根据特朗普的指导方针，此次声明的核心并非某个具体的政治议题，而是“调查效率”以及应对“基于人工智能的犯罪”。随着区块链分析公司TRM Labs向执法机构引入人工智能代理，追踪加密货币犯罪的方法正变得越来越“对话化”。
面向调查机构的人工智能代理，“以自然语言跟踪指令”
TRM Labs于当地时间26日宣布，执法机构可以使用其分析工具中嵌入的人工智能代理。关键在于，即使没有专门的查询或复杂的技术输入，如果调查人员使用日常语言提出请求，例如“显示资金流向”，系统也能将其转化为调查所需的复杂分析任务。
这项功能已嵌入TRM Labs的“TRM Forensics”服务中。该服务不仅被调查机构广泛应用，也被加密货币公司和金融机构所采用。该公司解释说，该服务“将自然语言提示转化为复杂的调查行动”。其目标是在与时间赛跑的非法资金追踪中，通过缩短初始分析时间来加速追踪“不法分子”。
非法加密货币市场价值1580亿美元……调查需求超过人力增长
TRM Labs分析显示，去年非法加密货币交易额高达1580亿美元（约合237.2万亿韩元）。随着市场规模的扩大，洗钱、黑客攻击、勒索软件和欺诈等犯罪类型也日趋复杂，业内普遍担忧调查机构处理的案件数量增长速度已超过人员扩充速度。
TRM Labs法律与政府关系主管阿里·雷德博德表示：“我们每天都看到案件数量的增长速度超过了人力增长速度。调查人员必须同时处理数十个区块链、多个司法管辖区以及各种类型的犯罪案件。”这意味着，能够减少重复性工作的自动化工具已变得至关重要，因为他们必须在多链环境中同时深入研究地址聚类、交易路径和服务链接点。
人工智能欺诈和诈骗案件激增500%……深度伪造和自动化加剧了威胁
TRM Labs 还强调，利用人工智能的欺诈和诈骗活动正在激增。该部门负责人 Redboard 认为，如果执法机构利用人工智能工具，就能帮助他们应对“基于人工智能的欺诈和诈骗活动的快速增长”。TRM Labs 的数据显示，相关犯罪增加了 500%，并解释说，犯罪分子正在利用自动化、深度伪造和人工智能工具，以前所未有的速度和精度“扩大”犯罪规模。
然而，随着人工智能在调查领域的应用不断扩展，结果解读的问责制、证据价值、偏见风险和误报等问题也随之出现。最终，尽管“自然语言分析”的广泛应用将降低准入门槛，但批评人士指出，验证这些工具所得出结论的系统和标准也必须相应加强。
🔎 市场分析
- TRM Labs 将面向调查机构的“对话式（自然语言）”人工智能代理集成到 TRM Forensics 中，强化了区块链犯罪跟踪从以查询为中心向以提示为中心的转变。
随着非法加密货币交易量（每年 1580 亿美元）和利用人工智能的犯罪活动（增长 500%）的增加，对调查的需求激增，导致自动化和人工智能工具的采用正成为“必要的基础设施”，而不是一种“选择”。
- 在多链和多司法管辖区环境中，快速执行地址聚类、交易路径分析和服务接触点识别的能力与监管合规性和生态系统信誉直接相关。
💡战略要点
- 调查机构/合规团队：使用自然语言指令缩短初步分析时间，同时规范二次验证（人工审查）和关键结论的可重复证据日志（相关性评估、归因估计）。
- 加密货币公司/金融机构：在使用 TRM 取证工具时，应事先建立针对“误报”（争议/提交证据/重新评估）的响应流程，以最大限度地减少客户损失和运营风险。
- 市场层面：为了应对基于人工智能的欺诈（深度伪造和自动化诈骗）的蔓延，有必要将客户准入（KYC）、异常检测和客户沟通渠道（网络钓鱼预防）升级为“人工智能响应”能力。
📘 词汇表
- AI 代理：一种基于人工智能的工具，它接收用户的自然语言请求，并自动执行各种分析步骤以实现目标。
- 自然语言提示：一种使用日常用语而不是技术命令来指示系统的输入方法。
- TRM Forensics：TRM Labs 的区块链分析服务，用于调查和合规性分析（资金流动、关联地址、服务触点等分析）
- 聚类（地址分组）：一种分析多个可能由同一实体控制的钱包地址的技术，将其估计为一个单一的组。
- 误报：将合法交易或用户错误地识别为与犯罪有关的错误。
- 深度伪造：一种利用人工智能操纵视频和音频使其看起来逼真的技术，可被用于欺诈或冒充他人。
💡 常见问题解答 (FAQ)
问：
TRM Labs面向调查机构的AI代理发生了哪些变化？
以前，人们必须了解专门的查询或分析程序，但现在，如果您用自然语言发出命令，例如“告诉我这个地址的钱去了哪里”，系统会自动将其转换为各种分析步骤（追踪交易路径、识别相关地址等）并执行这些步骤。
问：
为什么需要这样的工具？
随着非法加密货币交易规模不断扩大（每年高达1580亿美元），以及涉及多链和多司法管辖区的案件日益增多，调查工作量的增长速度已经超过了人力增长速度。人工智能代理旨在通过减少重复性初始分析所花费的时间来提高追踪速度。
问：
如果使用人工智能实现调查自动化，会产生哪些副作用？
误报（将合法用户错误识别为犯罪分子）、偏见、结果解读的责任以及证据的可采纳性等问题都可能增加。因此，与其仅仅确认人工智能的结论，不如建立一个结合可复现证据（日志/分析路径）、人工审核和标准化验证程序的系统。
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