Utangulizi wa Akili Bandia katika Blockchain na Web3: Majukumu, Mipaka, Uthibitishaji na Usalama-Umuhimu.

Faida:

• Kuwa na uwezo wa kutofautisha ambapo akili ya bandia huokoa muda katika mtiririko wa kazi wa Web3 (rasimu, uwekaji alama wa muundo, swala) na ambapo maamuzi ya usalama na tafsiri huachiwa mtaalam, kulingana na gharama ya kosa.
• Uwezo wa kutekeleza nidhamu ambayo inathibitisha kila pato la AI kwa kuitunga, zana huru, na kuunganisha data ya mnyororo kwa chanzo katika kichunguzi cha kuzuia.
• Kuelewa kwa nini kutoweza kubatilishwa, mazingira ya wazi na chuki, hatari kubwa ya ulaghai na matumizi ya kujihami inapaswa kuzingatiwa katika uwanja huu tangu mwanzo.

Blockchain (leja iliyosambazwa ambapo miamala huwekwa kwenye vizuizi, vilivyounganishwa kwa siri na visivyoweza kubadilika) na Web3 (safu ya mtandao inayoendesha blockchain badala ya kampuni kuu, ambapo mtumiaji anamiliki mali na data yake) ni moja ya maeneo adimu ambapo makosa ya programu hubadilika moja kwa moja kuwa pesa. Hitilafu kwenye tovuti huvunja ukurasa; Hitilafu katika mkataba mzuri - makubaliano ambayo yanajiendesha yenyewe kwenye blockchain, ambayo masharti yake yameandikwa kwa kanuni - yanaweza kulipua mamilioni ya dola kwa sekunde. Moduli hii kwa hivyo inaweka akili bandia (AI) kama msaidizi wa kuongeza kasi katika uwanja huu; lakini daima huacha neno la mwisho kwa mtaalam mwenye uwezo, hasa katika ukaguzi muhimu wa usalama.

Katika kitengo hiki, tutajifunza mahali haswa ambapo AI huokoa wakati katika taaluma hii, ambapo inaachwa kwa wanadamu, jinsi ya kuthibitisha kila pato, na hatari maalum za uwanja huu (kutoweza kutenduliwa, ulaghai, uhakiki wa usalama).

Majukumu na nafasi ya AI katika uwanja huu

Kuna majukumu tofauti lakini yaliyounganishwa katika Web3:

• Msanidi wa mkataba mahiri: Huandika msimbo kwenye mnyororo na lugha kama vile Solidity au Vyper.
• Mkaguzi wa usalama: Huchunguza mikataba iliyoandikwa kwa udhaifu na kuandika ripoti.
• Mchanganuzi wa data kwenye mtandao: Huchunguza miamala ya mtandaoni, pochi na mtiririko wa pesa.
• Mbuni wa Tokenomics: Hutoa mfano wa usambazaji wa tokeni za mradi, usambazaji na muundo wa motisha.
• Mwandishi wa kiufundi/mtunzi wa hati: Hutoa karatasi nyeupe, miongozo ya watumiaji na uwekaji kumbukumbu wa msimbo.

AI inafanya kazi katika majukumu haya yote, lakini haitegemei sawa katika yote. Kama kanuni ya kidole gumba: mchango wa AI huongezeka kadri gharama ya makosa inavyopungua. Ikiwa hukumu ya nyaraka si sahihi, itasahihishwa; Ikiwa ripoti ya ukaguzi itakosa athari, pesa huibiwa. Kwa hiyo, kutenganisha hatari kwa kiwango ni kanuni ya kwanza ya kutumia AI katika taaluma hii.

biashara

Jukumu la AI

Kiwango cha hatari

idhini ya mwisho

Tengeneza rasimu ya msimbo

Rasimu ya kwanza ya haraka

kati

Msanidi programu + anajaribu

Ukaguzi wa usalama

Kidokezo, kuashiria muundo

juu sana

mkaguzi mahiri

Uchanganuzi wa hatari

Orodha ya uwezekano wa mgombea

juu

Mkaguzi + chombo

Uchambuzi wa mnyororo

Swali na muhtasari

kati

Uthibitishaji wa mchambuzi

Mfano wa Tokenomic

Hali, rasimu ya uigaji

juu

Mchumi + mtihani

Nyaraka

Rasimu, kurahisisha

Chini-Kati

ukaguzi wa kiufundi

Mambo matatu yanayofanya eneo hili kuwa maalum

1. Kutobadilika. Baada ya shughuli kuthibitishwa kwenye blockchain, haiwezi kutenduliwa. Unaweza kupiga simu uhamishaji usio sahihi kwenye benki na uighairi; Hakuna mtu wa kupiga simu kwenye mnyororo. Ndio maana mawazo ya "tutarekebisha baadaye" haifanyi kazi hapa. Mara tu nambari inayozalishwa na AI inachukuliwa moja kwa moja (mainnet - mtandao ambapo pesa halisi iko), gharama ya kosa ni ya kudumu.

