隨著 AI（人工智慧）技術的發展，AI+Crypto 的組合也漸成趨勢。本文將以「以太坊+AI」為案例，從多個角度分析，如何能夠激發更多的 AI+Blockchain 創新交叉組合。本文源自 Salus 所著文章，由 PANews 編譯、整理及撰稿。
（前情提要：OpenAI影片生成AI模型Sora火爆全球，怎麼結合區塊鏈？ ）
（背景補充：從Binance Labs第6季孵化專案，看區塊鏈+AI趨勢）
過去一年隨著 Generative AI 一次又一次打破大眾的預期，AI 生產力革命的浪潮席捲了加密貨幣圈層。我們看到，許多 AI 概念項目在二級市場上帶來一波又一波的造富神話，同時，越來越多的開發者開始著手開發自己的「AI+Crypto」計畫。
然而，仔細觀察可以發現，這些項目的同質化現象非常嚴重，大多數項目僅僅停留在改善「生產關係」的層面，例如透過去中心化網絡來組織算力，或創造「去中心化的 Hugging Face」等。很少有專案嘗試從底層技術進行真正的整合和創新。
我們認為，這種現象的原因在於 AI 和區塊鏈領域之間存在著一種「領域偏見」。儘管兩者的交集廣泛，但很少人能夠深入理解這兩個領域。例如，AI 開發者很難了解以太坊的技術實現和歷史基礎建設狀態，也就更難提出深入的優化方案。
以機器學習（ML）這一最基本的AI分支為例，它是一種無需明確編程的指令，機器便能透過數據做出決策的技術。機器學習在數據分析和模式識別方面展現出巨大潛力。然而由於誕生之初的時代局限，即使是在區塊鏈技術創新的前沿陣地如以太坊，其架構、網路和治理機制也尚未將機器學習作為解決複雜問題的有效工具。
「偉大的創新往往誕生於交叉領域。」我們撰寫本文的初衷是為了讓 AI 開發者更能理解區塊鏈世界，同時也為以太坊社群的開發者提供新的思路。
在文章中，我們首先介紹了以太坊的技術實現，隨後提出將機器學習這項基礎 AI 演算法應用於以太坊網路的方案以提高其安全性、效率和可擴展性。我們希望以這個案例為起點，拋出一些和市場上不一樣的角度，激發開發者生態中更多「AI+Blockchain」的創新交叉組合。
以太坊的技術實現
基礎資料結構
區塊鏈本質是一條連接區塊的鏈，用來區分鏈的關鍵就是鏈配置，這也是一條區塊鏈在創世中所不可或缺的一部分。對於以太坊，鏈配置用於區分以太坊中不同鏈，同時標識出其中的一些重要升級協定以及標誌事件。
例如 DAOForkBlock 標誌了以太坊經歷 DAO 攻擊的硬分叉高度，以及 ConstantinopleBlock 標識了君士坦丁堡升級的區塊高度。對於包含眾多改進提案的較大升級，會設置特別的字段以標識對應的區塊高度，此外以太坊包含各種測試網絡以及主網絡，透過 ChainID 獨一無二地標識了對應的網絡生態。
創世區塊作為整個區塊鏈的第零個區塊，其他區塊直接或間接引用到創世區塊。因此節點啟動之初必須載入正確的創世區塊訊息，且不得任意修改。創世區塊的配置資訊包含了前述的鏈配置，同時還附加了例如相關挖礦獎勵、時間戳、難度和 gas 設限等字段，需要注意以太坊的共識機制已經從工作量證明的挖礦機制轉為權益證明。
以太坊帳戶分為外部帳戶和合約帳戶，其中外部帳戶由私鑰唯一控制，而合約帳戶無私鑰控制，只能透過外部帳戶調用合約執行合約程式碼來操作。他們都包含一個唯一地址。以太坊世界態是一個以太坊帳戶樹，每個都帳戶對應一個葉子結點，其中儲存了該帳戶的狀態（各種帳戶資訊及代碼資訊）。
