在不斷發展的技術領域，過去十年來，有兩個領域一直受到全球關注：加密貨幣和人工智慧（AI）。這兩個領域都展示了巨大的潛力，不僅在各自的領域，而且在協作應用的前景方面。隨著這兩股巨大力量開始交叉，創新範圍擴大，加密貨幣人工智慧騙局大幅上漲。
人工智慧的數據驅動洞察力與區塊鏈的加密貨幣安全性相結合，有可能優化交易策略、增強安全協議，甚至提供對市場波動的預測洞察力。本Cryptopolitan 指南將深入研究加密貨幣人工智慧騙局。
了解加密貨幣詐騙的魅力
加密貨幣以其去中心化的架構和在全球金融中的迅速崛起，為合法金融家和惡意實體提供了一個有吸引力的前景。要理解為什麼這個領域對詐騙者特別有吸引力，剖析加密的固有特徵至關重要。
加密的核心是去中心化的概念。與由銀行或政府機構等中心化實體監管的傳統金融系統不同，加密貨幣操作分佈在龐大的電腦網路中。這種去中心化的性質確保了使用者的匿名性，這項功能雖然具有革命性，但也為那些有惡意的人提供了隱形的外衣。
此外，加密的全球影響力也不容小覷。數位貨幣和代幣不受地緣政治限制，使得跨國交易變得輕鬆。這種普遍的可近性，再加上缺乏統一的監管監督，創造了一個在最少干預的情況下詐騙得以擴散的環境。
此外，加密的受眾群體呈指數級增長。隨著越來越多的人冒險進入數位資產投資，很大一部分人仍然對其中的複雜性和潛在陷阱不知情或教育不足。這種知識差距為詐騙者提供了肥沃的土壤，並利用新手的缺乏經驗。
人工智慧如何將詐騙提升到新的水平
將人工智慧引入任何領域都會增強其能力。當與加密貨幣領域合併時，人工智慧不僅放大了真正進步的機會，而且還放大了詐騙的可能性。這種強大的結合創造了欺騙手段，其複雜性和影響力是無與倫比的。
從設計上來說，人工智慧依靠數據而蓬勃發展。人工智慧能夠以前所未有的速度處理大量訊息，能夠識別模式、預測行為並即時適應。對於合法企業來說，這些能力可以帶來效率的提升和創新。然而，在詐騙者手中，這些相同的品質可以被重新用於精心設計的欺騙計劃。
將人工智慧整合到與加密貨幣相關的詐騙中的一個顯著後果是欺騙過程的自動化。過去，詐騙往往需要人情味，限制了詐騙的範圍和頻率。然而，有了人工智慧，詐騙就可以持續進行，同時針對無數潛在受害者。這種自動化大大增加了詐欺活動的執行規模。
此外，人工智慧固有的複雜性使詐騙更加可信。無論是透過產生真實但虛假的用戶評價，還是模仿真實的金融專家建議，人工智慧都可以製作出即使是明眼人也很難區分其真實性的場景。
除了可信度之外，人工智慧的適應性也為詐騙者提供了一種動態工具。隨著用戶教育程度的提高以及對傳統詐騙策略的了解越來越多，人工智慧驅動的詐騙可能會不斷演變，繞過常見的檢測方法並不斷提出新的威脅。
現實世界的例子：人工智慧加密貨幣騙局
在觀察加密貨幣領域時，我們不能忽視人工智慧在重大騙局中發揮作用的具體實例。雖然理論上的理解很重要，但研究現實世界的場景可以為了解詐騙者所採用的實際策略以及對受害者造成的影響提供寶貴的見解。
Meta 的ChatGPT 恐慌
最近，Meta 披露了駭客利用OpenAI 的ChatGPT 的令人不安的趨勢。據報道，該人工智慧模型被濫用以未經授權存取用戶的Facebook 帳戶。短時間內，超過1,000 個偽裝成ChatGPT 擴充功能的惡意連結被攔截，這標誌著人工智慧輔助網路入侵的令人擔憂的上漲。 ChatGPT 擅長自然語言處理，其設計本身就針對毫無戒心的用戶，凸顯了人工智慧在惡意實體手中的多功能性。
DEXTools 上的誤導性代幣擴散
當在著名的加密貨幣交易平台DEXTools 上進行簡單的關鍵字搜尋時，出現了另一個令人震驚的發現，發現了700 多個與「ChatGPT」或「OpenAI」相關的代幣交易對。儘管OpenAI 沒有正式宣布有關區塊鏈企業的消息，但機會主義詐騙者卻利用人工智慧工具的受歡迎程度，創建代幣來誤導潛在投資者。
深度造假欺騙
由人工智慧驅動的深度造假領域為加密貨幣產業帶來了一系列挑戰。詐騙者利用人工智慧技術製作逼真的內容，從換臉影片到操縱音訊。一個值得注意的事件涉及FTX 前首席執行官Sam Bankman-Fried 的深度偽造視頻，該視頻將用戶重定向到一個危險網站，並承諾將其加密貨幣翻倍。
收穫守護者的謬論
2023年見證了所謂的AI計畫「收穫守護者」的興衰。儘管有著宏偉的承諾和看似尖端的人工智慧功能，該專案最終還是失敗了，導致用戶損失了約100 萬美元。與此同時，諸如“CryptoGPT”之類的項目在Twitter 等平台上浮出水面，進一步攪亂了局勢。
Deepfakes：人工智慧輔助的視聽欺騙
人工智慧的潛力不僅限於文字操作； 它在視聽內容領域取得了長足的進步，促進了深度偽造品的誕生和興起。這些透過人工智慧生成的複雜合成媒體可以重新創建、疊加或操縱語音、圖像和視頻，通常會產生與真實內容難以區分的結果。鑑於人工智慧和加密貨幣之間的聯繫日益緊密，了解加密貨幣領域中與深度造假相關的風險至關重要。
