Anthropic ၏ Mythos AI အသစ်သည် crypto ၏အခြေခံအုတ်မြစ်တွင်ဝှက်ထားသောအက်ကြောင်းများကိုဖော်ထုတ်နေသည်။

သမားရိုးကျနည်းပညာနှင့်ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများနှင့်ရှုပ်ထွေးမှုများဖြစ်ပေါ်စေသည့် Anthropic မှ AI မော်ဒယ်အသစ် Mythos သည် လုံခြုံရေးနှင့် ပတ်သက်၍ crypto လုပ်ငန်း၏ တွေးခေါ်ပုံတွင် ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုကို မောင်းနှင်နေသည်။

နှစ်ပေါင်းများစွာ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ဘဏ္ဍာရေးသည် စမတ်စာချုပ်များပေါ်တွင် ၎င်း၏ ကာကွယ်ရေးကို အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ ကုဒ်ကို စစ်ဆေးပြီး၊ အားနည်းချက်များကို ကက်တလောက်တင်ထားပြီး ဘုံအမြတ်ထုတ်မှုများ အများအပြားကို ကောင်းစွာနားလည်ပါသည်။ သို့သော် စနစ်များတစ်လျှောက် အားနည်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ပြီး ချိတ်ဆက်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် Mythos သည် အာရုံစိုက်မှုကို တွန်းအားပေးနေသည်။ ကုဒ်ကိုကျော်လွန်ပြီး ၎င်းကို ပံ့ပိုးပေးသော အခြေခံအဆောက်အအုံထဲသို့ သွင်းပါ။.

“ပိုမိုကြီးမားသောအန္တရာယ်များသည် အခြေခံအဆောက်အအုံများတွင် တည်ရှိသည်” ဟု အန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုကုမ္ပဏီ Gauntlet မှ လုံခြုံရေးအကြီးအကဲ Paul Vijender က ပြောကြားခဲ့သည်။ “AI မောင်းနှင်တဲ့ ခြိမ်းခြောက်မှုတွေအကြောင်း စဉ်းစားတဲ့အခါ၊ စမတ်ကျတဲ့ ကန်ထရိုက်တွေကို အသုံးချမှုတွေအတွက် စိုးရိမ်မှုနည်းပြီး လူသားနဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံ အလွှာတွေကို AI အကူအညီပေးတိုက်ခိုက်ခြင်းတွေကို ပိုအာရုံစိုက်ပါတယ်။”

၎င်းတွင် သော့စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ၊ လက်မှတ်ထိုးဝန်ဆောင်မှုများ၊ တံတားများ၊ oracle ကွန်ရက်များနှင့် ၎င်းတို့ကို ချိတ်ဆက်သည့် ကုဒ်ဝှက်အလွှာများ ပါဝင်သည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းများကို စမတ်စာချုပ်များထက် မမြင်နိုင်ဘဲ မကြာခဏဆိုသလို သမားရိုးကျ စာရင်းစစ်နယ်ပယ်ပြင်ပတွင် ရှိနေသည်။

တကယ်တော့၊ ယခုလတွင်၊ crypto ကုမ္ပဏီများစွာအသုံးပြုသည့် ဝဘ်အခြေခံအဆောက်အအုံဝန်ဆောင်မှုပေးသူ Vercel က ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ လုံခြုံရေးချိုးဖောက်မှု ၎င်းသည် သုံးစွဲသူ API သော့များကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး၊ အထောက်အထားများကို လှည့်ကာ ၎င်းတို့၏ကုဒ်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် crypto ပရောဂျက်များကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ Vercel သည် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးအသုံးပြုသည့် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း AI ကိရိယာ Context.ai မှတစ်ဆင့် အပေးအယူရှိသော Google Workspace ချိတ်ဆက်မှုသို့ ကျူးကျော်ဝင်ရောက်မှုကို ခြေရာခံခဲ့သည်။

