිබඳ ගැටුම සැලකිල්ලට ගනී.
මෙම මූලධර්ම වියුක්ත නොවේ; එය සෑම විමසුමකදීම, සෑම දොරකදීම සහ සෑම ප්රතිදානයකදීම ස්ථිර තීරණ බවට පත්වේ. මෙම මොඩියුලයේ සාරය නම්: AI Web3 විශේෂඥයාගේ බලය විශාලනය කරයි; නමුත් එය විනිශ්චය, වගකීම සහ ආචාර ධර්ම ආදේශ නොකරයි.
පොදු වැරදි
- ලිඛිත කාර්ය ප්රවාහයක් / ද්වාර විනයක් නොමැතිකම. වාචික "හරි" ප්රමාණවත් නොවේ.
- අනුමත මෙවලම් සහ දත්ත ප්රතිපත්ති නොමැතිව වැඩ කිරීම. කාන්දු වීමේ අවදානම.
- AI භාවිතය සැඟවීම. එය විනිවිදභාවයේ මූලධර්මයට පටහැනිය.
- වාහනයට පුද්ගලික යතුර/රහස් කේතය ලබා දීම. සෘජු ව්යසනය.
- සිදුවීම් ප්රතිචාර සැලැස්මක් නොමැතිව සජීවීව යාම. අර්බුදයකදී සූදානමක් නොමැතිකම.
- ආචාරධර්ම අවසානය දක්වා ඉතිරි වූ අයිතමයක් ලෙස සැලකීම. සෑම පියවරකදීම ආචාර ධර්ම අන්තර්ගත විය යුතුය.
සාරාංශයක් ලෙස
- අන්තයේ සිට අවසානය දක්වා ප්රවාහය අදහසේ සිට අධීක්ෂණය දක්වා සෑම අදියරකදීම AI + මානව සත්යාපන දොරටුවක් තබයි.
- පාලන රාමුව: අනුමත මෙවලම්, දත්ත වර්ගීකරණය, ලොග් විනය, අඛණ්ඩ සත්යාපනය.
- පුද්ගලික යතුර සහ රහස් කේතය කිසිදු AI මෙවලමකට ලබා නොදේ; මෙය ව්යතිරේකයකින් තොරව රීතියකි.
- සදාචාරාත්මක මූලධර්ම (වගකීම, උපදේශනය, රහස්යභාවය, විනිවිදභාවය, අවංකභාවය) සෑම පියවරකදීම අන්තර්ගත වේ.
- AI විශේෂඥයාගේ බලය විශාල කරයි; එය විනිශ්චය, වගකීම සහ ආචාර ධර්ම ආදේශ නොකරයි.
යෙදුම් කාර්යය
ඔබ හෝ ඔබේ කණ්ඩායම සඳහා එක් පිටුවක "Web3 AI භාවිත රාමුවක්" ලියන්න: (1) අදහසේ සිට Mainnet දක්වා 8-අදියර ද්වාරය, (2) දත්ත වර්ගීකරණ ප්රතිපත්තිය, (3) යතුරු/පෞද්ගලිකත්ව නීති, (4) සදාචාරාත්මක මූලධර්ම ලැයිස්තුව. ඉන්පසු මෙම රාමුවට අනුව ඔබ මෙම මොඩියුලයේ ඉගෙන ගත් සැබෑ කාර්යයක් (උදා: කොන්ත්රාත් විගණනයක්) හොඳින් සැලසුම් කර AI වඩාත්ම විශ්වාසදායක සහ අඩුම විශ්වාසදායක පියවර සලකුණු කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම අයිඩියා එකෙන් මේනෙනෙට් එකට ලියපු ගේට් ඩිසිප්ලින් එකක් තියෙනවා.
- [ ] මට අනුමත වාහන සහ දත්ත වර්ගීකරණ ප්රතිපත්තියක් ඇත.
- [ ] පුද්ගලික යතුර/රහස් කේතය කිසිවිටෙක වාහනයට ලබා නොදෙන බවට මම නීතියක් පනවා ඇත.
- [ ] මම AI භාවිතය විනිවිද පෙනෙන ලෙස ලේඛනගත කරමි.
