End-to-End Workflow, Pamamahala, Pagpapatunay at Etika

Mga nadagdag:

• Kakayahang magtatag ng end-to-end workflow na naglalagay ng AI + human verification gate sa bawat yugto mula sa ideya hanggang sa mainnet
• Kakayahang lumikha ng balangkas ng pamamahala na may inaprubahang listahan ng tool, pag-uuri ng data, disiplina sa pag-log at seguridad ng pribadong key
• Kakayahang i-embed ang mga prinsipyo ng responsibilidad ng tao, adbokasiya, pagiging kumpidensyal, transparency at integridad sa bawat hakbang ng daloy ng trabaho

Sa panghuling unit na ito, pinagsasama-sama namin ang lahat ng bahagi ng module sa isang magkakaugnay na daloy ng trabaho: kung paano gamitin ang AI nang responsableng end-to-end, simula sa isang ideya, sa pamamagitan ng smart contract writing, auditing, on-chain analysis, tokenomics at fraud defense. Sasaklawin din namin ang pagtatatag ng balangkas ng pamamahala bilang isang koponan o independiyenteng eksperto—ang disiplina sa pagpili ng tool, pag-uuri ng data, pag-record at pag-verify—at pag-embed ng mga etikal na prinsipyo sa daloy ng trabaho.

End-to-end na daloy ng trabaho: mula sa ideya hanggang sa mainnet

Ang pinagagana ng AI, na-verify ng tao na paglalakbay ng isang proyekto sa Web3:

1. Disenyo at tokenomics. Bumubuo ang AI ng mga opsyon sa mekanismo at tokenomic outline; Ginagaya ito ng ekonomista at ng koponan sa mga negatibong senaryo. Pinto: tumagal ba ang multi-scenario simulation?

2. Pagbaybay. Bumubuo ang AI ng nasubok na mga framework na nakabatay sa library at mga template ng pagsubok; nakumpleto ng developer. Gate: build + test + review.

3. Pag-scan. Mga tool sa static na pagsusuri + AI scan para sa mga kilalang pattern ng kahinaan. Gate: naalis na ba ang mga maling positibo at naipasa ang mga tunay na kandidato sa auditor?

4. Pag-audit. Ang independiyenteng karampatang auditor ay nagsusuri sa kabuuan, gamit ang AI bilang isang katulong; Sinusuri ng mga tao ang lohika ng negosyo. Pinto: nilagdaang ulat ng inspeksyon.

5. Pagsubok at simulation. Testnet, fuzzing at economic simulation. Pinto: tumagal ba ang mga senaryo?

6. Dokumentasyon. AI whitepaper, NatSpec at mga draft sa pagsisiwalat ng patas na panganib; kinumpirma ng tao ang katotohanan. Gate: tumutugma ba ang mga teknikal na claim sa code?

7. Pamamahagi. Multi-signature confirmation, unti-unting paglabas ng mainnet. Pintuan: Handa na ba ang plano sa pagtugon sa insidente?

8. Pagsubaybay. Ang on-chain monitoring ay nagba-flag ng mga anomalya sa AI; nakikialam ang mga tao. Pinto: sino ang makikialam sa isang anomalya at paano?

Tip: Hatiin ang daloy na ito sa isang checklist at tanungin ang "sino ang nag-apruba, ano ang kundisyon ng pagpasa?" para sa bawat pinto. Punan ang mga column. Hindi isang pandiwang "ok" ngunit isang nakasulat na disiplina sa pinto ay gumagawa ng pagkakaiba sa lugar na kritikal sa seguridad.

Pagtatatag ng balangkas ng pamamahala

Ang indibidwal na mabuting kalooban ay hindi sapat; Kinakailangan ang isang nauulit na balangkas. Minimum na pamamahala para sa isang koponan o espesyalista:

Listahan ng naaprubahang sasakyan. Aling AI at mga tool sa seguridad ang maaaring gamitin para sa aling mga gawain? Aling nakahiwalay/enterprise na tool para sa mystery shopping code? Ang libreng pagmamaneho ay isang panganib ng pagtagas.

Pag-uuri ng data. Anong data ang maaaring ibigay sa isang bukas na tool ng AI (public code) at hindi kailanman maibibigay (hindi na-audited na code ng customer, pribadong key, personal na data)? Ang pagkakaibang ito ay dapat na malinaw na nakasulat.