Mythos သည် ရန်သူများကို အတုယူရန် ဖန်တီးထားသော အတန်းအစားအသစ်တွင် AI စနစ်များဖြစ်သည်။ သိထားသော bug များကို စကင်န်ဖတ်မည့်အစား၊ ၎င်းသည် ပရိုတိုကောများ မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်သည်ကို လေ့လာသည်။သေးငယ်သော အားနည်းချက်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ အသုံးချမှုများအဖြစ် ပေါင်းစပ်နိုင်ပုံကို စမ်းသပ်ခြင်း။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် crypto ကိုကျော်လွန်ပြီးအာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ JP Morgan ကဲ့သို့သော ဘဏ်များသည် AI မောင်းနှင်သော ဆိုက်ဘာအန္တရာယ်ကို စနစ်ကျသည့်အဖြစ် တိုးမြှင့်လုပ်ဆောင်နေသည်။ စိတ်ဖိစီးမှုစမ်းသပ်ခြင်းအတွက် Mythos ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို ရှာဖွေနေပါသည်။. ယခုလအစောပိုင်းတွင် Coinbase နှင့် Binance နှစ်ဦးစလုံးသည် မနုဿကို ချဉ်းကပ်ခဲ့ကြောင်း သိရသည်။ Mythos ကိုစမ်းသပ်ရန်။

Mythos ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များမှ အစောပိုင်းတွေ့ရှိချက်များသည် သော့များကို ကာကွယ်ပေးပြီး စနစ်များကြား ဆက်သွယ်ရေးကို ကိုင်တွယ်သည့် နည်းပညာ အပါအဝင် crypto ပလပ်ဖောင်းများကို လုံခြုံအောင်ထားပေးသည့် နောက်ကွယ်မှ စနစ်များတွင် အားနည်းချက်များကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။

Vijender က “ AI မော်ဒယ်တွေက အထူးတန်ဖိုးရှိတဲ့ နယ်ပယ်နှစ်ခုရှိတယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။ “ ပထမအချက်၊ ငွေကြေးဆုံးရှုံးပြီးမှသာ သမိုင်းကြောင်းအရ ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့် အဆင့်ပေါင်းများစွာ အမြတ်ထုတ်သည့် ကွင်းဆက်များ။ ဒုတိယ၊ အစဉ်အလာစာရင်းစစ်များ ဘယ်သောအခါမှ မထိနိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံ-အလွှာဆိုင်ရာ အားနည်းချက်များ။”

DeFi ပရိုတိုကောများ အချင်းချင်း ချိတ်ဆက်၍ ဝန်ဆောင်မှုများပေါ်တွင် တည်ဆောက်နိုင်သည့် ပေါင်းစပ်နိုင်မှုအပေါ် တည်ဆောက်ထားသည့် စနစ်တစ်ခုတွင် ၎င်းသည် အရေးပါပါသည်။

DeFi ပရိုတိုကောများကို အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ငွေဖြစ်လွယ်မှုကို မျှဝေကာ၊ ဘုံဗျာဒိတ်များကို အားကိုးကာ အပြည့်အဝမြေပုံညွှန်းရခက်သော ပေါင်းစည်းမှုအလွှာများမှတဆင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ကြသည်။ အဆိုပါ အပြန်အလှန်ဆက်နွှယ်မှုသည် တိုးတက်မှုကို တွန်းအားပေးသော်လည်း ၎င်းသည် ပြန့်ပွားမှုအန္တရာယ်အတွက် လမ်းကြောင်းများကို ဖန်တီးပေးသည်။ မကြာသေးမီက တံတားဖောက်လုပ်မှုများတွင် မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ တိုက်ခိုက်သူသည် ကွင်းဆက်စာများကို ကွင်းဆက်စာများကို မည်ကဲ့သို့စစ်ဆေးကြောင်း ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုအား အသုံးချခြင်းဖြင့် Ethereum တွင် ပေါင်းကူးထားသော $1 ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိ Polkadot တိုကင်များကို တူးဖော်ခဲ့သည့် Hyperbridge တိုက်ခိုက်မှုကဲ့သို့ပင်။

“ ပေါင်းစပ်နိုင်မှုသည် DeFi အရင်းအနှီးကို ထိရောက်စွာနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်နိုင်စေသည်” ဟု Vijender မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ “ သို့သော်၎င်းသည် ပရိုတိုကောတစ်ခုရှိ သေးငယ်သောအားနည်းချက်တစ်ခုသည် ဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးတွင် ကူးစက်ပျံ့နှံ့နိုင်ခြေရှိသော အရေးပါသော အသုံးချပုံ vector ဖြစ်လာနိုင်သည်ကိုလည်း ဆိုလိုသည်။”

