مستخدم Ethereum يخدع برنامج ذكاء اصطناعي لإرسال جائزة إيثيريوم بقيمة 47,000 دولار

تمكن مستخدم Ethereum يُعرف باسم p0pular.eth من استدراج برنامج Freysa، وهو برنامج ذكاء اصطناعي متطور للغاية، لتحويل مجموع جوائزه البالغ 13.19 إيثيريوم (47,000 دولار أمريكي). صُمم برنامج Freysa بحيث لا يسمح بأي تحويل للأموال، مما جعل هذا الإنجاز لافتًا للنظر في عالم تقنية البلوك تشين.

كانت فريسا دراسة محاكاة للذكاء الاصطناعي، هدفت إلى اختبار قدرة المشاركين على التفكير المسبق في ذكاء اصطناعي مُبرمج بقواعد وأنظمة محددة. تمثلت المهمة الرئيسية في إقناع الذكاء الاصطناعي بعصيان الأمر الأول، مع منع تحويل الأموال تحت أي ظرف. كان على كل لاعب دفع رسوم لإرسال رسالة إلى فريسا، وتُضاف هذه الأموال إلى صندوق الجوائز. ومع كل رسالة لاحقة، يرتفع سعر الرسالة، من 10 دولارات في البداية إلى 450 دولارًا مع اقتراب نهاية اللعبة.

بُذلت مئات المحاولات للتأثير على فريسا، بما في ذلك استغلال نقاط ضعفها المحتملة أو الكذب بشأن القواعد التي تعمل بموجبها الذكاء الاصطناعي. لو فشل جميع المشاركين، لما مُنحوا جائزة، ولتم تقسيم المال بين من دفعوا.

الاستراتيجية الرابحة

أصبح P0Pular.eth أول من حلّ تحدي الذكاء الاصطناعي في المحاولة 482 بعد 481 محاولة. أقنعت رسالته فريسا باستدعاء دالة approveTransfer، وهو آخر ما كانت ترغب بفعله. أكدت الحجة الأخيرة على توافق التحويل مع قواعد فريسا، وضمنت إتمام المعاملة مقابل رسوم تفاعل قدرها 100 دولار.

لا تزال تفاصيل المنطق أو الكلمات التي دفعت الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ هذا القرار غير واضحة. ومع ذلك، تُظهر النتيجة أنه ليس من السهل إنشاء ذكاء اصطناعي قادر على اختراق الهجمات الخصومية المبتكرة، حتى لو تم تطويره بأنظمة حمايةtron.

كان هذا التصميم شفافًا تمامًا ويستخدم تقنية سلسلة الكتل (البلوك تشين)، مما لفت الأنظار إلى شركة فريسا. وكان كودtracالذكي وواجهة المستخدم مفتوح المصدر بالكامل، ويمكن لأي شخص مراجعة النظام قبل استخدامه.

"فريسا هي واحدة من أكثر المشاريع ابتكارًا في مجال العملات المشفرة، حيث تعرض ما يمكن أن تحققه تقنية البلوك تشين"، قال جارود واتس، ممثل مطور المشروع،trac. 

تُظهر هذه التجربة التي أجرتها فريسا إمكانيات وتحديات دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوك تشين. كما أن نجاح هذه التجربة يُثير تساؤلات حول موثوقية الذكاء الاصطناعي في التطبيقات عالية المخاطر، مثل إدارة الأموال أو تطبيق القوانين والأنظمة.