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토렌트 기어
블록 체인 플랫폼과의 AI 통합
아키텍처: 계층별로 작동하는 방식
1. 스마트 계약 (L1/L2)
자산, 규칙 및 액세스 권한을 보유하십시오. 그들은 결정을 내리거나 동결시키는 방법을 알고 있지만 스스로 "생각" 하지는 않습니다. 그들은 oracles/agents라고 부릅니다.
2. AI 에이전트 (오프 체인/모듈 식)
도구를 사용한 LLM 프로세스: 데이터 읽기, 점수 매기기 위험, 작업 생성 (트랜잭션 매개 변수, 권장 사항 오라클 및 함수 호출을 통해 계약과 통신하십시오.
3. 오라클/릴레이 레이어
추론 결과에 서명하고 체인에 전달하고 유효성 검사기 및 한계의 정족수를 관리하십시오. 중요한 작업-다중 구독 컨센서스 및 타임 락.
4. 검증 가능성 (zk/profs)
ZK 계산/추론 정확성 증명 (가능한 경우) 및 데이터 정책 (무엇에 액세스 한 사람) 의 증거.
5. 데이터 및 개인 정보
이벤트 저장소 (체인), 아티팩트 용 IPFS/Arweave, 민감한 분석을위한 신뢰할 수있는 환경/암호화, 검증 가능한 자격 증명 및 zk-KYC.
6. 관리 및 예산
DAO/multisig는 AI 요청, 위험 제한 및 모델 업그레이드 정책에 대한 예산을 설정합니다. 계약은 추론 비용과 재무부의 지불을 고려합니다.
주요 사례
검증 가능한 AI 힌트 제공 업체
AI는 사용자 또는 시스템에 솔루션 (예: 한도, 지불 경로, 사기 방지 플래그 선택) 을 요청하고 계약은 오라클/쿼럼 서명을 확인하고 규칙을 적용합니다.
위험 점수 및 사기 방지 체인
에이전트는 트랜잭션 그래프/동작을 분석하고 속도와 권장 동작 (프리즈, 제한, 추가 KYC) 을 반환합니다. 계약은 검증 자 분석가의 정족수에 의해 확인 된 조치 만 수행합니다.
지불/잭팟 자동화
에이전트는 신호 (결과, 네트워크 상태, 유동성) 를 수집하고 트랜잭션을 준비하며 타임 락 + 멀티 시그를 고려하여 보냅니다. 계약은 최종 중재자입니다.
PII 프리 개인화
클라이언트/에지에서 AI는 권장 사항을 구성합니다. 규칙을 준수하는 집계 된 메트릭/준수 증명 (예: zk-proof를 통한 연령/지오) 만 체인에 해당합니다.
시장 모델 및 추론
분산 교환: 모델 제공 업체는 컴퓨팅을 판매하고 고객은 토큰으로 지불하며 결과는 서명되며 (부분적으로) 입증 가능합니다.
DeFi/게임 에이전트 수행
DAO가 승인 한 정책에 따라 주문 제한, 유동성 재조정, 이벤트/미션에 대한 자동 참여.
프로세스 스택 (일반)
LLM/ML 계층: 개인 정보 보호를위한 도구, 순위, 위험 분류기 및 장치 내 모델을 갖춘 LLM 에이전트.
오라클/메신저: 서명 된 콜벡, 검증 쿼럼, 안티 -MEV 릴레이, 확인 대기열.
ZK/암호화: zk-KYC (연령/지오), 일부 계산의 정확성에 대한 zk 증명 (해당되는 경우), 모델 아티팩트/규칙 테이블의 서명.
계약: 재무부, 위험 제한, 입장료, 활동 기록, 타임 락/일시 정지/업그레이드.
데이터: 이벤트 인덱서, 그래프 분석, 보안 변형, DLP 필터.
비용 최적화: L2 롤업, 콜 배칭, 가스 추상화 (AA), 체인 보증을 통한 오프 체인 계산.
AI에 대한 신뢰: 올바른 증명 방법
Crypto 서명 및 제공자 평판: 각 예측이 서명됩니다. 모델 해시 및 빌드 날짜가 수정되었습니다.
멀티 코트 오라클: 여러 독립 제공 업체/모델; 계약은 투표/임계 값이 일치하는지 결정합니다.
zk 증명 데이터 정책: AI가 허용 된 표지판 만 보았다는 증거 (PII 제외).
감사 흔적: 불변의 요청/결정 로그; 조사를위한 재현 가능한 결과.
안전 및 안티 -MEV
민감한 결정 (사기 방지, 지불 방지) 에 대한 개인 중계 및 지연 공개.