Disiplina sa pagpaparehistro (audit trail). Aling output ang ginawa ng AI at kung sino ang nag-verify nito ay naitala. Ito ay kinakailangan para sa parehong transparency at pananagutan.

Patuloy na pag-verify. Walang security claim na ginawa ng AI na nagpapatuloy nang walang pag-verify; Ito ay dapat na isang kultura.

Elemento ng pamamahala

tanong

Layunin

Mga inaprubahang sasakyan

Aling kasangkapan, anong trabaho?

Consistency, pag-iwas sa pagtagas

Pag-uuri ng data

Ano ang maaari at hindi maibigay?

Pagkapribado

Disiplina sa pagpaparehistro

Sino ang gumawa nito, sino ang nagkumpirma nito?

pananagutan

Mga gate ng pagpapatunay

Ano ang kondisyon ng paglipat?

Seguridad

Susi at seguridad sa privacy

Isang kritikal na babala na partikular sa Web3: ang pribadong key (ang sikretong key na nagbibigay ng access sa wallet at mga pondo) at ang seed na parirala (mga salita sa pagbawi) ay hindi nakasulat sa isang AI tool, prompt, o kahit saan online. Nangangahulugan ito ng direktang pagkawala ng mga pondo. Gayundin, hindi maaaring i-paste ang hindi na-audited na client code sa mga bukas na tool ng AI nang walang pahintulot.

Babala: Ang ideyang tulad ng "Hayaan mong ibigay ko sa AI ang aking pribadong susi at hilingin dito na pamahalaan ang aking pitaka" ay isang kalamidad. Ang pribadong key ay itinatago lamang sa isang secure, offline o hardware na wallet. Ang AI ay hindi dapat makakita ng isang susi.

Mahinang diskarte / Malakas na diskarte

Mahinang diskarte:

Ang bawat tao'y dapat gumamit ng anumang AI tool na gusto nila, anuman ang dumating. I-paste ang code ng customer sa pinakamabilis na tool at direktang gamitin ang output.

Mabisang diskarte:

Mayroong listahan ng mga inaprubahang sasakyan. Secret code lamang sa nakahiwalay na sasakyan at may pag-apruba ng customer. Ang bawat output ng AI ay dumadaan sa verification gate at kung sino ang nag-verify nito ay naitala. Ang pribadong susi ay hindi pumapasok sa anumang sasakyan. Ang bawat claim sa seguridad ay nangangailangan ng independiyenteng kumpirmasyon.

Apat na maaaring kopyahin na mga template

1) Workflow gate plan:

Gumawa ng plano ng daloy ng trabaho na pinapagana ng AI, na-verify ng tao para sa isang proyekto sa Web3 mula sa ideya hanggang sa mainnet. Para sa bawat yugto: Ano ang ginagawa ng AI, ano ang gate ng tao, ano ang kondisyon ng paglipat? Iharap ito sa isang mesa. Malinaw na sabihin ang pag-apruba ng eksperto sa mga hakbang na kritikal sa kaligtasan.

2) Patakaran sa pag-uuri ng data:

Sumulat ng patakarang "kung ano ang maaaring ibigay sa AI" para sa isang audit team: magkahiwalay na panuntunan para sa pampublikong code, hindi na-audit na code ng customer, personal na data, pribadong key. Tukuyin ang "nai-export/nakahiwalay sa sasakyan/hindi kailanman" para sa bawat kategorya. Isulat ang iyong mga dahilan.

3) tala ng transparency sa paggamit ng AI:

Gumawa ng draft na transparency note para sa isang audit/documentation output: Paano at sa anong yugto ginagamit ang AI; kung aling output ay makataong napatunayan; na may ganap na responsibilidad. Maging tapat at sukatin.

4) Pagtugon sa insidente at plano ng komunikasyon:

Bumuo ng plano sa pagtugon para sa isang live na insidente ng seguridad sa isang protocol: mga teknikal na hakbang (paghinto, proteksyon ng pondo), komunikasyon (komunidad, user), post (pagsusuri, pagbawi). Ito ay isang draft; Ang koponan ay dapat mag-calibrate. Paggamit ng panic na wika; Maging malinaw at mahinahon.