- [ ] මම සෑම ආරක්ෂක හිමිකම් පෑමක්ම සත්යාපන ගේට්ටුව හරහා සම්මත කරමි.
- [ ] මට සිද්ධි ප්රතිචාර සැලැස්මක් ඇත.
- [ ] මම සෑම පියවරකදීම සදාචාරාත්මක මූලධර්ම ඇතුළත් කර ඇත; එහි වගකීම ජනතාව සතු බව මම පිළිගෙන තිබෙනවා.
මොඩියුල විභාගය
1. Blockchain සහ Web3 හි කෘතිම බුද්ධිය සඳහා වඩාත් නිවැරදි ස්ථානගත කිරීම පහත සඳහන් ඒවායින් කුමක්ද?
- A) කෘත්රිම බුද්ධියට ආරක්ෂක විගණනය තනිවම සම්පූර්ණ කර කේතය සෘජුවම ජාලයට ආයාත කළ හැක
- B) AI Web3 මත ක්රියා නොකරයි; සියලුම වැඩ සම්පූර්ණයෙන්ම අතින් කළ යුතුය
- C) AI යනු කෙටුම්පත් උත්පාදක සහ ත්වරණ සහායක; ආරක්ෂිත-විවේචනාත්මක අවසාන අනුමැතිය දක්ෂ විශේෂඥයා සමඟ වේ ✔
- D) කෘත්රිම බුද්ධිය මිනිසුන්ට වඩා වෛෂයික බැවින් ආරක්ෂක තීරණ එයට භාර දිය යුතුය.
විස්තරය: Web3 හි, මෘදුකාංග දෝෂ ආපසු හැරවිය නොහැකි ලෙස කෙලින්ම මුදල් බවට පත් වේ. කෘතිම බුද්ධිය; එය කෙටුම්පත් ජනනය කරන, රටා සලකුණු කරන සහ විමසුම් ලියන ත්වරණ සහයකයකි. ආරක්ෂාව-විවේචනාත්මක විගණනවලදී, අවසාන ප්රකාශය වෘත්තීය වගකීම භාර ගන්නා දක්ෂ විශේෂඥයා සතුය; දෝෂයේ පිරිවැය අඩු වන විට කෘතිම බුද්ධියේ දායකත්වය වැඩි වේ.
2. ස්මාර්ට් කොන්ත්රාත්තුවක් සංවර්ධනය කිරීමේදී AI කේතය ලිවීමට ලබා ගැනීමේ ආරක්ෂිතම ප්රවේශය කුමක්ද?
- A) පරීක්ෂා කළ/සත්යාපිත පුස්තකාල මත පදනම්ව රාමුවක් නිෂ්පාදනය කිරීම, සම්පාදනය කිරීම, පරීක්ෂා කිරීම සහ testnet සමඟ සත්යාපනය කිරීම ✔
- B) මුල සිටම කෘත්රිම බුද්ධියට ආරක්ෂක යාන්ත්රණයන් අද්විතීය ආකාරයෙන් ලිවීම
- C) කේතය සම්පාදනය කළ විගසම, එය ආරක්ෂිත යැයි සලකා එය කෙලින්ම ප්රධාන ජාලයට මාරු කරන්න.
- D) ප්රවේශ පාලන අවසානය දක්වා තබා ක්රියාකාරීත්වය කෙරෙහි පමණක් අවධානය යොමු කරන්න
පැහැදිලි කිරීම: මුල සිටම ආරක්ෂාව මුද්රණය කිරීම අවදානම් සහිතයි; AI මුල් ආරක්ෂක කේතයේ වැරදි සිදු කළ හැකි අතර පුහුණු දත්ත යල් පැන ගිය ඒවා විය හැක. නිවැරදි ප්රවේශය නම් උත්සාහ කළ සහ පරීක්ෂා කළ පුස්තකාල (උදා. OpenZeppelin) මත පදනම්ව සැකසූ රාමුවක් තිබීම, පසුව testnet සමඟ ගොඩ නැගීම, පරීක්ෂා කිරීම සහ සත්යාපනය කිරීමයි.