요율 제한 및 에이전트 호출 할당량, DAO 예산, "추론 제한 가격".
회로 차단기: 이상이있는 경우 자동 일시 정지 (실패 점프, 쿼럼 불일치).
비판의 공식적인 검증: 계약의 불변 (제한, 지불) + 카나리아 릴리스.
개인 정보 보호 및 준수
zk-KUS/age/관할권: PII 전송 체인이없는 "yes/no" -profs.
분쟁/규제 요청에서 선택적 공개.
코드로서의 RG/AML 정책: 계약의 한계, 일시 정지, 흰색/검은 색 목록; AI는 솔루션 만 제공합니다
플레이어/클라이언트 데이터: 기기 개인화, 로그 최소화, 해싱 아티팩트.
경제학: 가치는 어디에 있습니까?
OPEX 감소: 반복적 인 결정 자동화 (상태, 지불, 점수).
새로운 제품: "검증 가능한 단서", AI 채점 기반 보험, 유료 API/에이전트.
토큰 역학: 추론 지불, 모델 제공 업체의 스테이 킹, 가짜 응답에 대한 벌금.
공공 신탁 지표: 가동 시간, 정족수 계약, 증명 시간.
AI + 블록 체인 통합 KPI
AI 품질: 대상 작업의 정확도/리콜, 쿼럼 일치율,% 어필.
작업: p95 대기 시간은 → 온 체인 작업, 추론/통화 비용, 오라클 가동 시간을 자극합니다.
보안: 10k 통화 당 사고,% 회로 차단기, 롤백 시간.
규정 준수/RG: zk-profs, 위험 이벤트에 대한 반응 시간, 제한/일시 정지 메트릭과 솔루션 공유.
비즈니스: 수동 처리 감소, 자동차 결제 속도, 사기 손실, LTV 세그먼트 향상.
로드맵 2025-2030
2025-2026: 조종사
쿼럼 오라클, 응답 서명 및 타임 락이있는 하나의 중요한 시나리오 (사기 방지/지불).
계약서의 모델/규칙 해시, 기본 zk prof (연령/지리).
A/B 품질 및 비용 지표.
2026-2027: 운영 성숙도
다중 공급 업체 쿼럼, DAO 예산 정책, 가스 추상화 (AA), 버칭.
"PII없이" 개인화를위한 대리인, 공공 신탁 대시 보드.
2027-2028: 주변 확장
분산 된 추론 시장, 공급자의 명성, 벌금/스테이 킹.
계산 정확성의 부분 zk 프로프; 개인 중계 대 MEV.
2028-2029: 조합 성
계약에 대한 "AI 모듈" 템플릿 (위험, 지불, 프로모션).
체인 표준으로 엔드 투 엔드 RG/AML 이벤트.
2030: 기본적으로 확인 가능한 AI
대량 "검증 가능한 힌트", 모델 업데이트를위한 DAO 정책, 솔루션의 전체 추적 성.
위험과 관리 방법
환각/AI 오류 → 공급자의 정족수, 백인 행동, 논란의 여지가있는 사람을위한 회로.
하나의 오라클 → 멀티 세트, 멀티 구독, 독립 채널에 의존합니다.
누출/PII → 장치 내 처리, zk 액세스 증명, 엄격한 DLP.
관할권, 로그 및 선택적 공개에 의한 규제 불확실성 → 모듈 식 규칙.
추론 비용 → L2, 버칭, 캐싱, 온/오프 체인 하이브리드.
파일럿 점검표
1. 비즈니스 작업 1 개 (예: 인출 점수) 를 선택하십시오.
2. 모델/규칙 수정: 해시, 빌드 날짜, 허용 가능한 답변 범위.
3. 쿼럼 오라클 시작하기 (공급자 계정 3) + 서명 + 타임 락입니다.
4. zk-CAM/geo 및 데이터 최소화 사용
5. 추론, 경고 및 회로 차단기에 대한 예산과 할당량을 설정하십시오.
6. 정확성, 비용, 쿼럼 동의, 사건 등 신뢰의 대시 보드를 수집하십시오.
7. 1-2 주마다 반복: 모델, 규칙 및 UX 개선.
블록 체인과의 AI 통합은 "스마트" 계약에서 컨텍스트가있는 계약으로의 전환입니다. 의사 결정은 신속하고 투명하며 검증 가능한 규칙의 틀 안에서 이루어집니다. 쿼럼 AI, 암호화 검증 및 인간 UX를 결합한 사람들은 자동화가 강력 할뿐만 아니라 신뢰할 수 있도록 승리 할 것입니다.