Tatlong mini case (sa mga numero)

Kaso 1 — Pinipigilan ng pamamahala ang pagtagas. Pinigilan ng isang audit firm ang isang auditor na i-paste ang kumpidensyal na code ng kliyente sa isang tool na magagamit sa publiko salamat sa patakaran sa pag-uuri ng data nito (ang patakaran ay nag-utos sa nakahiwalay na tool). Ang isang posibleng paglabag sa kontrata at pagtagas ay napigilan. Aralin: ang nakasulat na patakaran ay nakakakuha ng indibidwal na pagkakamali.

Kaso 2 — Ang disiplina sa gate ay nagdala ng pagkakapare-pareho. Isang team ang naglapat ng parehong 8-port na daloy sa bawat proyekto sa isang 6-project quarter. Ang bilang ng mga natuklasan bago ang pag-audit ay tumaas ng 40%, habang ang bilang ng mga insidente pagkatapos ng mainnet ay zero. Aralin: ang nauulit na balangkas ay nagsa-standardize ng kalidad.

Kaso 3 — Bumalik mula sa pangunahing sakuna. Ang isang developer ay malapit nang mag-paste ng pribadong key ng isang pansubok na pitaka sa AI prompt sa panahon ng isang pag-debug; Huminto siya at inikot ang susi dahil ipinagbabawal ito ng patakaran ng koponan. Kung ito ay tunay na pondo, ito ay isang kalamidad. Aralin: ang susi ay hindi pumapasok sa anumang sasakyan, walang mga pagbubukod.

Pag-embed ng etika sa daloy ng trabaho

Ang etika ay hindi isang item na idinagdag sa ibang pagkakataon, ngunit isang disiplina na naka-embed sa bawat hakbang ng daloy:

• Ang responsibilidad ng tao ay nasa bawat pintuan na kritikal sa kaligtasan.
• Depensibong layunin: upang protektahan at kontrolin ang mga sasakyan; Huwag kailanman pagsamantalahan o bitag.
• Privacy: protektado ang data at mga susi ng customer.
• Transparency: Ang paggamit ng AI ay nakasaad nang tapat.
• Katapatan: ang mga gumagamit at mamumuhunan ay hindi naliligaw, ang mga panganib ay hindi nakatago.
• Kawalang-kinikilingan at pagpapatunay: ang bawat paghahabol ay iniuugnay sa pinagmulan, ang salungatan ng interes ay isinasaalang-alang.

Ang mga prinsipyong ito ay hindi abstract; Ito ay nagiging mga konkretong desisyon sa bawat prompt, sa bawat pinto at sa bawat output. Ang diwa ng modyul na ito ay: Pinapalaki ng AI ang kapangyarihan ng dalubhasa sa Web3; ngunit hindi nito pinapalitan ang paghatol, responsibilidad at etika.

Mga karaniwang pagkakamali

• Kakulangan ng nakasulat na daloy ng trabaho/disiplina sa gate. Ang isang pandiwang "mabuti" ay hindi sapat.
• Nagtatrabaho nang walang naaprubahang mga tool at patakaran sa data. Panganib ng pagtagas.
• Itinatago ang paggamit ng AI. Ito ay labag sa prinsipyo ng transparency.
• Pagbibigay ng pribadong susi/lihim na code sa sasakyan. tahasang sakuna.
• Magiging live nang walang plano sa pagtugon sa insidente. Kulang sa paghahanda sa isang krisis.
• Isinasaalang-alang ang etika bilang isang item na natitira hanggang sa wakas. Dapat na naka-embed ang etika sa bawat hakbang.

Sa buod

• Ang end-to-end flow ay naglalagay ng AI + human verification gate sa bawat yugto, mula sa ideya hanggang sa pagsubaybay.
• Balangkas ng pamamahala: mga inaprubahang tool, pag-uuri ng data, disiplina sa pag-log, patuloy na pag-verify.
• Ang pribadong key at sikretong code ay hindi ibinibigay sa anumang AI tool; Ito ay isang panuntunan nang walang pagbubukod.
• Ang mga prinsipyong etikal (responsibilidad, adbokasiya, pagiging kumpidensyal, transparency, katapatan) ay naka-embed sa bawat hakbang.
• Pinapalaki ng AI ang kapangyarihan ng eksperto; Hindi nito pinapalitan ang paghatol, responsibilidad at etika.

