กำไร:
- การทำความเข้าใจว่าการสนับสนุนที่ปลอดภัยที่สุดของปัญญาประดิษฐ์คือการเขียนแบบสอบถามเพื่อแยกข้อมูล การตีความอย่างอิสระนั้นมีความเสี่ยง และทุกตัวเลขจะต้องได้รับการยืนยันใน Block Explorer
- ความสามารถในการใช้วินัยในการดึงข้อมูลจากแหล่งที่มา โดยรู้ว่าการร้องขอข้อมูลห่วงโซ่สดโดยตรงจากปัญญาประดิษฐ์จะทำให้เกิดแฮช/ที่อยู่ปลอม
- ทำความเข้าใจว่าข้อมูลลูกโซ่พิสูจน์ให้มองเห็นได้แต่ไม่ใช่จุดประสงค์ และขีดจำกัดทางจริยธรรมของการไม่เปิดเผยตัวตนและการกำหนดเป้าหมาย
หนึ่งในจุดแข็งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของบล็อกเชนคือความโปร่งใส: ทุกธุรกรรม ทุกการโอน ทุกปฏิสัมพันธ์ในสัญญาจะถูกบันทึกต่อสาธารณะและถาวร การวิเคราะห์แบบออนไลน์—การตรวจสอบธุรกรรมแบบออนไลน์ ที่อยู่ และข้อมูลกระแสเงิน—คือการอ่านบันทึกสาธารณะนี้และทำความเข้าใจ: การติดตามกระเป๋าเงิน การติดตามกระแสเงิน การวัดการใช้โปรโตคอล ในหน่วยนี้ เราจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI เป็นตัวช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล และ—ในเชิงวิกฤต—วิธีตรวจสอบแต่ละตัวเลข
โครงสร้างของข้อมูลออนไลน์
ข้อมูลลูกโซ่มีชั้น:
- บล็อก: หน่วยประทับเวลาซึ่งมีการจัดกลุ่มธุรกรรม
- ธุรกรรม (tx): การเรียกมูลค่าหรือสัญญาจากที่อยู่หนึ่งไปยังอีกที่อยู่หนึ่ง มันถูกระบุด้วยแฮชที่ไม่ซ้ำใคร
- ที่อยู่/กระเป๋าเงิน: ข้อมูลระบุตัวตนที่เก็บเงินและทำธุรกรรม
- เหตุการณ์ (เหตุการณ์/บันทึก): บันทึกโครงสร้างที่ปล่อยออกมาจากสัญญาที่อธิบายถึงสิ่งที่เกิดขึ้น
- การโอนโทเค็น: การเปลี่ยนมือของโทเค็น เช่น ERC-20/ERC-721
หากต้องการดูข้อมูลนี้ จะใช้ตัวสำรวจบล็อก (ไซต์ที่แสดงข้อมูลลูกโซ่ เช่น Etherscan) หรือแพลตฟอร์มการสืบค้น (เช่น Dune, The Graph) AI ไม่ได้ "รู้" ข้อมูลนี้เอง โดยจะตีความข้อมูลที่คุณระบุหรือเขียนแบบสอบถามเพื่อดึงข้อมูล
ข้อควรระวัง: การบอก AI ให้ "ดึงข้อมูลธุรกรรมของกระเป๋าเงินนั้น" นั้นไม่มีประโยชน์และเป็นอันตราย เนื่องจาก AI ไม่ได้เชื่อมต่อกับเครือข่ายสดและอาจสร้างแฮช/ที่อยู่ปลอม การใช้งานที่ถูกต้อง: คุณแยกข้อมูลและมอบให้กับ AI จากนั้น AI จะตีความข้อมูลนั้น หรือ AI เขียนแบบสอบถามที่จะดึงข้อมูลให้คุณแล้วเรียกใช้งาน
บทบาทสำคัญสองประการของ AI ในการวิเคราะห์ออนไลน์
