Để phù hợp với hướng dẫn của Trump, trọng tâm của thông báo này không phải là một vấn đề chính trị cụ thể, mà là "hiệu quả điều tra" và phản ứng đối với "tội phạm dựa trên trí tuệ nhân tạo". Khi công ty phân tích chuỗi khối TRM Labs giới thiệu các tác nhân AI cho các cơ quan thực thi pháp luật, phương pháp theo dõi tội phạm tiền điện tử đang ngày càng trở nên "mang tính đối thoại".
Trợ lý AI dành cho các cơ quan điều tra, “Theo dõi chỉ thị bằng ngôn ngữ tự nhiên”
TRM Labs đã thông báo vào ngày 26 (giờ địa phương) rằng các cơ quan thực thi pháp luật có thể sử dụng các tác nhân AI được tích hợp trong các công cụ phân tích của họ. Điểm mấu chốt là ngay cả khi không có các truy vấn chuyên biệt hoặc đầu vào kỹ thuật phức tạp, nếu một điều tra viên đưa ra yêu cầu bằng ngôn ngữ thông thường, chẳng hạn như "hãy cho tôi xem dòng tiền", hệ thống sẽ chuyển đổi nó thành các nhiệm vụ phân tích phức tạp cần thiết cho cuộc điều tra.
Tính năng này được tích hợp sẵn trong dịch vụ 'TRM Forensics' của TRM Labs. Dịch vụ này hiện đang được ứng dụng rộng rãi không chỉ bởi các cơ quan điều tra mà còn bởi các công ty tiền điện tử và các tổ chức tài chính, và công ty giải thích rằng nó "chuyển đổi các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên thành các hành động điều tra phức tạp". Mục tiêu là để đẩy nhanh quá trình theo dõi "các đối tượng xấu" bằng cách giảm thời gian phân tích ban đầu trong cuộc đua với thời gian truy tìm các khoản tiền bất hợp pháp.
Thị trường tiền điện tử bất hợp pháp trị giá 158 tỷ đô la… Nhu cầu điều tra vượt xa tốc độ tăng trưởng nguồn nhân lực
Theo phân tích của TRM Labs, khối lượng giao dịch tiền điện tử bất hợp pháp đã đạt 158 tỷ đô la (khoảng 237,2 nghìn tỷ won) vào năm ngoái. Khi thị trường phát triển, các loại tội phạm như rửa tiền, tấn công mạng, mã độc tống tiền và gian lận ngày càng trở nên phức tạp, và ngành công nghiệp này đều có chung mối lo ngại rằng số lượng vụ án mà các cơ quan điều tra xử lý đang vượt quá tốc độ mở rộng lực lượng lao động.
“Điều chúng ta chứng kiến mỗi ngày là số lượng vụ án đang tăng nhanh hơn so với nguồn nhân lực,” Ari Redbord, Trưởng bộ phận Pháp lý và Quan hệ Chính phủ tại TRM Labs, cho biết. “Các nhà điều tra đang phải xử lý đồng thời hàng chục chuỗi khối, nhiều khu vực pháp lý và nhiều loại tội phạm khác nhau.” Điều này có nghĩa là các công cụ tự động hóa giúp giảm bớt các tác vụ lặp đi lặp lại đã trở nên thiết yếu, vì họ phải đồng thời phân tích cụm địa chỉ, đường dẫn giao dịch và các điểm liên kết dịch vụ trong môi trường đa chuỗi.
Gian lận và lừa đảo bằng AI tăng 500%... Deepfake và tự động hóa làm gia tăng các mối đe dọa.
TRM Labs cũng nhấn mạnh rằng các vụ gian lận và lừa đảo lợi dụng trí tuệ nhân tạo đang gia tăng mạnh. Redboard, người đứng đầu bộ phận này, lập luận rằng nếu các cơ quan thực thi pháp luật sử dụng các công cụ AI, điều đó có thể giúp họ ứng phó với “sự gia tăng nhanh chóng của các vụ gian lận và lừa đảo dựa trên AI”. Theo dữ liệu của TRM Labs, các tội phạm liên quan đã tăng 500%, giải thích rằng tội phạm đang sử dụng tự động hóa, deepfake và các công cụ dựa trên AI để “mở rộng quy mô” với tốc độ và độ chính xác mà trước đây không thể đạt được.
Tuy nhiên, khi việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực điều tra ngày càng mở rộng, các vấn đề liên quan đến trách nhiệm giải trình kết quả, giá trị bằng chứng, rủi ro thiên vị và kết quả dương tính giả cũng được dự đoán sẽ xuất hiện. Cuối cùng, trong khi việc áp dụng rộng rãi "phân tích ngôn ngữ tự nhiên" sẽ làm giảm rào cản gia nhập, các nhà phê bình chỉ ra rằng các hệ thống và tiêu chuẩn để xác minh các kết luận do các công cụ này đưa ra cần phải được tăng cường song song.
🔎 Phân tích thị trường
- TRM Labs tích hợp một tác nhân AI 'đàm thoại (ngôn ngữ tự nhiên)' dành cho các cơ quan điều tra vào TRM Forensics, củng cố sự chuyển đổi trong việc theo dõi tội phạm blockchain từ tập trung vào truy vấn sang tập trung vào lời nhắc.