Gawain ng aplikasyon

Sumulat ng isang pahinang "Web3 AI Usage Framework" para sa iyong sarili o sa iyong team: (1) 8-stage na gateway mula sa ideya patungo sa mainnet, (2) patakaran sa pag-uuri ng data, (3) mga panuntunan sa key/privacy, (4) listahan ng mga etikal na prinsipyo. Pagkatapos ay lubusang magplano ng isang tunay na gawain na natutunan mo sa modyul na ito (hal. isang pag-audit ng kontrata) ayon sa balangkas na ito at markahan kung saang hakbang ang AI ay pinaka-maaasahan at kung alin ang hindi gaanong maaasahan.

checklist

• [ ] Mayroon akong gate discipline na nakasulat mula sa ideya hanggang sa mainnet.
• [ ] Mayroon akong naaprubahang patakaran sa pag-uuri ng sasakyan at data.
• [ ] Ginawa kong panuntunan na ang pribadong susi/lihim na code ay hindi kailanman ibibigay sa sasakyan.
• [ ] Malinaw kong idodokumento ang paggamit ng AI.
• [ ] Ipinapasa ko ang bawat security claim sa verification gate.
• [ ] Mayroon akong plano sa pagtugon sa insidente.
• [ ] Nag-embed ako ng mga etikal na prinsipyo sa bawat hakbang; Pinagtibay ko na ang responsibilidad ay nasa mga tao.

Pagsusulit sa Module

1. Alin sa mga sumusunod ang pinakatumpak na pagpoposisyon para sa artificial intelligence sa Blockchain at Web3?

• A) Maaaring kumpletuhin ng artificial intelligence ang pag-audit ng seguridad nang mag-isa at direktang i-import ang code sa mainnet
• B) Hindi gumagana ang AI sa Web3; Ang lahat ng trabaho ay dapat gawin nang buo sa pamamagitan ng kamay
• C) AI ay isang draft generator at accelerator assistant; Ang pangwakas na pag-apruba na kritikal sa kaligtasan ay nasa karampatang eksperto ✔
• D) Dahil ang artificial intelligence ay mas layunin kaysa sa mga tao, ang mga desisyon sa seguridad ay dapat na ipaubaya dito.

Paglalarawan: Sa Web3, ang mga error sa software ay direktang nagiging pera. Artipisyal na katalinuhan; Ito ay isang accelerator assistant na bumubuo ng mga draft, nagmamarka ng mga pattern, at nagsusulat ng mga query. Sa mga audit na kritikal sa kaligtasan, ang huling say ay nakasalalay sa karampatang eksperto na umaako sa propesyonal na responsibilidad; Ang kontribusyon ng artificial intelligence ay tumataas habang bumababa ang halaga ng error.

2. Ano ang pinakaligtas na diskarte sa pagkuha ng AI na magsulat ng code kapag bumubuo ng isang matalinong kontrata?

• A) Gumawa ng balangkas batay sa nasubok/na-verify na mga aklatan, mag-compile, sumubok at mag-verify gamit ang testnet ✔
• B) Pagsusulat ng mga mekanismo ng seguridad sa artificial intelligence mula sa simula, sa kakaibang paraan
• C) Sa sandaling ma-compile ang code, ituring itong ligtas at direktang ilipat ito sa mainnet.
• D) Iwanan ang mga kontrol sa pag-access hanggang sa dulo at tumuon lamang sa pag-andar

Paliwanag: Ang pagpi-print ng seguridad mula sa simula ay mapanganib; Maaaring magkamali ang AI sa orihinal na code ng seguridad at maaaring luma na ang data ng pagsasanay. Ang tamang diskarte ay ang magkaroon ng isang framework na ginawa batay sa sinubukan at nasubok na mga aklatan (hal. OpenZeppelin), pagkatapos ay bumuo, sumubok at mag-verify gamit ang testnet.

3. Paano ito dapat bigyang-kahulugan ng auditor kapag tinanong niya ang AI tungkol sa isang kontrata at natanggap ang sagot na 'mukhang walang makabuluhang isyu sa seguridad'?

• A) Ang code ay maaari na ngayong ituring na ligtas at ang pag-audit ay maaaring paikliin
• B) Hindi na kailangan ang independiyenteng pag-audit
• C) Ang resulta ay tiyak dahil ganap na ini-scan ng artificial intelligence ang bawat kategorya.
• D) Ito ay hindi isang kasiguruhan; Maaaring makaligtaan ng AI ang orihinal at mga error sa logic ng negosyo, kailangan pa rin ang holistic na pag-audit ✔

Paliwanag: Ang katotohanang hindi mahanap ng artificial intelligence ang isang bagay ay hindi nagpapatunay na hindi ito umiiral; Ang ebidensya ng kawalan ay hindi kawalan ng ebidensya. Ang artificial intelligence ay lalo na nakakaligtaan ng mga natatanging kahinaan at mga error sa lohika ng negosyo. Ang matatas na pahayag ng 'secure' ay hindi isang kasiguruhan at hindi inaalis ang pangangailangan para sa holistic na kontrol.

