Vitengo
1. Utangulizi wa Akili Bandia katika Blockchain na Web3: Majukumu, Mipaka, Uthibitishaji na Usalama-Umuhimu. 2. Usaidizi wa Kuandika Mkataba Mahiri: Rasimu ya Mshikamano/Vyper na Uzalishaji wa Msimbo Salama 3. Usaidizi Mahiri wa Ukaguzi wa Mkataba: Mapitio ya Usalama na Matokeo ya Rasimu 4. Uchanganuzi wa Athari: Miundo ya Kawaida ya Athari na Uchanganuzi wa Kiotomatiki 5. Uchanganuzi wa Data ya Mtandaoni: Kuelewa Kuzuia, Muamala na Data ya Wallet 6. Uchambuzi wa DeFi na Itifaki: Ukwasi, MEV na Mashambulizi ya Kiuchumi 7. Uundaji wa Tokenomic: Ugavi, Usambazaji, Motisha na Uigaji 8. Uandishi na Uandishi wa Kiufundi: Whitepaper, NatSpec na Mwongozo wa Mtumiaji 9. Ulaghai, Rug-Vuta na Hatari kugundua: On-Chain Red Bendera 10. Ukaguzi Muhimu wa Usalama, Uidhinishaji wa Mtaalamu na Matumizi Yanayowajibika 11. Mtiririko wa Kazi wa Mwisho-Mwisho, Utawala, Uthibitishaji na Maadili
Kitengo 5 / 11

Uchanganuzi wa Data ya Mtandaoni: Kuelewa Kuzuia, Muamala na Data ya Wallet

Faida:

  • Kuelewa kuwa mchango salama zaidi wa akili bandia ni uandishi wa hoja ya uchimbaji wa data, kwamba tafsiri isiyolipishwa ni hatari na kwamba kila nambari lazima ithibitishwe kwenye kichunguzi cha kuzuia.
  • Uwezo wa kutumia nidhamu ya kuvuta data kutoka kwa chanzo, ukijua kuwa kuomba data ya msururu wa moja kwa moja kutoka kwa akili ya bandia hutoa heshi / anwani bandia.
  • Elewa kwamba data ya msururu inathibitisha mwonekano lakini si dhamira, na mipaka ya kimaadili ya kufuta utambulisho na ulengaji.

Mojawapo ya nguvu kuu za blockchain ni uwazi wake: kila shughuli, kila uhamisho, kila mwingiliano wa mkataba hurekodiwa kwa umma na kwa kudumu. Uchanganuzi wa mnyororo-kuchunguza data ya miamala ya mtandaoni, anwani, na data ya mtiririko wa pesa-ni kitendo cha kusoma rekodi hii ya umma na kuifanya iwe na maana: kufuatilia pochi, kufuatilia mtiririko wa pesa, kupima matumizi ya itifaki. Katika kitengo hiki, tutajifunza jinsi ya kutumia AI kama msaidizi wa uchanganuzi wa data na—kimsingi—jinsi ya kuthibitisha kila nambari.

Muundo wa data kwenye mnyororo

Data ya mnyororo imewekwa:

  • Zuia: Kitengo kilichowekwa muhuri wa wakati ambapo miamala hupangwa.
  • Muamala (tx): Wito wa thamani au mkataba kutoka kwa anwani moja hadi nyingine; Inatambulika kwa heshi ya kipekee.
  • Anwani/mkoba: Utambulisho ambapo fedha hutunzwa na kufanyiwa kazi.
  • Tukio (tukio/logi): Rekodi za muundo zinazotolewa na kandarasi zinazoelezea kilichotokea.
  • Uhamisho wa tokeni: Kubadilisha mikono ya tokeni kama vile ERC-20/ERC-721.

Ili kutazama data hii, block Explorer (tovuti inayoonyesha data ya msururu, kama vile Etherscan) au mifumo ya kuuliza maswali (kama vile Dune, The Graph) hutumiwa. AI "haijui" data hii yenyewe; Inatafsiri data unayotoa au kuandika hoja ili kurejesha data.

Tahadhari: Kuambia AI "ilete miamala ya pochi hiyo" haina maana na ni hatari - AI haijaunganishwa kwenye mkondo wa moja kwa moja na inaweza kutoa heshi/anwani bandia. Matumizi sahihi: unatoa data na kuipa AI, AI inaifasiri; Au AI inakuandikia swali ambalo litatoa data, na unaiendesha.

