ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রোটোকল দলগুলি সতর্ক করেছে যে এআই-এর ব্যবহার বৃদ্ধির কারণে অসংখ্য মিথ্যা ভালোবাসা পুরস্কার রিপোর্ট দেখা দিয়েছে, যা প্রোটোকলের প্রকৃত হুমকি চিহ্নিত করতে চাইছে এমন দলগুলিকে বিশাল চাপের মধ্যে ফেলেছে।
ভালো হ্যাকারদের দ্বারা সম্ভাব্য ভাঙ্গন রিপোর্ট জমা দেওয়ার জন্য বোনাস প্রদানের একটি পদ্ধতি হল ভালো হ্যাকিং বোনাস, যা ক্রিপ্টো শিল্পে জনপ্রিয়। এখন AI বড় পরিমাণে কোড স্ক্যান করে সম্ভাব্য ভাঙ্গন খুঁজে বের করতে সহজ, যদিও AI-কে "হলুসিনেশন"এর জন্যও পরিচিত করা হয়।
"এআই ভালনেবার্ড পুরস্কার প্রোগ্রামের কার্যক্রমকে পরিবর্তন করছে," কসমস ল্যাবসের সহ-সিইও ব্যারি প্লাঙ্কেট মঙ্গলবার বলেন, যখন তিনি একজন বাগ হান্টারের প্রতিক্রিয়া জানাচ্ছিলেন যিনি প্রোটোকলটি তার বাগ রিপোর্টকে উপেক্ষা করছে বলে অভিযোগ করেছিলেন।
“আমাদের প্রকল্পের বছরের মধ্যে গত বছরের তুলনায় ৯০০% বৃদ্ধি পেয়েছে, প্রতিদিন প্রায় ২০-৫০টি জমা দেওয়া হচ্ছে,” তিনি বলেন এবং এটি কার্যকর এবং অকার্যকর রিপোর্ট উভয়েরই উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধির কারণ হয়েছে বলে যোগ করেন।
ব্লকচেইন ডেভেলপার এবং কোমডো প্ল্যাটফর্মের চিফ টেকনোলজি অফিসার কাদান স্টাডেলম্যান কোইনটেলিগ্রাফকে বলেছেন যে প্রতিষ্ঠানগুলির বুগ বোনাস সাবমিশন এবং পেমেন্টেও তিনি উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি দেখেছেন।
নিম্ন মানের ভাল্পন পুরস্কার জমা প্রকৃতপক্ষে উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়েছে, যার কিছু ভুল রিপোর্ট, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অংশগ্রহণের ইঙ্গিত দিতে পারে। একটি সম্ভাব্য ব্যাখ্যা হলো, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা রিপোর্ট তৈরির খরচ কমিয়ে দিয়েছে, ফলে জমা পাঠানোর পরিমাণ বেড়েছে।
জানুয়ারি ২০২৪-এ, ওপেন-সোর্স ডেটা ট্রান্সফার টুল curl-এর প্রতিষ্ঠাতা ড্যানিয়েল স্টেনবার্গ, যে টুলটি ব্লকচেইন ইনফ্রাস্ট্রাকচারসহ অনেক অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা ব্যবহৃত হয়, ঘোষণা করেন যে তিনি তাঁর ভালোবাসা পুরস্কার প্রোগ্রামটি বন্ধ করে দেবেন, কারণ "ভালোবাসা রিপোর্টগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্প্যাম ভরপুর" এবং তিনি এই রিপোর্টগুলি ছাঁটাই করতে ক্লান্ত।
বিশ্বের সবচেয়ে বড় ভালোবাসা বোনাস প্ল্যাটফর্মগুলির একটি হ্যাকারওয়ান রিপোর্ট করেছে যে, 2025 সালে 85,000টি কার্যকরী বোনাস জমা দেওয়া হয়েছে, যা গত বছরের তুলনায় 7% বৃদ্ধি পেয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একইসাথে কারণ এবং সমাধান হতে পারে
প্লাঙ্কেট বলেন, ভালনেস বোনাস সাবমিশনের পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে কসমস ল্যাবস এখন এই প্রতিক্রিয়া সামঞ্জস্য করছে, যার মধ্যে রয়েছে সাবমিশন স্কোরিং মানদণ্ড কঠোর করা, ভালো রেকর্ডযুক্ত বিশ্বস্ত গবেষকদের প্রাধান্য দেওয়া, এবং আরও উন্নত ট্রাফিক ডিসপ্যাচিং সেবা প্রদানকারী অন্যান্য ভালনেস বোনাস প্ল্যাটফর্মের সাথে সহযোগিতা।
এর সাথে সাথে, স্টাডেলম্যান বলেছেন যে ভালোর জন্য পুরস্কার প্রোগ্রাম ডিসেন্ট্রালাইজড সিস্টেম রক্ষায় গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণিত হয়েছে, এবং শব্দ বাদ দেওয়ার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা একটি সমাধান হতে পারে।
তিনি বলেন, “ব্লকচেইন টিমকে এআই প্রোটেকশন মেকানিজম তৈরি করতে হবে যাতে ভিতরে ঢোকা ভালোন বোনাসগুলি ফিল্টার করা যায়। টিম যত ছোট, ভালোন বোনাসের পরিমাণ বাড়ানোর কারণে সমস্যা তত বেশি হবে। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের সবকিছু একে একে পর্যালোচনা করার ক্ষমতা নেই।”
এটিই হল যে ক্ষেত্রে প্রতিরক্ষামূলক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভালো বোনাস প্রতিবেদনগুলি ছানার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে। ভালো বোনাসের উপর নির্ভরশীল দলগুলিকে তাদের ভালো বোনাস প্রকল্পের জন্য আরও কঠোর মানদণ্ড নির্ধারণ করতে হবে, যাতে প্রবেশের প্রতিবেদনের সংখ্যা কমে।