3. විගණකයෙකු කොන්ත්රාත්තුවක් ගැන AI ගෙන් විමසූ විට 'සැලකිය යුතු ආරක්ෂක ගැටලුවක් ඇති බවක් නොපෙනේ' යන පිළිතුර ලැබුණු විට මෙය අර්ථකථනය කළ යුත්තේ කෙසේද?
- A) කේතය දැන් ආරක්ෂිත යැයි සැලකිය හැකි අතර විගණනය කෙටි කළ හැක
- B) ස්වාධීන විගණනය තවදුරටත් අවශ්ය නොවේ
- C) කෘත්රිම බුද්ධිය එක් එක් කාණ්ඩය සම්පූර්ණයෙන්ම පරිලෝකනය කරන නිසා ප්රතිඵලය ස්ථිරයි.
- D) මෙය සහතිකයක් නොවේ; AI හට මුල් සහ ව්යාපාරික තර්ක දෝෂ මග හැරිය හැක, පරිපූර්ණ විගණනය තවමත් අවශ්ය වේ ✔
පැහැදිලි කිරීම: කෘත්රිම බුද්ධියට යමක් සොයාගත නොහැකි වීම එය නොපවතින බව ඔප්පු නොවේ; නොපැමිණීමේ සාක්ෂිය යනු සාක්ෂි නොමැතිකම නොවේ. කෘතිම බුද්ධිය විශේෂයෙන් අද්විතීය දුර්වලතා සහ ව්යාපාරික තර්ක දෝෂ මග හැරේ. 'සුරක්ෂිත' පිළිබඳ චතුර ප්රකාශයක් සහතිකයක් නොවන අතර සමස්ථ පාලනයක අවශ්යතාවය ඉවත් නොකරයි.
4. දුර්වලතා පරිලෝකනය කිරීමේදී කෘත්රිම බුද්ධියේ දුර්වලම ප්රදේශය පහත ඒවායින් කුමක් ද?
- A) Reentrancy වැනි සුප්රසිද්ධ සහ පැහැදිලි රටා සලකුණු කිරීම
- B) MEV/ඉදිරිපස ධාවනය සහ ප්රොටෝකෝලය-විශේෂිත ව්යාපාරික තාර්කික දුර්වලතා ✔
- C) ස්ථිතික විශ්ලේෂණ මෙවලමක ප්රතිදානය සරල භාෂාවෙන් පැහැදිලි කිරීම
- D) ප්රවේශ පාලනයේ නැතිවූ කාර්යයන් ලැයිස්තුගත කරන්න
විස්තරය: නැවත ඇතුල්වීම, ප්රවේශ පාලනය සහ පූර්ණ සංඛ්යා මෙහෙයුම් වැනි සුප්රසිද්ධ, නොපැහැදිලි රටා සඳහා පරිලෝකනය කිරීමේදී AI බලවත් වේ. කෙසේ වෙතත්, MEV/ඉදිරිපස ධාවනය සහ ප්රොටෝකෝලය-විශේෂිත ව්යාපාරික තාර්කික දුර්වලතා සන්දර්භීය සහ බොහෝ විට අද්විතීය වේ; මේවා AI හි අන්ධ ස්ථානය වන අතර මානව විශේෂඥතාව සහ අනුකරණය අවශ්ය වේ.
5. දාම දත්ත විශ්ලේෂණයේදී AI භාවිතා කිරීමට ඇති ආරක්ෂිතම සහ අවදානම් සහිත ක්රම මොනවාද?
- A) ආරක්ෂිතම දෙය වන්නේ දත්ත උපුටා ගැනීමේ විමසුමක් මුද්රණය කිරීමයි; වඩාත්ම අවදානම් දෙය නම් කෘතිම බුද්ධියෙන් සෘජුවම සජීවී දත්ත ඉල්ලා සිටීම සහ එය තහවුරු නොකිරීමයි
- B) ආරක්ෂිතම දෙය වන්නේ කෘතිම බුද්ධියෙන් සෘජුවම සජීවී දත්ත ඉල්ලා සිටීමයි; විමසීම් ලිවීම අනවශ්යයි
- C) කෘතිම බුද්ධිය මගින් නිපදවන හෑෂ් සහ ලිපින සෑම විටම විශ්වාසදායකය, තහවුරු කිරීමක් අවශ්ය නොවේ.