4. Alin sa mga sumusunod ang pinakamahina na bahagi ng artificial intelligence sa pag-scan ng kahinaan?

• A) Pagmarka ng mga kilala at malinaw na pattern tulad ng Reentrancy
• B) MEV/front-running at protocol-specific business logic vulnerabilities ✔
• C) Pagpapaliwanag sa output ng isang static analysis tool sa simpleng wika
• D) Ilista ang mga nawawalang function ng access control

Paglalarawan: Ang AI ay mahusay sa pag-scan para sa mga kilalang, hindi malabo na mga pattern gaya ng reentrancy, access control, at integer operations. Gayunpaman, ang MEV/front-running at protocol-specific na mga kahinaan sa lohika ng negosyo ay ayon sa konteksto at kadalasang natatangi; ito ang blind spot ng AI at nangangailangan ng human expertise at simulation.

5. Ano ang pinakaligtas at pinakamapanganib na paraan ng paggamit ng AI sa on-chain data analysis?

• A) Ang pinakaligtas na bagay ay ang mag-print ng query sa pagkuha ng data; Ang pinakapeligrong bagay ay ang humiling ng live na data nang direkta mula sa artificial intelligence at hindi kumpirmahin ✔
• B) Ang pinakaligtas na bagay ay ang humiling ng live na data nang direkta mula sa artificial intelligence; hindi kailangan ang pagsulat ng query
• C) Ang mga hash at address na ginawa ng artificial intelligence ay palaging maaasahan, walang kumpirmasyon ang kinakailangan.
• D) Ang pag-uugnay ng mga komento sa pinagmulan ay isang pag-aaksaya ng oras; Ang isang matatas na buod ay sapat na

Paliwanag: Ang artificial intelligence ay hindi nakadepende sa live chain; Ang direktang pagtatanong nito para sa transaksyon/address ay gumagawa ng isang gawa-gawang (hallucinatory) na hash at address. Ang pinakaligtas na paggamit ay ang pag-print ng query (hal. Dune SQL) na kukuha ng data mula sa pinagmulan dahil ang data source ang gumagawa ng resulta. Ang libreng interpretasyon ay mapanganib at ang bawat numero ay dapat kumpirmahin sa block explorer.

6. Anong uri ng mga kahinaan ang pinakamahal sa mga protocol ng DeFi at bakit ang mga ito ay humahamon para sa AI?

• A) Mga error sa spelling/compilation lamang; Madali itong nahuhuli ng AI
• B) Mga error sa interface lamang; Ang matipid na disenyo ay walang kinalaman dito
• C) Mga gaps sa lohika sa ekonomiya/negosyo; kahit na gumagana nang tama ang code, ang protocol ay maaaring mapakinabangan sa ekonomiya at ang AI ay nakakaligtaan ito ✔
• D) Mga error sa spelling lamang; Conclusively proven sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa pang-ekonomiyang seguridad, hindi na kailangan para sa simulation

Paliwanag: Sa DeFi, ang pinakamahal na pagsasamantala ay karaniwang nagmumula hindi mula sa teknikal na error ng code, ngunit mula sa kakayahang magamit ng lohika ng ekonomiya/negosyo (manipulasyon ng oracle, pagbaluktot ng presyo ng flash loan, pang-aabuso sa insentibo). Kahit na ang code ay teknikal na gumagana nang 'tama', ang protocol ay maaaring dayain nang matipid. Bagama't mahusay ang AI sa pag-scan ng karaniwang code, kadalasan ay hindi nito nakikita ang mga kontekstwal at natatanging kahinaan sa ekonomiya; ang mga ito ay nangangailangan ng simulation at kadalubhasaan ng tao.

