קזינו קריפטו
הילוך טורנט
שילוב בינה מלאכותית עם פלטפורמות בלוק
ארכיטקטורה: איך זה עובד לפי שכבה
1. חוזים חכמים (L1/L2)
להחזיק נכסים, חוקים וזכויות גישה. הם יודעים איך לקבל או להקפיא החלטות, אבל לא ”לחשוב” בעצמם - הם קוראים אורקלים/סוכנים.
2. סוכני אל (מחוץ לשרשרת/מודולרית)
תהליכי LLM עם כלים: קריאת נתונים, סיכוני ניקוד, יצירת פעולות (פרמטרים, המלצות). לתקשר עם חוזים דרך אורקלים ושיחות תפקוד.
3. שכבת אורקלים/ממסר
חתום על תוצאות המסקנות, תמסור אותן לשרשרת, תנהל את מניין המאשרים והמגבלות. למבצעים קריטיים - קונצנזוס רב מנוי וזמני.
4. אימות (zk/props)
הגהות ZK של תקינות חישוב/הסקה (היכן שאפשר) וראיות למדיניות נתונים (למי הייתה גישה למה).
5. נתונים ופרטיות
חנויות אירועים (on-chain), IPFS/Arweave עבור חפצים, סביבות אמינות/הצפנה עבור אנליטיקה רגישה, ואישורים ניתנים לאימות ו-zk-KYC.
6. ניהול ותקציב
DAO/multivsig קובע תקציבים לבקשות אל, מגבלות סיכון ומדיניות שדרוג מודל. החוזים לוקחים בחשבון את עלות ההסכמה והתשלום מהאוצר.
מקרי מפתח
ספק הבינה המלאכותית המאומת
ה-AI מעביר את המשתמש או המערכת לפתרון (לדוגמה, בחירת מגבלה, מסלול תשלום, דגל נגד הונאה), והחוזה בודק את חתימות האורקל/מניין ומחיל את הכלל.
סיכון ניקוד ואנטי הונאה על שרשרת
הסוכן מנתח את גרף העסקה/התנהגות, מחזיר את המהירות ואת הפעולות המומלצות (פריז, הגבלה, KYC נוסף). החוזה מבצע רק פעולות אלה שאושרו על ידי מניין של מאשרים-אנליסטים.
תשלום/זכייה באוטומציה
הסוכן אוסף אותות (תוצאות, מדדי רשת, נזילות), מכין עסקאות ושולח אותן בחשבון זמן + מולטיסיג. החוזה הוא הפוסק האחרון.
התאמה אישית ללא PII
על הלקוח/קצה, ה-AI מגבש המלצות; רק ההוכחה המטרית/המצורפת של ציות לחוקים (למשל, גיל/גיאו באמצעות חסין-זק) נופלת על השרשרת.
מודלים ומסקנות בשוק
בורסה מבוזרת: ספקי מודל מוכרים מחשוב, לקוחות משלמים עם אסימון, תוצאות נחתמות ו (חלקית) ניתן לספק.
מבצע סוכנים עבור DeFi/Games
הגבלת הזמנות, איזון נזילות, השתתפות אוטומטית באירועים/משימות - בהתאם למדיניות שאושרה על ידי תע "א.
ערימת תהליכים (כללי)
שכבת LLM/ML: סוכני LLM עם כלים, דירוג, מסווגי סיכון, מודלים במכשיר לפרטיות.
אורקלס/שליחים: אספנים חתומים, מניין אימות, ממסרים נגד MEV, תור אישור.
ZK/cryptography: zk-KYC (גיל/גיאו), zk-הגהות של תקינות של כמה חישובים (היכן שניתן ליישם), חתימה של אומנות מודל/טבלאות כלל.
חוזים: אוצר, מגבלות סיכון, רשימות כניסה, רישומי פעילות, זמן/הפסקה/שדרוג.
נתונים: מדדי אירועים, ניתוח גרף, פיצ 'סטורס מאובטח, מסנני DLP.
אופטימיזציה עלויות: L2 rollups, call capting, gas abstruction (AA), חישובים מחוץ לשרשרת עם הבטחה על שרשרת.
איך להוכיח את זה נכון?
חתימות מוצפנות ומוניטין ספק: כל תחזית חתומה; מודל החשיש ותאריך הבנייה קבועים.
אורקל רב-בתי: מספר ספקים/מודלים עצמאיים; החוזה מחליט אם הקולות/סף תואמים.
הוכחה לכך שהבינה המלאכותית ראתה רק סימנים מורשים (ללא PII).
שובל ביקורת: יומנים בלתי ניתנים לשינוי של בקשות/החלטות; תוצאות רבייה לחקירות.
בטיחות ואנטי-MEV
ממסרים פרטיים וגילוי דחוי להחלטות רגישות (אנטי-הונאה, תשלומים).