Majukumu mawili muhimu ya AI katika uchanganuzi wa mnyororo

1. Uandishi wa hoja. Katika majukwaa kama vile Uchanganuzi wa Dune, data hutolewa na maswali kama SQL. AI ina uwezo mkubwa wa kuandika hoja hizi: "andika hoja ambayo inarejesha hesabu ya kila siku ya muamala wa mkataba ufuatao kwa siku 30 zilizopita." Swali ni la kuamua; unaiendesha na kuona matokeo - hatari ya kuona ndoto ni ndogo kwa sababu chanzo cha data hutoa matokeo, sio AI.

2. Tafsiri ya matokeo. Unatoa data uliyonasa kwa AI na kuuliza, "Mtiririko huu wa pesa unaonyesha nini? Je, kuna muundo?" unauliza. Hatari ya hallucinations ni kubwa hapa; Kila maoni lazima yaunganishwe na chanzo.

Profaili ya hatari ya majukumu haya mawili ni tofauti: uandishi wa swala ni salama (matokeo hutoka kwa chanzo), tafsiri ya bure ni hatari (AI inaweza kuifanya).

Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti

Agizo dhaifu:

Changanua miamala ya pochi ifuatayo: 0x1234...

AI haitegemei data ya moja kwa moja; Msukumo huu unamsukuma kufanya mambo.

Kidokezo chenye nguvu (kwa swali):

Jukumu lako: mchambuzi wa data kwenye mnyororo. Andika swali la SQL kwa Dune: Rejesha hesabu ya kipekee ya DAILY ya anwani ya mtumaji na jumla ya kiasi cha uhamisho wa mkataba wa [tokeni ya ERC-20] katika siku 30 zilizopita. Eleza jedwali na majina ya sehemu ulizotumia. Ikiwa hoja haifanyi kazi, andika mawazo yako ili niweze kuirekebisha. KUWEKA DATA; toa hoja tu.

Kidokezo chenye nguvu (kwa maoni):

Hapo chini kuna matokeo ACTUAL Dune (nilipiga risasi). Tafsiri ruwaza kulingana na nambari KWA UKWELI katika chati hii: ongezeko la sauti/punguza, kuruka kusiko kawaida, umakinifu. Onyesha kila maoni yenye safu mlalo/nambari inayolingana. Usiongeze nambari zozote ambazo hazipo kwenye jedwali. Usidai sababu; Andika maelezo yanayowezekana kama "dhahania."

Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa

1) Uzalishaji wa maswali:

Andika swali la Dune/SQL: [muda wa muda] kwenye [mkataba/anwani] ya [metric]. Eleza majedwali uliyotumia na mantiki ya JIUNGE. Nitakimbia na kuthibitisha matokeo; utengenezaji wa data.

2) Muhtasari wa ufuatiliaji wa mtiririko wa pesa:

Nitakupa seti ya rekodi HALISI za uhamisho (anwani, kiasi, muda). Geuza haya kuwa masimulizi ya mtiririko unaofuatiliwa: pesa zilienda wapi, kuna mkusanyiko? Tumia rekodi ninazotoa pekee; kuunganisha kila hatua kwa mstari sambamba. Anwani ya uwongo.

3) Tafsiri ya kipimo:

Maoni kwenye jedwali la vipimo halisi lililo hapa chini: idadi ya watumiaji, kiasi, wastani kwa kila muamala. Eleza mabadiliko makubwa na sababu zinazowezekana (hypothesis). Kuongeza data ambayo haiko kwenye jedwali; kuanzisha sababu ya uhakika.

4) Alama isiyo ya kawaida:

Msingi: anwani hii kwa kawaida hushughulikia shughuli za ~[N], kiasi cha ~[X] kwa siku. Nitakupa kumbukumbu halisi. Tia alama kwenye matukio ambayo yanapotoka tu kutoka kwa msingi kulingana na kile HAKIKA kilifanyika kwenye rekodi; onyesha kila moja kwa mstari. Maliza maoni kwa "inahitaji ukaguzi".

Kesi tatu ndogo (kwa nambari)

Kesi ya 1 - Hoja ya 1 ilipunguza siku hadi dakika 20. Mchanganuzi alikuwa akijaribu kutoa mwenyewe ukuaji wa mtumiaji wa siku 90 wa itifaki. Alifanya AI kuandika swala la Dune; Nilipata swali na grafu ya kufanya kazi katika dakika 20. Nambari hizo zilikuwa za kuaminika kwa sababu zilitoka kwa chanzo. Somo: uandishi wa hoja ndio mchango salama na bora zaidi wa AI.

