Crypto Casino
Bieg torrent
Integracja AI z platformami blockchain
Architektura: Jak to działa według warstwy
1. Inteligentne kontrakty (L1/L2)
Posiadaj aktywa, zasady i prawa dostępu. Wiedzą, jak podejmować/zamrażać decyzje, ale nie „myśleć” dla siebie - nazywają wyrocznie/agentów.
2. Środki SI (poza łańcuchem/modułowe)
Procesy LLM z narzędziami: odczytywanie danych, ocena ryzyka, generowanie działań (parametry transakcji, zalecenia). Komunikować się z kontraktami poprzez wyrocznie i połączenia funkcyjne.
3. Wyrocznie/warstwa przekaźnikowa
Podpisz wyniki wnioskowania, dostarcz je do łańcucha, zarządzaj kworum walidatorów i limitów. W przypadku operacji krytycznych - konsensus wielofunkcyjny i harmonogram.
4. Weryfikowalność (zk/profs)
Dowody ZK poprawności obliczeń/wniosków (w miarę możliwości) i dowody polityki danych (którzy mieli dostęp do czego).
5. Dane i prywatność
Magazyny wydarzeń (w łańcuchu), IPFS/Arweave dla artefaktów, zaufanych środowisk/szyfrowania dla wrażliwych analiz oraz weryfikowalnych poświadczeń i zk-KYC.
6. Zarządzanie i budżet
DAO/multisig określa budżety na wnioski o AI, limity ryzyka i strategie modernizacji modeli. Umowy uwzględniają koszty wnioskowania i zapłaty ze strony Skarbu Państwa.
Kluczowe przypadki
Możliwy do zweryfikowania dostawca wskazówek AI
AI zwraca się do użytkownika lub systemu o rozwiązanie (na przykład wybór limitu, trasy płatności, flagi zwalczania nadużyć finansowych), a umowa sprawdza podpisy wyroczni/kworum i stosuje regułę.
Ocena ryzyka i zwalczanie nadużyć finansowych w łańcuchu
Agent analizuje wykres/zachowanie transakcji, zwraca szybkość i zalecane działania (frieze, limit, dodatkowe KYC). Umowa wykonuje tylko te działania, które są potwierdzone kworum walidatorów-analityków.
Automatyzacja wypłat/jackpotów
Agent zbiera sygnały (wyniki, statusy sieci, płynność), przygotowuje transakcje i wysyła je z uwzględnieniem timelock + multisig. Umowa jest ostatecznym arbitrem.
Personalizacja wolna od PII
Na krawędzi klienta, AI formułuje zalecenia; tylko zagregowana metryka/dowód zgodności z zasadami (na przykład wiek/geo poprzez zk-proof) przypada na łańcuch.
Modele rynku i wnioski
Wymiana zdecentralizowana: dostawcy modeli sprzedają komputery, klienci płacą tokenem, wyniki są podpisywane i (częściowo) sprawdzalne.
Agenci wykonawczy dla DeFi/Games
Zamówienia limitowane, przywrócenie płynności, automatyczny udział w wydarzeniach/misjach - zgodnie z polityką zatwierdzoną przez DAO.
Stosy procesowe (ogólne)
Warstwa LLM/ML: środki LLM z narzędziami, rankingiem, klasyfikatorami ryzyka, modele na urządzeniu dla prywatności.
Wyrocznie/posłańcy: podpisane kolbeci, kworum walidacji, przekaźniki anty-MEV, kolejki potwierdzenia.
ZK/kryptografia: zk-KYC (wiek/geo), zk-dowody poprawności niektórych obliczeń (w stosownych przypadkach), podpis artefaktów modelowych/tabel reguł.
Kontrakty: skarb państwa, limity ryzyka, listy przyjęć, dzienniki aktywności, timelock/pause/upgrade.
Dane: indeksery zdarzeń, analizy wykresów, bezpieczne fichestores, filtry DLP.
Optymalizacja kosztów: L2 rollups, call batching, gas abstraction (AA), off-chain calculations with on-chain assurance.
Zaufanie do AI: jak to udowodnić
Podpisy kryptograficzne i reputacja dostawcy: każda prognoza jest podpisana; model hash i data budowy są ustalone.
Wyrocznia wielosądowa: kilka niezależnych dostawców/modeli; umowa decyduje, czy głosy/progi pasują.
zk-proof of data policy: dowód, że AI widział tylko dozwolone znaki (bez PII).
Ścieżka audytu: niezmienne dzienniki wniosków/decyzji; powtarzalne wyniki badań.
Bezpieczeństwo i anty-MEV
Prywatne przekaźniki i odroczone ujawnienie w przypadku decyzji wrażliwych (przeciwdziałanie nadużyciom finansowym, wypłaty).