Deepfakes 是透過複雜的神經網路架構誕生的，特別是生成對抗網路（GAN）。透過向這些網路提供大量數據，它們被訓練來複製面部特徵、語調，甚至手勢或表情等細微差別。結果？視聽內容可以令人信服地模仿現實生活中的個體，這使得未經訓練的眼睛或耳朵很難辨別虛構與現實。
儘管更廣泛的數位生態系統正在應對深度造假帶來的挑戰，但加密貨幣產業卻遇到了其獨特的逆境。加密貨幣交易的自主性，加上與影片內容相關的高度信任感，為欺騙提供了潛在的溫床。一個明顯的例子是FTX 前執行長Sam Bankman-Fried 拍攝的經過篡改的影片。粗心的觀眾被引導至一個惡意網站，誘惑他們的加密貨幣投資加倍，這證明了深度造假可能造成的潛在傷害。
現代深度贗品的複雜性為檢測帶來了巨大的挑戰。傳統方法依賴光照、陰影或音訊視訊不匹配的不一致，對於最先進的深度偽造越來越無效。經過訓練來檢測此類偽造品的人工智慧驅動模型仍然與用於創建深度贗品的先進技術進行著持續的鬥爭，突顯了該領域的貓捉老鼠的動態。
社交證明操縱：挑戰我們在網路上看到的內容
社會證明是一種個人反映大眾行為和信念的心理現象，已成為加密貨幣投資者決策過程中的強大驅動力。它的運作是基於這樣的假設：大量的人參與某項特定活動表示其正確性或價值。在加密貨幣社群中，這意味著代幣、項目和平台的受歡迎程度。然而，隨著人工智慧融入這一領域，傳統上用於衡量社會認同的指標越來越容易受到操縱。
加密的去中心化性質意味著沒有中央機構來提供驗證。因此，潛在投資者經常透過觀察同儕的行為和信念來尋求安慰。這可以是社群支持、參與率、線上討論，甚至是參與者的絕對數量。這個想法很簡單：如果許多人認可或投資特定的代幣或項目，那麼它必須有價值。
輸入人工智慧。人工智慧具有產生虛假線上個人資料、模擬參與和捏造認可的能力，對傳統的社會認同指標提出了直接挑戰。自動化機器人可以快速放大社群平台上的內容，擴大參與度指標，甚至產生合成但看起來真實的評測，創造出廣受認可或批准的假象。這些捏造的指標誤導潛在投資者，讓他們相信他們看到的是有機支持，而實際上，他們看到的往往是海市蜃樓。
在人工智慧的支持下，歪曲的社會證據可能會在加密貨幣世界中產生區塊鏈效應。虛假提升的代幣或項目可以吸引真正的投資者，這反過來又可以放大其明顯的合法性。這個循環最終可能導致真正的利害關係人根據被操縱的數據投入大量資源，但當專案的真實性質浮出水面時，卻會見證急劇下滑。
打擊人工智慧驅動的社會證據操縱需要採取雙管齊下的方法。一方面，技術必須不斷發展才能檢測和應對此類人工智慧驅動的異常現象。另一方面，投資者和利害關係人有責任培養盡職調查文化，優先考慮深入研究，並培養對真實性的敏銳洞察力。
保護自己：辨識人工智慧詐騙的工具和技術
隨著惡意實體利用人工智慧的力量進行欺詐，個人必須配備能夠偵測和轉移這些威脅的工具和方法。本節闡述了一系列策略，為應對迫在眉睫的人工智慧加密貨幣騙局提供了盾牌和利劍。
需要注意的危險訊號
項目突然流行：一夜之間引起轟動或項目吸引力突然大幅上漲，尤其是在沒有任何重大新聞或進展的情況下，可能預示著精心策劃的操縱。不一致的人工智慧回應：如果人工智慧平台提供矛盾的建議或對類似查詢的回應不穩定，則可能表明存在潛在的惡意意圖。好得令人難以置信的承諾：正如古老的格言所說，如果某件事看起來好得令人難以置信，那麼它通常就是真的。應該對保證的回報或絕對可靠的人工智慧見解的承諾持懷疑態度。
驗證工具和平台
人工智慧驗證平台：Deepware Scanner 等多種工具可以識別內容（尤其是影片或圖像）是否被人工智慧操縱或產生。區塊鏈分析工具：Chainaanalysis或Elliptic等平台可以追蹤加密貨幣交易，幫助用戶驗證平台交易歷史的合法性。情緒分析工具：透過衡量論壇和社群媒體上圍繞某個項目的討論情緒，Santiment 等工具可以提供對其真實性的見解。評測聚合器：聚合使用者評測的網站如果使用得當，可以讓你了解真實的使用者體驗。然而，人們必須警惕未嚴格檢視評測真實性的平台。
提高警覺的策略
雙重驗證：在根據人工智慧驅動的見解做出投資決策之前，請先與值得信賴的人類專家或已建立的分析工具交叉參考建議。參與社群：積極參與加密貨幣社群可以具有啟發性。分享經驗和討論可以揭露可疑的冒險行為。持續教育：加密貨幣領域正處於不斷變化的狀態，創新不斷湧現。定期更新最新趨勢和技術可以有效防禦詐騙。
總結
雖然人工智慧的能力在加密貨幣領域既帶來了機遇，也帶來了威脅，但知識仍然是防止欺騙的最重要的手段。透過融合工具、技術和適量的懷疑態度，人們可以以增強的安全性和信心來駕馭人工智慧與加密的關係。
資訊來源：由0x資訊編譯自CRYPTOPOLITAN。版權歸作者Micah Abiodun所有，未經許可，不得轉載