- D) මූලාශ්රය වෙත අදහස් සම්බන්ධ කිරීම කාලය නාස්තියකි; චතුර සාරාංශයක් ප්රමාණවත්ය
පැහැදිලි කිරීම: කෘතිම බුද්ධිය සජීවී දාමය මත රඳා නොපවතී; ගනුදෙනුව/ලිපිනය සඳහා එය සෘජුවම විමසීමෙන් සාදන ලද (හලුසිනේටරි) හැෂ් සහ ලිපිනයක් නිපදවයි. ආරක්ෂිතම භාවිතය වන්නේ දත්ත මූලාශ්රය ප්රතිඵලය නිපදවන නිසා මූලාශ්රයෙන් දත්ත ඇද ගන්නා විමසුම (උදා: Dune SQL) මුද්රණය කිරීමයි. නිදහස් පරිවර්ථනය අවදානම් සහිත වන අතර සෑම අංකයක්ම බ්ලොක් ගවේෂකයේ තහවුරු කළ යුතුය.
6. DeFi ප්රොටෝකෝලවල වඩාත්ම මිල අධික වන්නේ කුමන ආකාරයේ දුර්වලතා සහ ඒවා AI සඳහා අභියෝග කරන්නේ මන්ද?
- A) අක්ෂර වින්යාස / සම්පාදන දෝෂ පමණි; AI මේවා ලේසියෙන් අල්ලගන්නවා
- B) අතුරු මුහුණත දෝෂ පමණි; ආර්ථික සැලසුම එයට සම්බන්ධ නැත
- C) ආර්ථික/ව්යාපාරික තාර්කික හිඩැස්; කේතය නිවැරදිව ක්රියා කළත්, ප්රොටෝකෝලය ආර්ථික වශයෙන් ප්රයෝජන ගත හැකි අතර AI හට මෙය මග හැරේ ✔
- D) අක්ෂර වින්යාස දෝෂ පමණි; ආර්ථීක සුරක්ෂිතභාවය සලකා බැලීමෙන් නිසැකව ඔප්පු වී ඇත, අනුකරණයක් අවශ්ය නොවේ
පැහැදිලි කිරීම: DeFi හි, වඩාත්ම මිල අධික සූරාකෑම් සාමාන්යයෙන් පැන නගින්නේ කේතයේ තාක්ෂණික දෝෂයෙන් නොව, ආර්ථික/ව්යාපාර තර්කනයේ සූරාකෑම (ඔරකල් හැසිරවීම, ෆ්ලෑෂ් ණය මිල විකෘති කිරීම, දිරිගැන්වීමේ අපයෝජනය) මගිනි. කේතය තාක්ෂණිකව 'නිවැරදිව' ක්රියා කළත්, ප්රොටෝකෝලය ආර්ථික වශයෙන් රැවටිය හැකිය. AI සම්මත කේත පරිලෝකනය කිරීමට දක්ෂ වන අතර, එයට බොහෝ විට මෙම සන්දර්භීය සහ අද්විතීය ආර්ථික දුර්වලතා දැකිය නොහැක; මේවාට අනුකරණය සහ මානව විශේෂඥ දැනුම අවශ්ය වේ.
7. ටෝකනොමික් ආකෘති නිර්මාණයේදී කෘතිම බුද්ධියේ ඇති භයානකම වැරැද්ද කුමක්ද සහ එය වළක්වා ගන්නේ කෙසේද?
