De siste årene har blockchain-utforskere utviklet seg betydelig, og med fremveksten av generativ kunstig intelligens (AI) har deres kapabiliteter utvidet seg ytterligere. Nedenfor undersøker vi to ledende blockchain-utforskere som inkorporerer AI, designet for å oversette transaksjonsdata til menneskelig lesbare formater.
AI og Blockchain Oppdagere: Arkham og Blockchair Omdanner Onchain Synlighet
SKREVET AV
DEL
Fra kriminalteknikk til raske fakta: Hvordan AI transformerer blockchain-utforskning
Generativ AI har revolusjonert en rekke domener—fra å generere visuelle elementer og raffinere prosa til å strømlinjeforme nettsidedesign. Nå har denne teknologien trengt inn i blockchain-sektoren, med to utforskningsplattformer som integrerer AI i deres grensesnittdesign. Den første plattformen er Arkham Intelligence, et blockchain-analyserverktøy som demokratiserer tilgang til intrikate blockchain-data på tvers av nettverk som Bitcoin, Ethereum, BNB Chain, Tron, Avalanche, Base, Arbitrum, Polygon, Optimism, og flere.
Arkham benytter AI-drevne metoder, som transaksjonsanalyse og enhetsidentifikasjon, med analyse av både onchain og eksterne data for å koble lommebokadresser til virkelige enheter. Tenk på en nylig overføring utført på Binance: Arkham’s AI identifiserte at transaksjonen innebar en spesifikk adresse som mottok 0.3065368295589717 BNB via Binance for WBNB Token, som deretter dirigerte 0.3065368295589717 BNB til Pancakeswap Router v2 før den nådde signatøren—alt ledsaget av en uttaksdirektiv.
AI-analysen gir også en oversikt over adressene som er involvert. For blockchain-detektiver spesielt, gjør evnen til raskt å identifisere virkelige enheter, konsolidere onchain og off-chain data, og følge midler på tvers av nettverk at undersøkelser går mye raskere. Den reduserer tiden brukt på å analysere blokkutforskere linje for linje, noe som gir raskere innsikt. Deretter er det Blockchair, en multikjede utforsker og analyserverktøy som er kompatibelt med 48 forskjellige blockchains.
Blockchair integrerer også en AI-assistent. Den hilser brukerne med: “Hei! Jeg er Cuborg, din AI-assistent. Hvordan kan jeg hjelpe deg i dag? Det ser ut til at du ser på en transaksjon. Du kan spørre meg om hva som helst!” Ser vi på denne spesifikke BTC-transaksjonen, når en sovende bitcoin-adresse opprettet 22. mai 2017 flyttet 94.729 BTC for første gang på nesten åtte år ved blokk høyde 895,197, vil Cuborg fortelle deg alt om det.
Cuborg uttaler:
Etterhvert som AI-ledede utforskere modnes, krever ikke dekoding av kryptografiske hovedbøker lenger tålmodighet for krimteknikk; hvem som helst kan stille samtalespørsmål og finne plausible spor innen sekunder. Dette skiftet endrer forventningene for åpenhet på tvers av hvert nettverk, og tvinger børser, protokoller, og til og med regjeringer til å anta at deres transaksjoner er umiddelbart lesbare. Den resulterende informasjonspariteten kan gi næring til sunnere markeder og akselerere den vanlige engasjementen i årene som kommer.
Likevel bringer granular klarhet en paradoks: de samme samtaledashbordene som gir ærlige observatører styrke kan like gjerne bevæpne opportunistiske motstandere. Etterhvert som attribusjonsmodeller blir skarpere, kan brukere gravitere mot personvern-mynter, miksere, null-kunnskapsordninger, eller helt nye protokoller for å beskytte bevegelse. Retten til personvern—og verktøyene som forbedrer tilsløring—er en grunnleggende menneskerettighet. Likevel, gjennomsiktigheten som er innebygd i de fleste ledende blockchains forvandler prinsippet til et tveegget sverd, der jakten på ansvarliggjøring ofte kommer på bekostning av diskresjon.