AI မပါဘဲ၊ အဆိုပါမှီခိုမှုများသည်ခြေရာခံရန်ခက်ခဲသည်။ AI ဖြင့် ၎င်းတို့ကို အတိုင်းအတာဖြင့် ပုံဖော်နိုင်ပြီး အသုံးချနိုင်သည်။ ရလဒ်မှာ အထီးကျန် အမြတ်ထုတ်မှုများမှ ပရိုတိုကောများကို ဖြတ်ကျော်ကာ စနစ်ကျသော ကျရှုံးမှုများသို့ ကူးပြောင်းခြင်း ဖြစ်သည်။

AI တိုက်ခိုက်မှုများ၏ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်

သို့တိုင်၊ အချို့သော လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် Mythos ကို အချိုးအကွေ့တစ်ခုထက် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် မြင်ကြသည်။

Aave Labs တွင် တည်ထောင်သူ Stani Kulechov က AI သည် DeFi ၏ ဆန့်ကျင်ဘက်ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လုပ်ဆောင်နေပြီးဖြစ်သော ဒိုင်းနမစ်များကို ထင်ဟပ်စေသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။

“ Web3 သည် ကောင်းမွန်သော ငွေကြေးထောက်ပံ့ပြီး လှုံ့ဆော်ပေးသော ရန်သူများအတွက် အထူးအဆန်းမဟုတ်ပါ” ဟု ၎င်းက CoinDesk သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။ “ AI မော်ဒယ်များသည် exploits များရရှိရန် အသုံးပြုသည့် ကိရိယာများတွင် ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။”

ထိုရှုထောင့်မှနေ၍ DeFi ကို စက်အမြန်နှုန်းဖြင့် တိုက်ခိုက်ရန်အတွက် တည်ဆောက်ထားပြီးဖြစ်သည်။ စမတ်ကျသော စာချုပ်များသည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး ဖျက်သိမ်းမှုယန္တရားများနှင့် အန္တရာယ်ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့သော ကာကွယ်ရေးများသည် လူသား၏ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ လုပ်ဆောင်သည်။

“ DeFi သည် တွက်ချက်မှုအမြန်နှုန်းဖြင့် လည်ပတ်နေသောကြောင့် AI သည် ဒိုင်းနမစ်အသစ်ကို မိတ်ဆက်ခြင်းမပြုပါ” ဟု Kulechov မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ “ အမြဲမပြတ်သတိရှိရန် လိုအပ်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပြင်းထန်စေသည်။”

သို့ပင်ငြားလည်း၊ Aave သည် လူသားစာရင်းစစ်များသည် ယခင်က ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ခဲ့သော ပြဿနာများအပါအဝင် အားနည်းချက်အမျိုးအစားအသစ်များကို AI တွင်ပေါ်လွင်အောင်မြင်နေပါသည်။

“ Mythos စာတမ်းတွင် AI သည် ယခင်က ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ခဲ့သော ချို့ယွင်းချက်ဟောင်းများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်” ဟု ၎င်းက ဆိုသည်။

သေးငယ်သော အားနည်းချက်များပင်လျှင် ယုံကြည်မှုကို ပျက်ပြားစေနိုင်သည် သို့မဟုတ် ပိုမိုကြီးမားသော အမြတ်ထုတ်မှုများအဖြစ် ပေါင်းစည်းနိုင်သည့် စနစ်တစ်ခုတွင် ထိုအတိုင်းအတာသည် အရေးပါနေသေးသည်။

အကယ်၍ တိုက်ခိုက်သူများသည် လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနိုင်လျှင် ကာကွယ်ရေးများသည် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ထိန်းထားနိုင်သလားဟု မေးခွန်းထုတ်စရာ ဖြစ်လာသည်။

Gauntlet နှင့် Aave နှစ်မျိုးလုံးအတွက်၊ လုံခြုံရေးပုံစံကိုယ်တိုင် ပြောင်းလဲခြင်းတွင် အဖြေရှိပါသည်။ ဖြန့်ကျက်ခြင်းမပြုမီ နှင့် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း မပြုမီ စစ်ဆေးမှုများသည် လူသားတို့၏ ခြိမ်းခြောက်မှုများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ AI သည် ထို timeline ကို ချုံ့သည်။