- අ) ඕනෑවට වඩා අශුභවාදී වීම; විසඳුම වඩාත් ශුභවාදී උපකල්පන එකතු කිරීමයි
- B) තනි/ශුභවාදී දර්ශනය; විසඳුම වන්නේ ඍණාත්මක අවස්ථා සමඟ ආතතිය පරීක්ෂා කිරීම සහ සමාකරණය සමඟ වලංගු කිරීම ✔
- C) එය බොහෝ වගු නිපදවයි; විසඳුම මේස ඉවත් කිරීමයි
- D) බෙදාහැරීමේ වගුවක් නිෂ්පාදනය කිරීමට අසමත් වීම; විසඳුම කිසිසේත්ම ආකෘති බෙදාහැරීම නොකිරීමයි
පැහැදිලි කිරීම: කෘත්රිම බුද්ධිය සාමාන්යයෙන් තනි, ශුභවාදී අවස්ථාවක් උපකල්පනය කරයි, එහිදී මිල සෑම විටම වැඩි වන අතර, පරිශීලකයා සැමවිටම වැඩි වේ; මෙය තිරසාර නොවන ආකෘති 'තිරසාර' ලෙස පෙනෙන අතර, කඩා වැටීමට තුඩු දෙයි. මෙම පියවර වන්නේ අහිතකර අවස්ථා (වලස් වෙළෙඳපොළ, දඩයම්කරුවන් පලා යාම, තල්මසුන් විකිණීම) සමඟ ආකෘතිය ආතතිය පරීක්ෂා කිරීම සහ සැබෑ අනුකරණයක් සමඟ විමෝචන ගණනය කිරීම් සත්යාපනය කිරීමයි.
8. කෘත්රිම බුද්ධිය මගින් නිපදවන ලද පරිශීලක මාර්ගෝපදේශකයක් පවසන්නේ 'ඔබේ අරමුදල් ඕනෑම අවස්ථාවක ආපසු ලබාගත හැකි' නමුත් කොන්ත්රාත්තුවේ දින 7ක අගුලක් ඇත. මෙම තත්වය පෙන්නුම් කරන්නේ කුමක්ද?
- A) කිසිදු ගැටළුවක් නොමැත; ලේඛනය චතුර නම්, එය ප්රකාශයට පත් කළ හැකිය
- B) කේතය වැරදියි, ලේඛනය නිවැරදියි; කේතය ලේඛනයට අනුකූල විය යුතුය
- C) පරිශීලකයා කෙසේ හෝ ලේඛනය දෙස නොබලයි; විෂමතාවය අදාල නොවේ
- D) ලේඛනය කේතය සමඟ ගැටෙයි; සෑම තාක්ෂණික හිමිකම් පෑමක්ම සැබෑ කේතය සමඟ තහවුරු කළ යුතුය, ව්යාජ ලියකියවිලි පරිශීලකයා නොමඟ යවයි ✔
විස්තරය: ලේඛන කේතය විස්තර කරයි; එය කේතයම නොවේ. AI විසින් කේතයේ සත්ය හැසිරීම වැරදි ලෙස නිරූපණය කළ හැකි අතර, එය පරිශීලකයා නොමඟ යවන අතර ආරක්ෂක ගැටලුවක් බවට පත්වේ. සෑම තාක්ෂණික හිමිකම් පෑමක්ම සත්ය කේතයට එරෙහිව සත්යාපනය කළ යුත්තේ එබැවිනි; පරිශීලකයා ලියකියවිලි විශ්වාස කරන නිසා වැරදි ලේඛන නිවැරදි කේතයට වඩා භයානක විය හැක.
9. AI විසින් ටෝකන් කොන්ත්රාත්තුවක් පරිලෝකනය කර 'රතු කොඩියක්' සලකුණු කරන විට ක්රියා කරන්නේ කෙසේද (උදා: හිමිකරුට පැවරීම නැවැත්විය හැක)?
- A) ධජය ප්රභවයට සම්බන්ධ කර ඇති අතර එහි සන්දර්භය සහ මානව විනිශ්චය මගින් ඇගයීමට ලක් කෙරේ; අවසාන විනිශ්චය/අපහාස වැළකේ ✔
- B) කොන්ත්රාත්තුව අනිවාර්යයෙන්ම වංචාවක් ලෙස ප්රකාශයට පත් කර වහාම නිවේදනය කරනු ලැබේ
- C) කෘත්රිම බුද්ධිය ධජය සකසන බැවින්, වැඩිදුර සත්යාපනයක් අවශ්ය නොවේ
- D) ධජය නොසලකා හරිනු ලැබේ; අයිතිකරුගේ වරප්රසාද කිසිවිටෙක අවදානමක් ඇති නොකරයි
විස්තරය: කෘතිම බුද්ධිය දන්නා වංචා රටා සලකුණු කිරීමට උපකාරී වේ, නමුත් නිශ්චිත විනිශ්චයන් කළ නොහැක; සමහර නීත්යානුකූල ගිවිසුම් (උදා: බහු-අත්සන් පාලනය මගින් ආරක්ෂා කර ඇත) නැවතුම් බලය ද අඩංගු විය හැක. සෑම ධජයක්ම ප්රභවයට (කේතය/දාමය) සම්බන්ධ කළ යුතු අතර එහි සන්දර්භය සහ මානව විනිශ්චය සමඟ ඇගයීමට ලක් කළ යුතුය; මධ්යස්ථ භාෂාව භාවිතා කළ යුතු අතර තහවුරු නොකළ චෝදනා (අපහාස) වැළැක්විය යුතුය.