交易：以太坊作為一種去中心化平台，其本質是為了交易和合約，以太坊的區塊就是打包的交易，以及附加一些其他相關信息，具體區塊分為兩部分，即區塊頭和區塊體，其中區塊頭數據蘊含了將所有區塊連接為鏈的證據，我們可以理解為前區塊哈希，以及證明整個以太坊世界狀態的狀態根，交易根，回執（receipt）根，和其他若干標識難度，計數 nonce 等額外資料。而區塊體儲存了交易清單和叔塊頭的清單（由於以太坊已經轉為權益證明，因此叔塊引用不復存在）。
交易回執提供了交易執行後的結果和額外信息，這些是不能僅僅通過查看交易本身來直接獲得的。具體來講，其中包含的資訊可以分為：共識內容，交易資訊和區塊訊息，包含了交易處理是否成功以及交易日誌和 gas 等消耗的資訊。透過分析回執中的資訊來調試智慧合約程式碼和優化 gas 消耗。並提供了確證，表明交易已經被網路處理，並且可以查看交易的結果和影響。
在以太坊中，gas 費用可以簡單的理解為手續費，當你發送 Token、執行合約、轉移以太幣或在此區塊上所出的各種操作，這些交易中的操作都需要 gas 費，以太坊計算機在處理這筆交易時需要進行計算消耗網路資源，這樣你必須支付 gas 費才能讓電腦為你工作。最終燃料費作為手續費支付給礦工，其具體費用的計算公式可理解為 Fee = Gas Used * Gas Price，也就是實際消耗乘以消耗單價，其中單價由交易的發起者自行設置，其多少往往決定了交易上鍊的快慢。如果設定過低有可能交易不會被執行，同時還需要設定費用的 gas limit 消耗上限，避免出現合約中的錯誤造成不可預期的 gas 消耗的情況。
交易池
在以太坊中，有大量的交易，相較於中心化系統，去中心化系統的每秒處理交易數顯然黯然神傷。由於大量的交易進入節點，節點需要維護一個交易池以正確的管理這些交易。交易的廣播是透過 p2p 進行的，具體來講一個節點會將可執行交易廣播到其鄰節點中，繼而鄰節點又會將該交易廣播到該節點的鄰節點中，透過這樣的形式，一筆交易可以在 6 秒內擴散至整個以太坊網路。
在交易池中的交易分為可執行交易和非可執行交易，可執行交易具有更高的優先權會被執行並打包的區塊中，而所有剛進入交易池的交易都是非可執行交易，之後才會變成可執行。可執行交易和非可執行交易分別記錄在 pending 容器中和 queue 容器中。
此外交易池還會維護一個 local 交易列表，local 交易具備多種優勢，其優先級更高，不受交易量限制的影響，且在重啟節點時可以立刻重新加載到交易池中。而 local 交易的本地持久化儲存就是透過 journal 來實現的（重啟節點時的重新載入），其目的就是為了不遺失未完成的本地交易，並會定期更新。
交易在進入隊列之前會檢驗交易合法性，具體包括各種類型的檢查，例如：防 DOS 攻擊、防負數交易、交易 gas 上限等等。交易池簡單組成可以分為：queue+pending（兩個組成 all 交易），在完成合法性檢測之後會進行後續的檢查，包括檢查交易隊列是否達到上限，之後判斷 remote 交易（ remote 交易就是非 local 交易）是否是交易池中最低的，替換交易池中最低價格交易。
對於可執行交易的替換，預設只有上調 10% 手續費的交易才允許替換掉已在等待執行的交易，替換後儲存為非可執行交易。此外在交易池的維護過程中也會刪除無效和超上限交易，並對滿足條件的交易進行替換。
共識機制
以太坊前期的共識理論還是基於難度值哈希計算的方法，也就是說，需要計算區塊的哈希值，以滿足目標難度值的條件，該區塊才合法。由於以太坊現在的共識演算法已經從 POW 轉為 POS，因此對於挖礦相關的理論不再贅述。在這裡簡述 POS 演算法。
