Skanowanie i analizowanie blockchaina może być wyzwaniem, zwłaszcza gdy sortuje się przez dziesiątki tysięcy adresów blockchain i miliony transakcji. Jest to żmudne i czasochłonne, a opowiadana historia jest często nieuchwytna. Startup Blocktrace z Austin ma nadzieję, że sztuczna inteligencja może sprawić, że proces analizy blockchaina będzie szybszy, a odkrywanie trendów i anomalii łatwiejsze.
Uruchomiony w 2018 roku przez inżyniera oprogramowania Shaun MaGruder, którego tło obejmuje pracę jako szef szkolenia w firmie blockchain forensics, Chainalysis, Blocktrace jest wzmocnionym przez AI dostawcą usług blockchain forensic i analitycznych. Używając chatbota, którego nazwali Robby the Robot – po ikonicznej postaci z filmu sci-fi „Forbidden Planet” – Blocktrace rozwinęło swoją SI do interakcji z danymi na blockchainie Bitcoin.
Blocktrace CEO MaGruder powiedział TCN w wywiadzie, że firma zdecydowała się rozpocząć projekt Robby od Bitcoina ze względu na jego duży rozmiar próbki i historię.
ChatGPT + Bitcoin, proszę poznać Robby the Robot.
Jako model językowy wyposażony w zaawansowaną technologię przetwarzania języka naturalnego, Robby może skutecznie interpretować złożone pytania użytkowników i udzielać wnikliwych odpowiedzi. pic.twitter.com/W2OHChBoIc
– BLOCKTRACE (@blocktrace) 28 marca 2023
„Bitcoin to świetny projekt na początek i prawdopodobnie zawsze będzie w pobliżu, podobnie jak Ethereum” – powiedział MaGruder. „Jest uważany za OG, ponieważ był pierwszy i ma dużą pulę adresów bazy użytkowników z dużą aktywnością”.
Według MaGrudera, kopia danych Bitcoin blockchain jest przechowywana w bazie danych Blocktrace – już teraz jest to znaczący wyczyn techniczny. Wzbogacona o warstwę AI, ich aplikacja pozwala użytkownikom zadawać pytania w języku naturalnym jak wirtualny asystent.
Model języka naturalnego to rodzaj sztucznej inteligencji zaprojektowanej w celu zrozumienia i przetworzenia ludzkiego języka, podobnie jak robią to ludzie.
„Użytkownicy mogą szybko poprosić o konkretne informacje, takie jak transakcje między datami i kwotami” – powiedział MaGruder. „To oszczędza czas w porównaniu z procesem ręcznym, który może zająć od jednej do dwóch godzin przy użyciu eksploratora blockchain”.
MaGruder wyjaśnia, że Blocktrace ma na celu umożliwienie śledczym i użytkownikom korzystanie z technologii opracowanej przez OpenAI, aby szybko znaleźć adresy Bitcoin i zidentyfikować transakcje, które miały miejsce w sieci z większą dokładnością i szczegółowością.
„Zamiast wymagać inżyniera danych lub naukowca danych do tłumaczenia pytań w języku naturalnym na zapytania SQL, Robbie został już przeszkolony w zakresie modelu danych i może szybko pobrać wyniki dla użytkownika” – powiedział MaGruder, nazywając proces bardziej wydajnym i takim, który nie wymaga ciągłego szkolenia dla nowych naukowców danych.
Wciąż w fazie beta, Robby ma być udostępniony do użytku publicznego jeszcze w tym roku. Przed walcowaniem Robby do publicznej wiadomości, jednak MaGruder powiedział, że chatbot zostanie najpierw przekazany zamkniętej grupie do przetestowania.
„Chcemy mieć pewność, że Robbie jest stabilny i że nie upadniemy na twarz, kiedy wypuścimy go do publicznej wiadomości” – powiedział MaGruder. „Chcemy się upewnić, że pytania, które będzie zadawać społeczeństwo, to pytania, które już zadaliśmy Robbiemu”.
„Zgodnie z oczekiwaniami, ludzie będą porównywać Robbiego z tradycyjnym badaczem blockchaina i określać, czy Robbie jest poprawny czy niepoprawny” – powiedział MaGruder. „Aby zebrać informacje zwrotne, wdrożymy przycisk kciuków w górę i kciuków w dół. Kciuk w górę będzie służył jako pozytywne wzmocnienie, podczas gdy kciuk w dół wskaże obszary wymagające poprawy.”
Blocktrace jest tylko najnowszą firmą Web3, która szuka możliwości wykorzystania mocy sztucznej inteligencji do analizy blockchain. Inne wykorzystujące tę technologię to Elliptic, Chainalysis, CipherTrace i Nansen.
„To coś, czemu przyglądamy się bardzo głęboko”, powiedział TCN Andrew Thurman, inżynier Nansen, podczas ETH Denver. „Możesz użyć takich rzeczy jak analiza AI na blockchainie, aby zobaczyć, czy [portfele] robią te same rzeczy w tym samym czasie”. Thurman dodał, że nawet jeśli nie ma wyraźnych połączeń, można wnioskować w ramach dobrego poziomu pewności, że wszystkie te portfele są powiązane z tym samym podmiotem.
„Algorytmiczne etykietowanie, a także etykietowanie AI, myślę, że mają dość znaczącą przyszłość w analizie blockchain” – powiedział Thurman.