2. Uwazi na mazingira ya uhasama. Msimbo mahiri wa mkataba na data ya msururu hupatikana kwa umma. Hii inamaanisha kuwa kila mshambuliaji duniani anakagua msimbo wako 24/7. Athari inayowezekana ambayo inakataliwa kama "hakuna arifa" katika Web2 inatumiwa katika Web3 ndani ya dakika. Chochote AI inasema "labda ni sawa" haiwezi kuaminiwa.

3. Kiwango cha ulaghai. Web3 ni eneo ambalo miradi ghushi, rug-vuta (watengenezaji wa mradi hukusanya pesa za mwekezaji na kukimbia) na asali (ishara bandia ambazo zinaweza kununuliwa lakini haziuzwa, kumnasa mwathirika) hujilimbikizia mikataba. AI husaidia kutambua mitego hii na - kuwa mwangalifu - inaweza kutumika kutengeneza mitego hii mikononi mwa mtu mwenye nia mbaya. Moduli hii inafundisha matumizi kwa madhumuni ya kujihami, ukaguzi na uaminifu tu.

Tahadhari: Kuiambia AI "niandikie mkataba wa asali unaowalaghai wawekezaji" au "ninawezaje kutumia itifaki hii na kutoa pesa" ni matumizi yasiyoidhinishwa na yasiyo ya kimaadili. Matumizi sahihi kila wakati ni: "kuna muundo wa chungu cha asali katika mkataba huu", "nitafungaje uwezekano wa kuathirika katika itifaki hii", "nitathibitishaje hatari katika msimbo huu".

Ambapo AI ni nguvu na dhaifu

AI ina nguvu katika eneo hili kwa: kuibua mifumo ya kuathiriwa inayojulikana (kama vile kurejea tena, kufurika kamili); kueleza kwa lugha nyepesi kile msimbo hufanya; kuandaa majaribio na nyaraka; kuandika maswali makubwa ya data; Kuelezea dhana katika viwango tofauti.

AI ni dhaifu na inapotosha: kutafuta udhaifu mpya/kipekee (hauwezi kuuona ikiwa hauko kwenye data ya mafunzo); tathmini ya jumla ya usalama wa kiuchumi wa itifaki; kujua matoleo ya sasa ya maktaba na mashambulizi ya hivi karibuni (sio zaidi ya tarehe ya kukata mafunzo); Hukumu kamili kama vile "mkataba huu uko salama". AI inaweza kutoa uhakikisho wa uwongo wa usalama kwa lugha fasaha na ya kujiamini - hii ndiyo aina hatari zaidi ya ndoto katika nyanja hii.

Nidhamu ili kuthibitisha kila matokeo

Katika taaluma hii, matokeo ya AI haitumiki kamwe "kama ilivyo." Kila pato hupitia vichungi vitatu:

1. Jenga na ujaribu: Msimbo? Wacha ikusanywe, ijaribiwe, na ikiwezekana kukimbia kwenye mtandao wa majaribio (testnet - mtandao wa majaribio ambao sio pesa halisi).
2. Gari la kujitegemea na binadamu: Dai la usalama? Thibitisha kwa kutumia zana ya uchambuzi tuli (kama Slither) na jicho la mwanadamu.
3. Inaunganisha kwa chanzo: Data ya mnyororo? Kila nambari ambayo AI inafupisha inathibitishwa katika kichunguzi halisi cha block (tovuti inayoonyesha data ya msururu, kama vile Etherscan).

Kidokezo: Daima iambie AI "weka alama mahali ambapo huna uhakika na uandike kwa nini huna uhakika". Ni salama zaidi kuuliza AI ikubali kutokuwa na uhakika wake kuliko kuifanya itengeneze kimya kimya.

kesi tatu ndogo

Kesi ya 1 - Rasimu ilipata kasi na udhibiti. Timu moja ilitoa rasimu ya kwanza ya mkataba wa kudumu na AI katika saa 2; Kwa kawaida ilichukua kama siku 1. Lakini kulikuwa na mwanya wa ushiriki upya katika rasimu ya AI - kutoa pesa mara nyingi kwa kupiga shughuli tena kabla haijakamilika. Mkaguzi alilikamata hili na kulirekebisha. Somo: AI huharakisha rasimu, lakini wanadamu huhakikisha usalama.