1. การเขียนแบบสอบถาม ในแพลตฟอร์มเช่น Dune Analytics ข้อมูลจะถูกดึงด้วยการสืบค้นที่คล้ายกับ SQL AI มีประสิทธิภาพในการเขียนแบบสอบถามเหล่านี้: "เขียนแบบสอบถามที่ส่งคืนจำนวนธุรกรรมรายวันของสัญญาต่อไปนี้ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา" แบบสอบถามถูกกำหนดไว้แล้ว คุณเรียกใช้และเห็นผล ความเสี่ยงของอาการประสาทหลอนต่ำเนื่องจากแหล่งข้อมูลสร้างผลลัพธ์ ไม่ใช่ AI
2. การตีความผลลัพธ์ คุณให้ข้อมูลที่คุณบันทึกไว้กับ AI และถามว่า "กระแสเงินนี้แสดงอะไร มีรูปแบบหรือไม่" คุณถาม ความเสี่ยงต่อการเกิดภาพหลอนสูงที่นี่ ทุกความคิดเห็นจะต้องเชื่อมโยงไปยังแหล่งที่มา
โปรไฟล์ความเสี่ยงของทั้งสองบทบาทนี้แตกต่างกัน: การเขียนแบบสอบถามค่อนข้างปลอดภัย (ผลลัพธ์มาจากแหล่งที่มา) การตีความอย่างอิสระค่อนข้างมีความเสี่ยง (AI สามารถสร้างมันขึ้นมาได้)
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง
พรอมต์ที่อ่อนแอ:
วิเคราะห์ธุรกรรมของกระเป๋าเงินต่อไปนี้: 0x1234...
AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลสด ข้อความแจ้งนี้ผลักดันให้เขาต้องแก้ไขสิ่งต่างๆ
พรอมต์อันทรงพลัง (สำหรับการสืบค้น):
บทบาทของคุณ: นักวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ เขียนแบบสอบถาม SQL สำหรับ Dune: ส่งคืนจำนวนที่อยู่ผู้ส่งที่ไม่ซ้ำกันทุกวันและปริมาณการถ่ายโอนทั้งหมดของสัญญา [โทเค็น ERC-20 ต่อไปนี้] ในช่วง 30 วันที่ผ่านมา อธิบายชื่อตารางและฟิลด์ที่คุณใช้ หากการค้นหาไม่ได้ผล ให้จดสมมติฐานของคุณไว้เพื่อให้เราแก้ไขได้ การปรับข้อมูลให้เหมาะสม; เพียงแค่สร้างแบบสอบถาม
พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพ (สำหรับความคิดเห็น):
ด้านล่างนี้คือผลลัพธ์ Dune ที่เกิดขึ้นจริง (ฉันถ่ายไว้) ตีความรูปแบบตามตัวเลขตามจริงในแผนภูมินี้เท่านั้น: การเพิ่ม/ลดระดับเสียง การกระโดดที่ผิดปกติ ความเข้มข้น แสดงความคิดเห็นแต่ละรายการด้วยแถว/หมายเลขที่สอดคล้องกัน อย่าบวกตัวเลขใดๆ ที่ไม่ได้อยู่ในตาราง อย่าอ้างเหตุผล; เขียนคำอธิบายที่เป็นไปได้เป็น "สมมุติฐาน"
เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ
1) การสร้างแบบสอบถาม:
เขียนแบบสอบถามสำหรับ Dune/SQL: [ช่วงเวลา] บน [สัญญา/ที่อยู่] สำหรับ [เมตริก] อธิบายตารางที่คุณใช้และตรรกะ JOIN ฉันจะเรียกใช้และตรวจสอบผลลัพธ์ การสร้างข้อมูล
2) โครงร่างการติดตามการไหลของเงิน:
ฉันจะให้ชุดบันทึกการโอนเงินตามจริงแก่คุณ (ที่อยู่ จำนวน เวลา) เปลี่ยนสิ่งเหล่านี้ให้เป็นเรื่องราวที่ไหลลื่นที่สามารถติดตามได้: เงินทุนไปอยู่ที่ไหน มีความเข้มข้นหรือไม่? ใช้บันทึกที่ฉันให้ไว้เท่านั้น เชื่อมต่อแต่ละขั้นตอนเข้ากับบรรทัดที่เกี่ยวข้อง ที่อยู่ปลอม