Kesi ya 2 - Heshi bandia imenaswa. Mchambuzi aliiambia moja kwa moja AI "kufupisha shughuli za hivi karibuni za mkoba wa nyangumi." AI ilitoa orodha fasaha; Lakini ilipoangaliwa kwenye Etherscan, heshi nyingi za muamala zilikuwa za uwongo ambazo hazikuwepo kabisa. Somo: kuuliza AI kwa data ya moja kwa moja hutoa maono; data hutolewa kutoka kwa chanzo.

Kesi ya 3 - Muundo wa umakini umethibitishwa. Mchambuzi alitoa data halisi ya uhamishaji aliyonasa kwa AI na ikafasiriwa. YZ ilibainisha muundo ambao fedha zilikusanywa katika anwani chache. Mchanganuzi alithibitisha anwani hii kwa anwani kwenye kichunguzi cha kuzuia - muundo ulikuwa halisi na ulionyesha hatari ya usambazaji. Somo: tafsiri yenye data halisi ni ya thamani; Lakini uthibitisho ni tena kutoka kwa chanzo.

Faragha na maadili

Ingawa data ya mtandaoni iko "wazi," uchambuzi wake una mipaka ya kimaadili:

  • Kuondoa utambulisho: Kulinganisha anwani na watu halisi (hasa na data iliyovuja) ni ukiukaji mkubwa wa faragha; inafanywa tu katika muktadha wa kisheria na ulioidhinishwa.
  • Unyanyasaji/kulenga: Ni kinyume cha maadili kufuatilia pochi na kumlenga mmiliki wake.
  • Ushauri wa uwekezaji: Maoni kama vile "Nyangumi huyo ananunua, unapaswa pia" yanapotosha na kusababisha dhima.
  • Ukosefu wa muktadha: Data ya mnyororo haionyeshi nia; Uhamisho unaweza kuwa uhalifu au wa kawaida. Ufafanuzi wa kupita kiasi ni hatari.
Kidokezo: Pima kila dai la mtandaoni kama "data inaonyesha X", si "mtu anayefanya Y". Msururu hufanya shughuli ionekane lakini haithibitishi nia.

Makosa ya kawaida

  • Kuomba data ya moja kwa moja kutoka kwa AI. Huzalisha hashi/anwani bandia.
  • Bila kuunganisha maoni na chanzo. Kila nambari lazima ithibitishwe katika kichunguzi cha kuzuia.
  • Kukosea kwa uunganisho wa sababu. Mchoro wa mnyororo hauthibitishi nia.
  • Kulinganisha anwani na watu ambao hawajathibitishwa. Hatari ya uvunjaji wa usiri na makosa.
  • Kugeuza uelekezaji wa mnyororo kuwa ushauri wa uwekezaji. Inapotosha na inajenga dhima.
  • Kushiriki swala bila kuweka kumbukumbu badala ya mkataba mmoja mkubwa. Kujirudia huenda mbali.

Kwa muhtasari

  • Uchambuzi wa mnyororo ni mchakato wa kusoma na kupata maana kutoka kwa data ya mnyororo wazi.
  • Mchango salama zaidi wa AI ni uandishi wa maswali; Matokeo yanatoka kwa chanzo, hatari ya hallucinations ni ndogo.
  • Tafsiri ya bure ni hatari; kila nambari lazima ithibitishwe katika kichunguzi cha kuzuia.
  • Data ya mnyororo inathibitisha mwonekano lakini sio dhamira; Ufafanuzi wa kupita kiasi huepukwa.
  • Kuondoa utambulisho na ulengaji hufanywa tu katika muktadha ulioidhinishwa na mipaka ya maadili.

Jukumu la maombi

Chagua itifaki au ishara. Andika swali kwa AI ukitumia kidokezo cha "kizazi cha hoja" ambacho kinarejesha hesabu ya miamala ya kila siku ya tokeni hiyo kwa siku 30 zilizopita (Dune inapatikana bila malipo). Endesha swali. Kisha AI ifasiri matokeo kwa haraka ya "tafsiri ya metri". Thibitisha kila dai katika maoni ya AI katika jedwali halisi la matokeo na utambue kama kuna dai ambalo halina mshirika kwenye jedwali.

orodha ya ukaguzi

  • [ ] Sikuomba data ya moja kwa moja kutoka kwa AI; Niliivuta kutoka kwa chanzo.
  • [ ] Niliendesha swali na kuthibitisha matokeo.
  • [ ] Niliunganisha kila maoni kwenye safu mlalo halisi ya data.
  • [ ] Sikuwasilisha uwiano kama sababu.
  • [ ] Sikufanya anwani-mtu kulinganisha bila idhini.
  • [ ] Sijatafsiri maslahi yangu katika ushauri wa uwekezaji.
  • [ ] Niliandika hoja kwa njia inayoweza kuzaliana.
Iliyotangulia Inayofuata