©

Разработчики используют ИИ в борьбе с мошенническими ICO

Разработчики используют ИИ в борьбе с мошенническими ICO
фото: Golos.io

К сожалению пока не существует стопроцентного способа определения мошеннического ICO. Но есть хорошие новости (для всех, кроме мошенников): инновационный метод, основанный на механизме машинного обучения, поможет выявлять наиболее очевидные аферы на ранних этапах.

Китайский стартап Shannon.AI в сотрудничестве с исследователями из Стэнфорда, Калифорнийского университета и университета Мичигана, недавно представили whitepaper проекта с подробным описанием ИИ, ориентированного на выявление мошеннических действий с криптовалютами.

Когда дело доходит до инвестиций в криптовалюту, есть только один верный способ избежать мошенничества: не инвестировать ничего. И не стоит идти на поводу у миллионеров и крупных владельцев Bitcoin, которые дают вам надежду на астрономическую прибыль, ведь реальность такова, что большинство прошлогодних ICO оказались либо мошенническими, либо потерпели неудачу.

Как указано в whitepaper к проекту:

Несмотря на то, что ICO предлагают обширные возможности для законного привлечения средств, упрощенный процесс инвестирования создает предпосылки для недобросовестных компаний использовать ICO для «аккумуляции и сброса». Когда инициаторы ICO искусственно завышают стоимость краудфандинговых криптовалют, чтобы затем быстро изъять монеты для получения максимальной прибыли.

Но как же определить мошенничество от законных стартаперов, если вы далеки от технической тематики, представленной в whitepaper?

На этот вопрос нет простого ответа. Практически полное отсутствие каких-либо правил не позволяет “доказать“ мошенничество, пока не станет слишком поздно. И речь не идет о страхе или необоснованных сомнениях (FUD), это реальные факты.

Отчасти предостережения “зашифрованы“ в whitepaper и веб-сайте проекта. Проще говоря, большинство мошенников рассчитывают на то, что вы не посвятите много времени качественному исследованию токена, чтобы успеть усомниться в его законности.

Проблема еще более осложняется общей “токсичностью” криптосообщества. Когда существует большая группа людей, объединенная общими капиталовложениями, то распространение хвалебных сообщений о новом продукте практически исключает возможность получить четкую картину легитимности монеты. Особенно в общении с людьми, которые с ней тесно связаны.

В технической документации к проекту команда Shannon.AI так описывает подход к машинному обучению в процессе разделения мошеннических и законных проектов:

Анализируя 2 251 проект ICO, мы сопоставляем жизнеспособность монеты с изменениями цены, информацией об ICO, включая официальные документы, учредительную группу, репозиторий GitHub, веб-сайт и т.д. При оптимальных настройках система способна идентифицировать мошеннические проекты ICO с точностью 0,83 и оценкой F1 – 0,80.
Количество ICO растет аналогично рыночной капитализации. Большинство проектов потерпят неудачу в течение первого года.
Количество ICO растет аналогично рыночной капитализации. Большинство проектов потерпят неудачу в течение первого года.

И пусть это не революционное изобретение, но оно действительно обнадеживает. Документ описывает конкретную систему, построенную на алгоритмах, которая по существу автоматизирует то, что пытаются делать опытные инвесторы: анализирует общедоступную информацию при изучении дорожной карты монеты.

По сравнению с системами оценки, разработанными человеком, проект ICORATING имеет два основных преимущества. Первое – это объективность: модель машинного обучения менее зависима от предварительных знаний о мире. Вместо знаний она ищет причинность данных, не зависящую от субъективных экспертных мнений. Второе – это независимость от сторонних манипуляций: данные кредитного рейтинга “поставляются из черного ящика”, что сводит к минимуму человеческое вмешательство, – сообщает команда проекта.

К сожалению, зачастую, когда эксперты указывают на красные флаги в документации проекта, эти предупреждения игнорируются держателями криптовалют. Они воспринимаются как "платные атаки" или FUD, даже если озвучиваются авторитетными новостными источниками. Компаниям проще атаковать посланника, чем устранять проблемы, на которые указывают исследователи или журналисты.

Но если ИИ, работающий в замкнутой системе (черном ящике), придет к тем же выводам (основанным на той же легкодоступной информации), то такие результаты будут считаться более надежными.

Алгоритмы Shannon.AI не делают ничего, чего не смог бы сделать человек, но они делают это гораздо быстрее и с большей точностью, – объясняют исследователи.

Если вы не журналист или исследователь, который может дни напролет изучать whitepaper, веб-сайты, репозитории Github, то вероятность того, что вы пропустите ключевые фрагменты информации очень велика. В свою очередь ИИ, который будет выполнять ту же работу, но гораздо быстрее, сможет защитить ICO от мошенников, или по крайней мере сведет их к минимуму.

Один хлопок? Или же бурные овации? Хлопая больше или меньше, вы показываете, какой пост действительно чего-то стоит.
Комментарии