Kesi ya 2 - Anwani ghushi katika uchanganuzi wa mnyororo. Mchambuzi aliiambia AI "kufupisha shughuli 10 za mwisho za mkoba huo." AI ilitoa muhtasari wa ufasaha, lakini ndani yake kulikuwa na heshi ya ununuzi na anwani iliyoundwa - maono. Wakati mchambuzi alithibitisha juu ya Etherscan, aliona kwamba haikushikilia. Somo: sio kila heshi ya data ya mnyororo inaripotiwa hadi imethibitishwa kwenye kichunguzi cha kuzuia.

Kesi ya 3 - Katika tokenomics, hali moja ilienda vibaya. Mradi ulianza kwa kutegemea modeli ambapo AI ilisema "curve hii ya usambazaji ni endelevu". Mtindo huo ulidhania tu hali moja ambapo bei hupanda kila wakati. Soko lilipoanguka, motisha zilianguka. Somo: unahitaji majaribio mengi, ya hali mbaya, yaliyopitiwa na mwanadamu, sio mfano wa AI wa hali moja.

Maadili, faragha na mfumo wa kisheria

Kwa sababu eneo hili ni muhimu kifedha na kiusalama, mzigo wa kimaadili ni mzito:

• Matumizi ya kujihami: Taarifa za athari ni kwa madhumuni ya kufungwa, ufuatiliaji na ulinzi pekee; Sio kwa unyonyaji.
• Usiri: Kubandika msimbo wa mteja aliyekaguliwa ambao haujatolewa (chanzo kilichofungwa) kwenye zana ya AI inayopatikana kwa umma bila ruhusa ni ukiukaji wa mkataba na hatari ya kuvuja. Msimbo wa siri unahitaji zana za biashara/zilizotengwa na idhini ya mteja.
• Sio ushauri wa uwekezaji: Tokenomics inayotokana na AI au uchambuzi sio ushauri wa kifedha; Ni wajibu wa kisheria na kimaadili kueleza hili.
• Wajibu: Katika ukaguzi muhimu wa usalama, uidhinishaji wa mwisho ni wa mtaalam stadi ambaye anachukua jukumu la kitaaluma. "AI ilisema hivyo" sio utetezi.

Makosa ya kawaida

• Kuamini AI kusema "salama". AI haiwezi kuhakikisha usalama; Inazalisha dalili tu.
• Kuhamisha msimbo kwa mainnet bila kujaribu kwenye testnet. Kutoweza kutenduliwa hakusamehe.
• Kuamini heshi bila kuthibitisha data ya msururu kwenye kichunguzi cha kuzuia. Udanganyifu huzalisha hashi/anwani.
• Kubandika msimbo wa siri wa mnunuzi kwenye zana iliyo wazi. Uvujaji na uvunjaji wa mkataba.
• Kutegemea muundo wa kiuchumi wa hali moja. Hali mbaya ni lazima.
• Sio kutenganisha hatari kwa kiwango. Hati na ukaguzi haziwezi kushughulikiwa kwa kiwango sawa cha uaminifu.

Kwa muhtasari

• Katika Web3, mende hutafsiri moja kwa moja kuwa pesa; AI ni msaidizi wa kuongeza kasi, sio mtu wa kufanya maamuzi.
• Mchango wa AI huongezeka kadri gharama ya makosa inavyopungua; Neno la mwisho katika ukaguzi muhimu wa usalama ni la mtaalam.
• Kutoweza kubatilishwa, uwazi/mazingira chuki na ulaghai mkubwa hufanya uwanja huu kuwa maalum.
• Kila pato la AI linakusanywa na kuthibitishwa kwa zana huru na kuunganisha kwa chanzo.
• Matumizi ni kwa ajili ya ulinzi, maendeleo ya uaminifu na madhumuni ya utekelezaji yaliyoidhinishwa pekee.

Jukumu la maombi

Chukua mfano wa mkataba mahiri (ama uliuandika mwenyewe au mkataba rahisi wa chanzo huria). Uliza AI kueleza kwanza kwa lugha rahisi kile msimbo hufanya, kisha uweke alama kwenye hatari zinazoweza kutokea kama "dhahania." Kisha uthibitishe kila dai kwa: (1) kulitunga, (2) zana ya uchanganuzi tuli, (3) usomaji wako mwenyewe. Kumbuka katika jedwali ni madai mangapi ya AI yalithibitishwa na ni mangapi yaligeuka kuwa ya uwongo.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Nimebainisha kiwango cha hatari cha kazi yangu (hati au ukaguzi?).
• [ ] Niliuliza AI kuashiria kutokuwa na hakika kwake.
• [ ] Nilikusanya/kujaribu matokeo ya msimbo.
• [ ] Nilithibitisha dai la usalama kwa gari huru + la kibinadamu.
• [ ] Nilithibitisha data ya msururu kwenye kichunguzi cha kuzuia.
• [ ] Sikubandika msimbo wa siri kwenye zana iliyofunguliwa.
• [ ] Nilikubali kwamba idhini ya mwisho ya usalama iko kwa mtaalamu.