7. Ano ang pinakamapanganib na pagkakamali ng artificial intelligence sa tokenomic modeling at paano ito maiiwasan?

• A) Ang pagiging masyadong pesimista; ang solusyon ay magdagdag ng higit pang mga optimistikong pagpapalagay
• B) Single/optimistic na senaryo; Ang solusyon ay stress testing na may mga negatibong senaryo at validation gamit ang simulation ✔
• C) Ito ay gumagawa ng masyadong maraming mga talahanayan; ang solusyon ay alisin ang mga talahanayan
• D) Pagkabigong gumawa ng talahanayan ng pamamahagi; Ang solusyon ay huwag maging modelo ng pamamahagi

Paliwanag: Karaniwang ipinapalagay ng artificial intelligence ang isang solong, optimistikong senaryo kung saan palaging tumataas ang presyo, palaging tumataas ang user; ginagawa nitong 'sustainable' ang mga hindi napapanatiling modelo, na humahantong sa pagbagsak. Ang panukala ay upang bigyan ng diin ang pagsubok sa modelo na may masamang mga sitwasyon (bear market, bounty hunter escape, whale sale) at i-verify ang mga kalkulasyon ng emisyon gamit ang totoong simulation.

8. Isang gabay sa gumagamit na ginawa ng artificial intelligence ang nagsasabing 'maaaring i-withdraw ang iyong mga pondo anumang oras', ngunit mayroong 7-araw na lock sa kontrata. Ano ang ipinahihiwatig ng sitwasyong ito?

• A) Walang problema; Kung ang dokumento ay matatas, maaari itong mai-publish sa kasalukuyan
• B) Mali ang code, tama ang dokumento; ang code ay dapat umayon sa dokumento
• C) Ang gumagamit ay hindi tumitingin sa dokumento pa rin; ang pagkakaiba ay walang kaugnayan
• D) Ang dokumento ay sumasalungat sa code; Ang bawat teknikal na paghahabol ay dapat kumpirmahin gamit ang totoong code, malilinlang ng maling dokumentasyon ang gumagamit ✔

Paglalarawan: Inilalarawan ng dokumentasyon ang code; Hindi ito ang code mismo. Maaaring maling representasyon ng AI ang aktwal na gawi ng code, na nanlilinlang sa user at nagiging isyu sa seguridad. Iyon ang dahilan kung bakit dapat ma-verify ang bawat teknikal na claim laban sa aktwal na code; Ang maling dokumentasyon ay maaaring maging mas mapanganib kaysa sa tamang code dahil pinagkakatiwalaan ng user ang dokumentasyon.

9. Paano kumilos kapag nag-scan ang AI ng isang token contract at nag-flag ng 'red flag' (hal. maaaring ihinto ng may-ari ang paglipat)?

• A) Ang watawat ay konektado sa pinagmulan at sinusuri sa pamamagitan ng konteksto at paghatol ng tao; Ang huling paghatol/paninirang-puri ay iniiwasan ✔
• B) Tiyak na idedeklarang pandaraya ang kontrata at iaanunsyo kaagad
• C) Dahil ang artificial intelligence ang nagtatakda ng bandila, hindi na kailangan ng karagdagang pag-verify
• D) Ang watawat ay hindi pinapansin; Ang mga pribilehiyo ng may-ari ay hindi kailanman nagdudulot ng panganib

Paglalarawan: Nakakatulong ang artificial intelligence sa pag-flag ng mga kilalang pattern ng pandaraya, ngunit hindi makakagawa ng mga tiyak na paghatol; Ang ilang mga lehitimong kontrata (hal. protektado ng multi-signature na pamamahala) ay maaari ding maglaman ng kapangyarihan sa paghinto. Ang bawat bandila ay dapat na naka-link sa pinagmulan (code/chain) at sinusuri kasama ang konteksto at paghatol ng tao; Dapat gumamit ng katamtamang pananalita at iwasan ang mga hindi kumpirmadong akusasyon (paninirang-puri).

10. Ang pagiging 'kritikal sa seguridad' ng Blockchain ay direktang nauugnay sa alin sa mga dahilan kung bakit hindi mapapalitan ng output ng AI ang pag-apruba ng eksperto?

• A) Ang artificial intelligence ay hindi maaaring gamitin sa pagsasanay dahil ito ay gumagana nang masyadong mabagal
• B) Dahil ang artificial intelligence ay palaging gumagawa ng mga error sa compilation
• C) Hindi masakop ng artificial intelligence ang hindi maibabalik na panganib dahil sa hindi nakikita ang orihinal na pagkakamali, maling katiyakan, hindi napapanahon at hindi nagagawang managot ✔
• D) Hindi magagamit ang artificial intelligence sa mga proyekto ng Turkish dahil gumagana lang ito sa English.