שיעור מגביל וסוכן קורא מכסות, תקציבי DAO, ”הגבלת מחיר”.
מפסק מעגל: הפסקה אוטומטית במקרה של חריגות (קפיצת כישלון, אי התאמה של מניין).
אימות פורמלי של ביקורת: אינווריאנטים של חוזים (גבולות, תשלומים) + הקנריים משחררים.
פרטיות וציות
zk-KUS/גיל/תחום שיפוט: ”כן/לא” - הוכחות ללא שידור PII לשרשרת.
גילוי סלקטיבי בסכסוכים/בקשות רגולטוריות.
מדיניות RG/AML כקוד: גבולות, הפסקה, לבן/רשימות שחורות בחוזים; אל רק מציע פתרונות.
נתוני שחקן/לקוח: התאמה אישית של התקן, מזעור יומנים, חשיפת חפצים.
כלכלה: היכן הערך
הפחתת OPEX: אוטומציה של החלטות חוזרות (סטטוסים, תשלומים, ניקוד).
מוצרים חדשים: ”רמזים ניתנים לאימות”, ביטוח מבוסס ניקוד בינה מלאכותית,
מכניקת טוקן: תשלום של הסקה, עמידת ספקי מודל, קנסות עבור תגובות מזויפות.
מדדי אמון הציבור: למעלה, דיוק, הסכם מניין, זמן הוכחה.
אל + בלוקצ 'יין אינטגרציה KPI
איכות אל: דיוק/החזרה במשימות מטרה, התאמת מניין, אחוזי ערעור.
פעולות: p95 latency מפעיל = on-chain action, inference/call aut, oracles uptime.
אבטחה: תקריות לכל 10k שיחות, מפסק%, זמן לגלגל בחזרה.
ציות/RG: שיתוף של פתרונות עם zk-profs, זמן תגובה לאירועי סיכון, הגבלת/הפוגה מדדים.
עסקים: הפחתה של עיבוד ידני, תעריף תשלומים אוטומטי, הפסדים מהונאה,
מפת דרכים 2025-2030
2025-2026: טייסים
תרחיש קריטי אחד (נגד הונאה/תשלום) עם אורקל מניין, חתימת תשובה וזמן.
חשיש של מודלים/כללים בחוזה, פרופסי zk בסיסיים (גיל/גיאו).
איכות A/B ומדדי עלות.
2026-2027: בגרות מבצעית
קוורום רב-ספקי, מדיניות תקציב DAO, אבסטרקציית גז (AA), חבטות.
סוכנים להתאמה אישית "ללא מח" ש ", לוחות מחוונים לאמון הציבור.
2027-2028: הרחבה היקפית
שוק מבוזר של הסקת מסקנות, מוניטין של ספקים, קנסות/מארב.
פרופסורים חלקיים של תקינות החישוב; ממסרים פרטיים נגד אם-וי.
2028-2029: Composability
תבניות של ”מודולי בינה מלאכותית” לחוזים (סיכון, תשלום, פרומו).
אירועים מקצה לקצה של RG/AML כסטנדרט על שרשרת.
2030: אל ניתן לאימות כברירת מחדל
רמזים מאומתים, מדיניות DAO לעדכון מודלים, איתור מלא של פתרונות.
סיכונים ואיך לנהל אותם
הזיות/שגיאות בינה מלאכותית * מניין הספקים, פעולות לבנות, אדם במעגל עבור מקרים שנויים במחלוקת.
תלות בנביאה אחת, ריבוי מונים, ערוצים עצמאיים.
דליפות/PII = = עיבוד התקנים, הגהות גישה zk, DLP קפדני.
אי ודאות רגולטורית * כללים מודולריים על ידי סמכות שיפוט, יומנים וגילוי סלקטיבי.
העלות של הסקה = L2, חבטות, מטמון, על/off-chain היברידי.
רשימת בדיקות פיילוט
1. בחר 1 משימה עסקית (לדוגמה, ניקוד משיכה).
2. תקן את המודל/כללים: חשיש, לבנות תאריך, טווחים של תשובות מקובלות.
3. התחל אורקל מניין (ספק 3) + חתימות + טיימלוק.
4. אפשר מזעור של zk-CAM/geo ונתונים.
5. הגדרת תקציב ומכסות עבור הסקה, התראות ומפסק מעגל חשמלי.
6. לאסוף לוח מחוונים של אמון: דיוק, עלות, הסכמה מניין, תקריות.
7. חזרות כל 1-2 שבועות: שיפור מודל, כללים ו-UX.
שילוב בינה מלאכותית עם בלוק הוא המעבר מחוזים ”חכמים” לחוזים עם הקשר: החלטות מתקבלות במהירות, בשקיפות ובמסגרת של כללים ניתנים לאימות. אלה המשלבים קוורום איי, אימות קריפטוגרפי ו-UX אנושי ינצחו כך שהאוטומציה לא רק חזקה, אלא גם אמינה.