10. Blockchain 'ආරක්ෂක-විවේචනාත්මක' වීම AI ප්රතිදානයට විශේෂඥ අනුමැතිය ප්රතිස්ථාපනය කළ නොහැකි වීමට වඩාත්ම සෘජුව සම්බන්ධ වන්නේ කුමන හේතුවකටද?
- A) කෘතීම බුද්ධිය ප්රායෝගිකව භාවිතා කළ නොහැක්කේ එය ඉතා සෙමින් ක්රියා කරන බැවිනි
- B) කෘතිම බුද්ධිය සෑම විටම සම්පාදන දෝෂ ඇති කරන බැවිනි
- C) මුල් දෝෂය දැකීමට නොහැකි වීම, ව්යාජ සහතික කිරීම්, යාවත්කාලීන නොවීම සහ වගකීම භාර ගැනීමට නොහැකි වීම නිසා කෘත්රිම බුද්ධියට ආපසු හැරවිය නොහැකි අවදානම ආවරණය කළ නොහැක.
- D) ඉංග්රීසියෙන් පමණක් ක්රියා කරන නිසා කෘත්රිම බුද්ධිය තුර්කි ව්යාපෘතිවල භාවිතා කළ නොහැක.
පැහැදිලි කිරීම: ආරක්ෂක තීරණාත්මක ප්රදේශයක දෝෂ ආපසු හැරවිය නොහැකි අතර සෘජුවම බරපතල පාඩු (ඩොලර් මිලියන ගණනක්) වෙත යොමු කරයි. කෘත්රිම බුද්ධියට මුල්/සන්දර්භ දෝෂය දැකිය නොහැක, චතුර භාෂාවකින් ව්යාජ සහතිකයක් ලබා දිය හැකිය, පුහුණු කඩඉම් දිනයෙන් පසු කාලසීමාව නොදනී, සහ වඩාත්ම වැදගත් දෙය නම් වගකීම භාර ගත නොහැක. ඉංජිනේරු අනුමැතිය යනු තාක්ෂණික, නීතිමය සහ සදාචාරාත්මක කැපවීමකි; යන්ත්රයකට මෙම කැපවීම සිදු කළ නොහැක, එබැවින් අවසාන අනුමැතිය ඇත්තේ දක්ෂ විශේෂඥයා සතුය.
11. ආරක්ෂාව පිළිබඳ තීරණාත්මක Web3 ව්යාපෘතියක් ප්රධාන ජාලයට කාන්දු වන තනි AI දෝෂයකින් ආරක්ෂා කිරීමට වඩාත් ඵලදායී ක්රමය කුමක්ද?
- A) සම්පූර්ණ ක්රියාවලිය තනි AI මෙවලමකට පැවරීම සහ අවසානය දෙස බැලීම
- B) සෑම අදියරකදීම මානව සත්යාපන ගේට්ටුවක් සහ සමත් කොන්දේසියක් තබන ස්ථර සත්යාපනය ක්රියාත්මක කිරීම ✔
- C) කාලය ඉතිරි කර ගැනීම සඳහා ස්වාධීන විගණන දොරටුව මග හැරීම
- D) සෑම සංවර්ධකයෙකුටම ලොගයක් තබා නොගෙන තමන්ගේම මෙවලමක් භාවිතා කිරීමට නිදහස ඇත
පැහැදිලි කිරීම: ස්ථර සත්යාපනයේ දී, මානව සත්යාපන දොරටුවක් සහ පැහැදිලි සමත් තත්වයක් (පරීක්ෂණය සමත් වූයේද, විගණක අත්සන් කළේද, සමාකරණ රඳවාගෙනද) එක් එක් අදියරේදී (ලිවීම, ස්කෑන් කිරීම, විගණනය, පරීක්ෂණය/නිර්මාණය කිරීම, යෙදවීම, අධීක්ෂණය) තබා ඇත. ඔබට තවත් දොරක් හරහා ගමන් නොකර එක දොරකින් ගමන් කළ නොහැක; මෙම ස්ථර ව්යුහය තනි AI දෝෂයක් ජීවතුන් අතර කාන්දු වීම වළක්වයි.