3) การตีความเมตริก:
แสดงความคิดเห็นในตารางตัวชี้วัดจริงด้านล่าง: จำนวนผู้ใช้ ปริมาณ ค่าเฉลี่ยต่อธุรกรรม ระบุการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญและสาเหตุที่เป็นไปได้ (สมมติฐาน) การเพิ่มข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในตาราง การสร้างสาเหตุที่ชัดเจน
4) การทำเครื่องหมายความผิดปกติ:
ข้อมูลพื้นฐาน: โดยปกติแล้ว ที่อยู่นี้จะจัดการธุรกรรม ~[N] ปริมาณ ~[X] ต่อวัน ฉันจะให้บันทึกที่แท้จริงแก่คุณ ทำเครื่องหมายเฉพาะเหตุการณ์ที่เบี่ยงเบนไปจากเส้นฐานโดยพิจารณาจากสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในบันทึก แสดงแต่ละรายการด้วยเส้น จบความคิดเห็นด้วย "ต้องตรวจสอบ"
มินิเคส 3 อัน (เป็นตัวเลข)
กรณีที่ 1 — แบบสอบถาม 1 ลดวันเป็น 20 นาที นักวิเคราะห์พยายามดึงข้อมูลการเติบโตของผู้ใช้ในช่วง 90 วันของโปรโตคอลด้วยตนเอง เขาให้ AI เขียนแบบสอบถาม Dune มีคำถามและกราฟที่ใช้งานได้ภายใน 20 นาที ตัวเลขมีความน่าเชื่อถือเพราะมาจากแหล่งที่มา บทเรียน: การเขียนแบบสอบถามเป็นส่วนสนับสนุนที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพที่สุดของ AI
กรณีที่ 2 — แฮชปลอมถูกจับได้ นักวิเคราะห์บอกกับ AI โดยตรงว่า "สรุปธุรกรรมล่าสุดของกระเป๋าเงินวาฬนั้น" AI แสดงรายการได้อย่างคล่องแคล่ว แต่เมื่อตรวจสอบบน Etherscan แฮชของธุรกรรมส่วนใหญ่เป็นการประดิษฐ์ที่ไม่มีอยู่เลย บทเรียน: การขอข้อมูลสดจาก AI ทำให้เกิดภาพหลอน ข้อมูลถูกดึงมาจากแหล่งที่มา
กรณีที่ 3 — ยืนยันรูปแบบความเข้มข้นแล้ว นักวิเคราะห์ให้ข้อมูลการถ่ายโอนจริงที่เขาบันทึกไว้แก่ AI และทำการตีความ YZ สังเกตรูปแบบที่กองทุนกระจุกตัวอยู่ในที่อยู่บางแห่ง นักวิเคราะห์ยืนยันที่อยู่นี้ตามที่อยู่ใน Block Explorer ซึ่งเป็นรูปแบบจริงและระบุถึงความเสี่ยงในการกระจาย บทเรียน: การตีความด้วยข้อมูลจริงมีคุณค่า แต่การยืนยันมาจากแหล่งที่มาอีกครั้ง
ความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม
แม้ว่าข้อมูลออนไลน์จะ “เปิด” แต่การวิเคราะห์ก็มีข้อจำกัดด้านจริยธรรม:
- การลบข้อมูลระบุตัวตน: การจับคู่ที่อยู่กับบุคคลจริง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับข้อมูลที่รั่วไหล) ถือเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัวอย่างร้ายแรง กระทำในบริบททางกฎหมายและได้รับอนุญาตเท่านั้น
- การคุกคาม/การกำหนดเป้าหมาย: การติดตามกระเป๋าเงินและกำหนดเป้าหมายเจ้าของกระเป๋าถือเป็นการผิดจรรยาบรรณ