“ ထိုးစစ်ဆင်သော AI ကိုခုခံကာကွယ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အမြန်နှုန်းနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်လိုက်လျောညီထွေစွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့် AI-ဗဟိုပြုချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု လိုအပ်လိမ့်မည်” ဟု Gauntlet ၏ Vijender မှပြောကြားခဲ့သည်။ ၎င်းတွင် စဉ်ဆက်မပြတ် စာရင်းစစ်ခြင်း၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ သရုပ်တူကူးခြင်းနှင့် ချိုးဖောက်မှုများ ဖြစ်လာမည်ဟူသော ယူဆချက်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော စနစ်များ ပါဝင်သည်။

'ပိုကောင်းတဲ့နည်းလမ်း'

Aave သည် လူသားစာရင်းစစ်များနှင့်အတူ သရုပ်ဖော်မှုများနှင့် ကုဒ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြု၍ ၎င်း၏အလုပ်အသွားအလာများတွင် AI ကို ပေါင်းစပ်ထားပြီးဖြစ်သည်။ Aave Labs မှ Kulechov မှ “ ရှင်းလင်းသောတန်ဖိုးကိုထပ်လောင်းသည့် AI-ပထမချဉ်းကပ်နည်းကိုကျွန်ုပ်တို့ခံယူသည်။ “ဒါပေမယ့် လူသားတွေ ဦးဆောင်တဲ့ စာရင်းစစ်ကို အစားထိုးတာထက် ဖြည့်ဆည်းပေးတယ်။”

ထိုသဘောအရ AI သည် တိုက်ခိုက်သူများနှင့် ခုခံကာကွယ်သူများကို တပ်ဆင်ပေးသည်။

တည်ဆောက်သူများအတွက်၊ ရေရှည်အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ကွဲလွဲမှုထက် နှောင့်ယှက်မှုနည်းနိုင်သည်။

“ကျွန်တော်တို့ Mythos ကို မစမ်းသပ်ရသေးပါဘူး။ ဒါပေမယ့် ငါတို့ တကယ်စိတ်ဝင်စားတယ်။ Uniswap Labs ၏တည်ထောင်သူနှင့် CEO ဖြစ်သူ Hayden Adams က ၎င်းသည် ပရိုတိုကောလ်လုံခြုံရေးအတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အရာများနှင့် တူသောကိရိယာများတွင် AI သည် တည်ဆောက်သူများအား စမ်းသပ်မှုနှင့် စနစ်များခိုင်မာစေရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းများကို ပေးသည်။

အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ Adams သည် လုံခြုံသော နှင့် မလုံခြုံသော ပရိုတိုကောများကြား ကွာဟချက်ကို ကျယ်ပြန့်လာစေရန် မျှော်လင့်ပါသည်။

“ လုံခြုံရေးကို ဦးစားပေးသော ပရောဂျက်များသည် မစတင်မီ စနစ်များကို စမ်းသပ်ရန်နှင့် ခိုင်မာစေမည့် စွမ်းရည်များ မြင့်မားလိမ့်မည်” ဟု ၎င်းက ဆိုသည်။ “ အန္တရာယ်အရှိဆုံးမဟုတ်သော စီမံကိန်းများ”

ဒါဟာ တကယ့်အပြောင်းအရွှေ့ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ လုံခြုံရေးသည် အားနည်းချက်များကို ဖယ်ရှားခြင်းအကြောင်းမဟုတ်တော့ပါ။ ၎င်းသည် အားနည်းချက်များကို အဆက်မပြတ် ပြန်လည်ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး ပြန်လည်ပေါင်းစပ်ထားသည့် စနစ်တစ်ခုသို့ စဉ်ဆက်မပြတ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။

ပိုပြီးဖတ်ပါ: bitcoin နှင့် ကွမ်တမ်အန္တရာယ်များကိုကျော်ပါ။ Anthropic ၏ Mythos AI သည် DeFi အတွက် ကြီးမားသောသက်ရောက်မှုများရှိနိုင်သည်။