12. දෝශ නිරාකරණයකදී කෘතිම බුද්ධියෙන් උපකාර ලබා ගැනීමේදී පුද්ගලික යතුර හෝ බීජ වාක්ය ඛණ්ඩය සම්බන්ධයෙන් වෙනස් කළ නොහැකි රීතිය කුමක්ද?
- A) පසුම්බි පරීක්ෂා කිරීමට යතුරු පමණක් නිදහසේ බෙදා ගත හැක
- B) යතුර සංකේතනය කර ඇත්නම්, එය කෘතිම බුද්ධියට ලබා දිය හැකිය
- C) කෘතිම බුද්ධිය විශ්වාසදායක වන විට, මුදල් පසුම්බි කළමනාකරණය එයට භාර දිය හැකිය
- D) පුද්ගලික යතුර සහ බීජ වාක්ය ඛණ්ඩය කිසිදු කෘත්රිම බුද්ධි මෙවලමකට හෝ කිසිදු තත්වයක් යටතේ ක්ෂණිකව ඇතුල් කළ නොහැක ✔
විස්තරය: පුද්ගලික යතුර සහ බීජ වාක්ය ඛණ්ඩ යනු මුදල් පසුම්බියට සහ අරමුදල් වෙත සම්පූර්ණ ප්රවේශයයි. කිසිම අවස්ථාවක මේවා කෘත්රිම බුද්ධි මෙවලමකට, ක්ෂණිකව හෝ වෙනත් සබැඳි ස්ථානයකට ලියා නැත; එසේ නොමැති නම් සෘජු හා ආපසු හැරවිය නොහැකි අරමුදල් අහිමි වීමේ අවදානමක් පවතී. යතුරු තබා ඇත්තේ ආරක්ෂිත, වඩාත් සුදුසු නොබැඳි/දෘඪාංග පසුම්බියක පමණි.
13. විගණන ආයතනයක රහස්ය සේවාදායක කේතය සහිත කෘතිම බුද්ධිය භාවිතය නියාමනය කිරීමට හොඳම පාලන ප්රවේශය කුමක්ද?
- A) හුදකලා වාහනයක පමණක් රහස් කේතය සකසන්න සහ පාරිභෝගික අනුමැතිය ඇතිව, දත්ත වර්ගීකරණ ප්රතිපත්තිය ✔
- B) වේගවත්ම ප්රතිඵල සඳහා රහස් කේතය ඕනෑම පොදු මෙවලමකට ඇලවීම
- C) කේතය රහසිගත නම් කමක් නැත; සෑම දත්තයක් සඳහාම සෑම මෙවලමක්ම නොමිලේ
- D) කාන්දුවක් ඇති වුවද, වගකීම කෘතිම බුද්ධි සැපයුම්කරු සතු බැවින් පූර්වාරක්ෂාව අනවශ්යය
පැහැදිලි කිරීම: අවසරයකින් තොරව පොදු AI මෙවලමකට මුදා නොගත් (සංවෘත මූලාශ්ර) සේවාදායක කේතය ඇලවීම කොන්ත්රාත්තුව කඩ කිරීම සහ කාන්දු වීමේ අවදානමකි. නිසි පාලනය; දත්ත වර්ගීකරණ ප්රතිපත්තියක් සහිත පොදු කේතය, රහස්ය පාරිභෝගික කේතය, පුද්ගලික දත්ත සහ පුද්ගලික යතුර සඳහා වෙනම නීති සැකසීම, හුදකලා/ව්යවසාය මෙවලම් තුළ පමණක් සහ පාරිභෝගික අනුමැතිය සහිතව රහස්ය කේතය සැකසීම.