Với khối lượng giao dịch tiền điện tử bất hợp pháp (158 tỷ đô la mỗi năm) và sự gia tăng các tội phạm lợi dụng trí tuệ nhân tạo (500%), nhu cầu điều tra đang tăng vọt, dẫn đến giai đoạn mà việc áp dụng các công cụ tự động hóa và trí tuệ nhân tạo đang trở thành "cơ sở hạ tầng thiết yếu" chứ không phải là "sự lựa chọn".
- Trong môi trường đa chuỗi và đa khu vực pháp lý, khả năng thực hiện nhanh chóng việc phân cụm địa chỉ, phân tích đường dẫn giao dịch và xác định điểm tiếp xúc dịch vụ có liên quan trực tiếp đến việc tuân thủ quy định và uy tín của hệ sinh thái.
💡 Các điểm chiến lược
- Các cơ quan điều tra/đội ngũ tuân thủ: Giảm thời gian phân tích ban đầu bằng cách sử dụng hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời chuẩn hóa quá trình xác minh thứ cấp (xem xét của con người) và nhật ký bằng chứng có thể tái tạo để đưa ra các kết luận quan trọng (đánh giá mối tương quan, ước tính quy kết).
- Các công ty tiền điện tử/tổ chức tài chính: Khi sử dụng các công cụ phân tích pháp y của TRM, hãy thiết lập quy trình phản hồi cho các trường hợp "sai sót" (tranh chấp/cung cấp bằng chứng/đánh giá lại) trước để giảm thiểu thiệt hại cho khách hàng và rủi ro hoạt động.
- Trên phạm vi toàn thị trường: Để chuẩn bị cho sự lan rộng của các hình thức gian lận dựa trên trí tuệ nhân tạo (deepfake và các trò lừa đảo tự động), cần phải nâng cấp quy trình xác minh danh tính khách hàng (KYC), phát hiện bất thường và các kênh giao tiếp với khách hàng (phòng chống lừa đảo trực tuyến) lên khả năng "phản hồi AI".
📘 Thuật ngữ
- AI Agent: Một công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) nhận yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên từ người dùng và tự động thực hiện các bước phân tích khác nhau để đạt được mục tiêu.
- Nhập liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên: Phương thức nhập liệu hướng dẫn hệ thống bằng các câu thông thường thay vì các lệnh kỹ thuật.
- TRM Forensics: Dịch vụ phân tích blockchain của TRM Labs phục vụ điều tra và tuân thủ quy định (phân tích dòng tiền, địa chỉ liên kết, điểm tiếp xúc dịch vụ, v.v.)
- Phân cụm (Nhóm địa chỉ): Một kỹ thuật phân tích nhiều địa chỉ ví có khả năng do cùng một thực thể kiểm soát bằng cách ước tính chúng là một nhóm duy nhất.
- Sai sót nhận diện: Lỗi xảy ra khi các giao dịch hoặc người dùng hợp pháp bị nhận diện sai là có liên quan đến tội phạm.
- Deepfake: Công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để thao túng video và âm thanh nhằm làm cho chúng trông chân thực, có thể bị lợi dụng cho mục đích lừa đảo hoặc mạo danh.
💡 Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Hỏi.
Những thay đổi nào đã được thực hiện đối với trợ lý AI của TRM Labs dành cho các cơ quan điều tra?
Trước đây, người ta phải biết các truy vấn chuyên biệt hoặc các quy trình phân tích, nhưng giờ đây, nếu bạn đưa ra một lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "Cho tôi biết tiền từ địa chỉ này đã đi đâu", hệ thống sẽ tự động chuyển đổi nó thành các bước phân tích khác nhau (truy tìm đường đi của giao dịch, xác định các địa chỉ liên quan, v.v.) và thực hiện chúng.
Hỏi.
Tại sao công cụ như vậy lại cần thiết?
Khi quy mô giao dịch tiền điện tử bất hợp pháp ngày càng tăng (158 tỷ đô la mỗi năm) và các vụ việc đa chuỗi và đa khu vực pháp lý gia tăng, khối lượng điều tra đang vượt xa tốc độ tăng trưởng nguồn nhân lực. Các tác nhân AI được thiết kế để tăng tốc độ theo dõi bằng cách giảm thời gian dành cho các phân tích ban đầu lặp đi lặp lại.
Hỏi.
Liệu có tác dụng phụ nào nếu việc điều tra được tự động hóa bằng trí tuệ nhân tạo?
Các vấn đề như kết quả dương tính giả (nhầm lẫn người dùng hợp pháp với tội phạm), thiên vị, trách nhiệm pháp lý trong việc diễn giải kết quả và tính hợp lệ của bằng chứng đều có thể gia tăng. Do đó, thay vì chỉ đơn thuần xác nhận kết luận của AI, điều quan trọng là phải có một hệ thống kết hợp bằng chứng có thể tái tạo (nhật ký/đường dẫn phân tích), xem xét của con người và các quy trình xác minh tiêu chuẩn hóa.
Ghi chú quan trọng về TP AI
Bài viết đã được tóm tắt bằng mô hình ngôn ngữ dựa trên TokenPost.ai. Các điểm chính của văn bản có thể bị lược bỏ hoặc không chính xác.
Tin tức thời sự... Tham gia nhóm Telegram của TokenPost
Rủi ro lớn nhất của bạn không phải là thị trường, mà là chính bản thân bạn.
Kiểm tra DNA đầu tư của tôi →<Bản quyền ⓒ TokenPost, nghiêm cấm sao chép và phân phối lại trái phép>