- คำแนะนำการลงทุน: การอนุมานเช่น "วาฬตัวนั้นกำลังซื้อ คุณก็ควรทำเช่นกัน" ก่อให้เกิดความเข้าใจผิดและก่อให้เกิดความรับผิด
- ขาดบริบท: ข้อมูลลูกโซ่ไม่ได้บ่งชี้ถึงเจตนา การโอนอาจเป็นอาชญากรรมหรือเป็นเรื่องธรรมดาก็ได้ การตีความมากเกินไปเป็นอันตราย
เคล็ดลับ: วัดการอ้างสิทธิ์ออนไลน์ทุกรายการเป็น "ข้อมูลแสดง X" ไม่ใช่ "บุคคลแสดง Y" ห่วงโซ่ทำให้ธุรกรรมมองเห็นได้ แต่ไม่ได้พิสูจน์เจตนา
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- การขอข้อมูลสดโดยตรงจาก AI สร้างแฮช/ที่อยู่ปลอม
- ไม่เชื่อมโยงความคิดเห็นกับแหล่งที่มา แต่ละหมายเลขจะต้องได้รับการยืนยันใน Block Explorer
- ความสัมพันธ์ที่ผิดพลาดสำหรับสาเหตุ รูปแบบลูกโซ่ไม่ได้พิสูจน์เจตนา
- การจับคู่ที่อยู่กับบุคคลที่ไม่ได้รับการยืนยัน ความเสี่ยงจากการละเมิดความลับและข้อผิดพลาด
- เปลี่ยนการอนุมานแบบออนไลน์ให้เป็นคำแนะนำในการลงทุน มันทำให้เข้าใจผิดและสร้างความรับผิด
- แบ่งปันคำถามโดยไม่ต้องจัดทำเอกสารแทนการทำสัญญาใหญ่ฉบับเดียว ความสามารถในการทำซ้ำจะหายไป
โดยสรุป
- การวิเคราะห์แบบออนไลน์เป็นกระบวนการอ่านและแยกความหมายจากข้อมูลแบบเปิด
- การสนับสนุนที่ปลอดภัยที่สุดของ AI คือการเขียนแบบสอบถาม ผลลัพธ์ที่ได้มาจากแหล่งกำเนิดความเสี่ยงต่ออาการประสาทหลอนต่ำ
- การตีความอย่างเสรีมีความเสี่ยง แต่ละหมายเลขจะต้องได้รับการยืนยันใน Block Explorer
- ข้อมูลลูกโซ่พิสูจน์การมองเห็นแต่ไม่ใช่เจตนา หลีกเลี่ยงการตีความที่มากเกินไป
- การยกเลิกการปกปิดตัวตนและการกำหนดเป้าหมายจะดำเนินการเฉพาะในบริบทที่ได้รับอนุญาตและมีขอบเขตทางจริยธรรมเท่านั้น
งานสมัคร
เลือกโปรโตคอลหรือโทเค็น เขียนแบบสอบถามไปยัง AI ด้วยพรอมต์ "การสร้างแบบสอบถาม" ที่ส่งคืนจำนวนธุรกรรมรายวันของโทเค็นนั้นในช่วง 30 วันที่ผ่านมา (Dune ใช้งานได้ฟรี) เรียกใช้แบบสอบถาม จากนั้นให้ AI ตีความผลลัพธ์พร้อมข้อความ “การตีความเมตริก” ยืนยันการอ้างสิทธิ์แต่ละรายการในความคิดเห็นของ AI ในตารางผลลัพธ์จริง และสังเกตว่ามีการอ้างสิทธิ์ที่ไม่มีคู่ในตารางหรือไม่
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันไม่ได้ขอข้อมูลสดจาก AI; ฉันดึงมันมาจากแหล่งที่มา
- [ ] ฉันดำเนินการค้นหาและตรวจสอบผลลัพธ์แล้ว
- [ ] ฉันเชื่อมโยงแต่ละความคิดเห็นกับแถวข้อมูลจริง
- [ ] ฉันไม่ได้นำเสนอความสัมพันธ์ว่าเป็นเหตุ
- [ ] ฉันไม่ได้ทำการจับคู่ที่อยู่โดยไม่ได้รับอนุญาต
- [ ] ฉันยังไม่ได้แปลงความสนใจของฉันเป็นคำแนะนำในการลงทุน
- [ ] ฉันบันทึกคำถามในลักษณะที่สามารถทำซ้ำได้