Paliwanag: Ang mga error sa isang lugar na kritikal sa seguridad ay hindi na mababawi at direktang humahantong sa malubhang pagkalugi (milyong dolyar). Hindi nakikita ng artificial intelligence ang orihinal/contextual error, maaaring magbigay ng maling katiyakan na may matatas na wika, hindi alam ang panahon pagkatapos ng petsa ng cut-off ng pagsasanay, at higit sa lahat, hindi maaaring umako ng responsibilidad. Ang pag-apruba sa engineering ay isang teknikal, legal at etikal na pangako; Ang isang makina ay hindi maaaring gumawa ng pangakong ito, kaya ang huling pag-apruba ay nakasalalay sa karampatang eksperto.

11. Ano ang pinakamabisang paraan upang maprotektahan ang isang proyektong Web3 na kritikal sa seguridad mula sa isang solong AI bug na tumutulo sa mainnet?

• A) Pagdelegasyon ng buong proseso sa isang tool ng AI at tingnan ang dulo
• B) Ipatupad ang layered verification na naglalagay ng human verification gate at pass condition sa bawat stage ✔
• C) Pag-bypass sa independent audit gate para makatipid ng oras
• D) Ang bawat developer ay libre na gumamit ng kanilang sariling tool nang hindi pinapanatili ang anumang mga log

Paliwanag: Sa layered na pag-verify, isang gate ng pag-verify ng tao at isang malinaw na kundisyon ng pagpasa (naipasa ba ang pagsubok, nag-sign off ba ang auditor, nag-hold ba ang simulation) sa bawat yugto (magsulat, mag-scan, mag-audit, pagsubok/simulation, deployment, pagsubaybay). Hindi ka makadaan sa isang pinto nang hindi dumadaan sa isa pa; Pinipigilan ng layered na istraktura na ito ang isang solong AI error mula sa pagtulo sa buhay.

12. Ano ang hindi nababagong tuntunin tungkol sa pribadong key o seed na parirala kapag humihingi ng tulong mula sa artificial intelligence habang nagde-debug?

• A) Tanging ang mga susi sa pagsubok ng mga wallet ang maaaring malayang ibahagi
• B) Kung ang susi ay naka-encrypt, maaari itong ibigay sa artificial intelligence
• C) Kapag ang artificial intelligence ay maaasahan, ang pamamahala ng wallet ay maaaring ipaubaya dito
• D) Ang pribadong key at seed na parirala ay hindi maaaring ilagay sa anumang tool ng artificial intelligence o prompt sa anumang pagkakataon ✔

Paglalarawan: Ang pribadong key at mga seed na parirala ay ang buong access sa wallet at mga pondo. Sa ilalim ng anumang pagkakataon ay nakasulat ang mga ito sa isang artipisyal na tool ng katalinuhan, prompt o anumang iba pang online na lokasyon; Kung hindi, may panganib ng direkta at hindi na mababawi na pagkawala ng mga pondo. Ang mga susi ay itinatago lamang sa isang secure, mas mabuti na offline/hardware wallet.

13. Ano ang pinakamahusay na diskarte sa pamamahala upang ayusin ang paggamit ng artificial intelligence na may kumpidensyal na code ng kliyente sa isang audit firm?

• A) Iproseso ang lihim na code sa nakahiwalay na sasakyan at may pag-apruba ng customer, na may patakaran sa pag-uuri ng data ✔
• B) Pag-paste ng lihim na code sa anumang pampublikong tool para sa pinakamabilis na resulta
• C) Hindi mahalaga kung ang code ay lihim; bawat tool ay libre para sa bawat data
• D) Kahit na mayroong pagtagas, hindi kailangan ang mga pag-iingat dahil ang responsibilidad ay pagmamay-ari ng artificial intelligence provider

Paglilinaw: Ang pag-paste ng hindi na-release (closed source) client code sa isang pampublikong AI tool nang walang pahintulot ay isang paglabag sa kontrata at panganib ng pagtagas. Wastong pamamahala; Pagtatakda ng mga hiwalay na panuntunan para sa pampublikong code, kumpidensyal na code ng customer, personal na data at pribadong key na may patakaran sa pag-uuri ng data, pagpoproseso ng kumpidensyal na code sa mga hiwalay/pang-enterprise na tool at may pag-apruba ng customer.