Ograniczenie stawek i kwoty wywoławcze agenta, budżety DAO, „cena limitu wnioskowania”.
Wyłącznik: automatyczna przerwa w pracy w przypadku nieprawidłowości (skok awaryjny, rozbieżność kworum).
Formalna weryfikacja krytyki: niezmienne umowy (limity, płatności) + zwolnienia kanaryjskie.
Prywatność i zgodność
zk-KUS/wiek/jurysdykcja: „tak/nie” -profs bez transmisji PII do łańcucha.
Selektywne ujawnianie w sporach/wnioskach regulacyjnych.
Zasady RG/AML jako kod: limity, pauzy, białe/czarne listy w umowach; AI oferuje tylko rozwiązania.
Dane gracza/klienta: personalizacja na urządzeniu, minimalizacja dzienników, artefakty hashing.
Ekonomia: gdzie jest wartość
Redukcja OPEX: automatyzacja powtarzalnych decyzji (statusy, płatności, punktacja).
Nowe produkty: „możliwe do zweryfikowania wskazówki”, ubezpieczenie oparte na punktacji AI, płatne API/agenci.
Mechanika tokenów: wypłata wniosków, stawka dostawców modeli, grzywny za fałszywe odpowiedzi.
Wskaźniki zaufania publicznego: czas uptime, dokładność, umowa kworum, czas dowodu.
Integracja AI + Blockchain KPI
Jakość AI: dokładność/wycofanie w zadaniach docelowych, szybkość dopasowania kworum,% odwołań.
Operacje: p95 latency prompts → on-chain action, inference/call cost, wyroczni uptime.
Bezpieczeństwo: incydenty na połączenia 10k,% wyłącznik, czas na zwrot.
Zgodność/RG: udział rozwiązań z zk-profs, czas reakcji na zdarzenia ryzyka, mierniki limitu/pauzy.
Biznes: redukcja ręcznego przetwarzania, automatyczna stopa płatności, straty z oszustw, podwyższenie LTV w segmentach.
Plan działania 2025-2030
2025-2026: Piloci
Jeden krytyczny scenariusz (przeciwdziałanie oszustwom/wypłatom) z kworum wyroczni, podpis odpowiedzi i timelock.
Hash modeli/zasad w umowie, podstawowe zk profs (wiek/geo).
A/B jakość i mierniki kosztów.
2026-2027: operacyjny termin zapadalności
Quorum dla wielu dostawców, polityka budżetowa DAO, abstrakcja gazu (AA), butching.
Agenci do personalizacji „bez PII”, panele zaufania publicznego.
2027-2028: rozbudowa obwodu
Zdecentralizowany rynek wniosków, reputacja dostawców, grzywny/stawki.
Częściowe zk-profs poprawności obliczeń; przekaźniki prywatne kontra MEV.
2028-2029: Kompozycyjność
Szablony „modułów AI” dla umów (ryzyko, wypłaty, promocja).
Zdarzenia typu end-to-end RG/AML jako standard łańcuchowy.
2030: Domyślnie weryfikowalna AI
Masowe „możliwe do zweryfikowania wskazówki”, zasady DAO dotyczące aktualizacji modeli, pełna identyfikowalność rozwiązań.
Ryzyko i sposób zarządzania nimi
Halucynacje/błędy AI → kworum dostawców, białe działania, osoba w obwodzie dla kontrowersyjnych przypadków.
Zależność od jednej wyroczni → multiset, multi-subskrypcja, niezależne kanały.
Przecieki/PII → przetwarzanie na urządzeniu, dowody dostępu zk, ścisły DLP.
Niepewność regulacyjna → zasady modułowe według jurysdykcji, dzienniki i selektywne ujawnianie.
Koszt wnioskowania → L2, masowanie, buforowanie, hybryda on-/off-chain.
Lista kontrolna pilota
1. Wybierz 1 zadanie biznesowe (na przykład punktacja wypłat).
2. Naprawić model/zasady: hashes, data budowy, zakresy akceptowalnych odpowiedzi.
3. Start quorum oracle (dostawca ≥ 3) + podpisy + timelock.
4. Włącz minimalizację zk-CAM/geo i danych.
5. Ustanowienie budżetu i kwot na wniosek, wpisy i wyłącznik.
6. Zbierz deskę rozdzielczą zaufania: dokładność, koszt, zgoda kworum, incydenty.
7. Iteracje co 1-2 tygodnie: ulepszanie modelu, zasad i UX.
Integracja z blockchain to przejście od „inteligentnych” umów do umów z kontekstem: decyzje podejmowane są szybko, przejrzysto i w ramach sprawdzalnych przepisów. Ci, którzy łączą kworum AI, kryptograficzną weryfikowalność i ludzki UX wygra tak, że automatyzacja jest nie tylko potężny, ale również godny zaufania.