Penelitian otomatisasi penyelesaian pasar prediksi real-time dan pemindaian keamanan dompet dengan memanfaatkan data OS khusus AI
@0G_labs , @Polymarket , @Rabby_io
Dalam lingkungan aset digital, pengumpulan data, penilaian prediksi, penyelesaian pasar, dan keamanan dompet tampak seperti area yang terpisah, tetapi sebenarnya beroperasi secara saling terkait erat. Baru-baru ini muncul struktur yang mengintegrasikan lapisan ketersediaan data, infrastruktur pasar prediksi, dan sistem simulasi keamanan dompet menjadi satu alur yang terpadu, dengan fokus pada lingkungan operasi khusus AI. Struktur ini menggabungkan lapisan ketersediaan data dan koordinasi komputasi modular seperti 0G Labs, struktur pasar prediksi berbasis peristiwa seperti Polymarket, serta model keamanan berbasis simulasi pra-perdagangan seperti Rabby Wallet, untuk mengotomatisasi penyelesaian pasar prediksi real-time dan pemindaian keamanan dompet.
Pertama, pada lapisan data, peristiwa eksternal mengalir secara real-time. Data dalam bentuk aliran berita, API, dan umpan terstruktur dipecah menjadi beberapa fragmen menggunakan metode erasure coding dan didistribusikan ke node penyimpanan. Setiap data diajukan ke lapisan konsensus dalam bentuk Merkle tree commit, dan verifikasi dilakukan melalui pengambilan sampel acak berbasis VRF. Lebih dari separuh node penyimpanan harus membuktikan keberadaan data; jika gagal membuktikan, node tersebut akan diganti. Struktur ini menjamin ketersediaan dan integritas data berbasis konsensus. AI tidak menilai keberadaan data pada tahap ini; verifikasi data dilakukan melalui prosedur kriptografi dan mekanisme konsensus.
Koordinasi komputasi dilakukan di pasar serupa 0G Compute. Penyedia GPU menjalankan tugas klasifikasi di lingkungan inferensi terverifikasi seperti TeeML atau ZKML. Hasil inferensi dikomitkan ke blockchain dalam bentuk hash tanpa mengubah atau mengganti data asli. Waktu blok sekitar 500 milidetik yang dilaporkan di jaringan uji Galileo V3 menunjukkan bahwa anchoring hasil inferensi dapat dilakukan hampir real-time. Namun, inferensi AI hanya berfungsi sebagai sinyal rekomendasi dan tidak secara langsung memengaruhi integritas data berbasis konsensus atau keputusan akhir oracle.
Data ini kemudian terhubung ke lapisan pasar prediksi. Dalam struktur serupa Polymarket, token ERC-1155 berbasis Conditional Token Framework digunakan, di mana setiap pasar didefinisikan oleh Condition ID yang merupakan hash dari oracle, pertanyaan, dan himpunan hasil. Peserta menyetorkan jaminan USDC.e dan memperdagangkan token posisi Yes atau No. Harga dibentuk melalui order book, mencerminkan penilaian kolektif peserta. Hasil klasifikasi AI dapat digunakan sebagai referensi dalam pengambilan keputusan perdagangan, tetapi pembentukan harga ditentukan sepenuhnya oleh aktivitas beli dan jual peserta.
Setelah peristiwa berakhir, struktur serupa UMA Optimistic Oracle beroperasi. Pelapor mengajukan hasil, dengan periode sanggahan dasar selama 2 jam. Jika terjadi sengketa, dilakukan diskusi selama 24–48 jam diikuti pemungutan suara oleh pemegang token selama sekitar 48 jam. Proses ini dicatat secara publik di blockchain, dan pihak yang kalah kehilangan jaminannya. Ketika vektor pembayaran akhir seperti [1,0] atau [0,1] ditetapkan, token pemenang akan dibayar kembali senilai 1 USDC.e. Struktur ini dirancang agar keputusan akhir diambil oleh kelompok peserta oracle, bukan AI.
Di sisi pengguna, sistem keamanan serupa Rabby Wallet beroperasi. Saat pengguna mencoba melakukan transaksi, simulasi pra-eksekusi berbasis API Tenderly dijalankan untuk menampilkan perubahan saldo yang diharapkan dan hasil panggilan. Secara bersamaan, deteksi risiko berbasis heuristik dilakukan; jika terdeteksi permintaan otorisasi jahat, tanda tangan phishing, atau pola kontrak tidak normal, peringatan akan diberikan. Fungsi pemindaian eksposur otorisasi memeriksa riwayat otorisasi token sebelumnya untuk menilai eksposur risiko dan mendukung pencabutan massal. Semua proses ini dilakukan di sisi klien dan memberikan informasi penilaian kepada pengguna sebelum eksekusi transaksi.
Ketiga lapisan ini membentuk satu struktur siklus. Peristiwa eksternal dienkripsi dengan erasure coding dan disimpan di lapisan data; inferensi AI menghasilkan sinyal klasifikasi yang di-anchor dalam bentuk hash. Peserta pasar merujuk informasi ini untuk memperdagangkan posisi mereka. Transaksi pengguna dieksekusi setelah melalui simulasi pra-transaksi dan analisis risiko di dompet. Setelah peristiwa berakhir, oracle menetapkan hasil akhir, penyelesaian dilakukan, dan data hasil yang dikonfirmasi dapat digunakan kembali sebagai umpan balik pembelajaran AI. Dalam proses ini, integritas data ditangani oleh lapisan konsensus, netralitas penyelesaian oleh peserta oracle, dan perlindungan pengguna oleh mesin simulasi dompet.
Prosedur respons terhadap situasi adversarial juga telah didefinisikan. Penyembunyian ketersediaan data terdeteksi melalui kegagalan sampling dan dipulihkan melalui randomisasi berbasis VRF serta penggantian node. Upaya penyalahgunaan oracle ditanggapi dengan struktur jaminan dan pemungutan suara pemegang token.Penghindaran simulasi dompet diredam oleh pembaruan heuristik dan fitur penarikan persetujuan. Distorsi data AI dirancang agar dapat dilacak melalui anchoring versi model dan pengungkapan log inferensi.
Dari segi kinerja, karakteristik latensi setiap lapisan berbeda. Inferensi AI dapat diproses dalam tingkat di bawah satu detik, namun penyelesaian pasar prediksi memerlukan minimal 2 jam jika tidak ada sengketa, dan beberapa hari jika terjadi sengketa. Simulasi dompet memerlukan tambahan waktu beberapa detik. Hal ini menciptakan jarak struktural antara refleksi data real-time dan konfirmasi penyelesaian akhir. Selisih waktu ini berfungsi sebagai elemen penting untuk verifikasi netral dan diskusi publik.
Pada akhirnya, lapisan data berbasis OS khusus AI, struktur penyelesaian pasar prediksi, dan sistem pemindaian keamanan dompet menjalankan peran berbeda namun membentuk aliran yang terpadu. Data dijamin secara kriptografis, AI memberikan sinyal rekomendasi, oracle menetapkan hasil melalui prosedur kolektif, dan dompet memverifikasi transaksi pengguna secara pra-aktif. Struktur terintegrasi ini dirangkum sebagai arsitektur yang secara simultan mewujudkan refleksi informasi real-time, penyelesaian netral, dan perlindungan pengguna dalam batasan tanggung jawab yang terpisah.
$POLY $POL $0G $USDC.e