以太坊於 2022 年 9 月完成了信標鏈的合併實現了 POS 演算法，具體來講，基於 POS 的以太坊，其每個區塊的出塊時間穩定在 12s，用戶質押自己的以太幣以獲得成為驗證者的權利，之後對參與質押的用戶隨機進行選擇得到一批驗證者，並在每一輪週期包含 32 個插槽的每一個插槽中會進行驗證者的選拔，選出其一驗證者作為提議者，該提議者實現出塊，而對應該插槽的其餘驗證者作為委員會，以驗證提議者區塊的合法性，同時對上一輪週期中的區塊合法性做出判決。 POS 演算法顯著穩定並提高了區塊的出塊速度，同時大大避免了計算資源的浪費。
簽名演算法
以太坊沿襲了比特幣的簽章演算法標準，同樣採用 secp256k1 曲線，其具體的簽章演算法採用了 ECDSA，也就是說計算的簽章是根據原始訊息的哈希計算得來的，整個簽章的組成簡單來看就是 R+S+V。每次計算都會對應引入隨機數，其中 R+S 就是 ECDSA 的原始輸出。
而末尾字段 V 稱之為恢復字段，表示從內容和簽名中成功恢復出公鑰時需要查找的次數，因為根據 R 值在橢圓曲線中查找符合要求的坐標點可能有多個。
整個過程可以簡單梳理為：交易資料與簽署器相關資訊經 RLP 編碼後哈希，與私鑰透過 ECDSA 簽名就可以獲得最終簽名，而 ECDSA 中所使用的曲線就是 secp256k1 橢圓曲線。最後將簽名資料與交易資料組合，就可以獲得一筆已經簽名的交易資料並廣播出去。
以太坊的資料結構不僅依賴傳統的區塊鏈技術，還引入了默克爾帕特里夏樹，也稱為默克爾壓縮前綴樹，用於高效地儲存和驗證大量資料。 MPT 結合了默克爾樹的加密雜湊功能和帕特里夏樹的鍵路徑壓縮特性，提供了一個既保障資料完整性又支援快速查找的解決方案。
默克爾壓縮前綴樹
在以太坊中，MPT 用於儲存所有狀態和交易數據，確保任何數據的變更都會反映在樹的根哈希上。這意味著，透過驗證根哈希，就可以證明資料的完整性和準確性，而無需檢查整個資料庫。 MPT 由四種類型的節點組成：葉子節點、擴展節點、分支節點和空節點，這些節點共同構成了一棵能夠適應動態資料變化的樹。
每次資料更新時，MPT 透過節點的新增、刪除或修改來反映這些變更，同時更新樹的根雜湊值。由於每個節點都透過雜湊函數加密，任何對資料的微小改動都會導致根雜湊的巨大變化，從而保證了資料的安全性和一致性。
此外，MPT 的設計支援「輕客戶端」驗證，讓節點僅通過儲存樹的根雜湊和必要的路徑節點，就能驗證特定資訊的存在或狀態，大大減少了資料儲存和處理的需求。
透過 MPT，以太坊不僅實現了資料的高效管理和快速訪問，還確保了網路的安全性和去中心化特性，支撐起整個以太坊網路的運作和發展。
狀態機
以太坊的核心架構融合了狀態機的概念，其中，以太坊虛擬機 EVM 是執行所有智能合約程式碼的執行時間環境，而以太坊本身可視為一個全球共享的、狀態轉換系統。每個區塊的執行都可以被視為一個狀態轉換過程，從一個全球共享狀態轉移到另一個狀態。這種設計不僅確保了以太坊網路的一致性和去中心化特性，還使得智能合約的執行結果可預測且不可竄改。
在以太坊中，狀態指的是所有帳戶的當前訊息，包括每個帳戶的餘額、儲存資料以及智能合約的程式碼。每當發生交易時，EVM 會根據交易內容計算並轉換狀態，此流程透過 MPT 來有效率且安全地記錄。每個狀態轉換不僅改變了帳戶數據，也導致了 MPT 的更新，反映在樹的根雜湊值的變化上。
EVM 和 MPT 之間的關係至關重要，因為 MPT 為以太坊的狀態轉換提供了資料完整性的保證。當 EVM 執行交易，更改帳戶狀態時，相關的 MPT 節點被更新以反映這些變更。由於 MPT 的每個節點都是透過哈希連結的，任何對狀態的修改都會引起根哈希的變化，這個新的根哈希隨後被包含在新的區塊中，確保了整個以太坊狀態的一致性和安全性。下面我們介紹一下 EVM 虛擬機器。
EVM
EVM 虛擬機是整個以太坊建構智能合約執行狀態轉換的根本，正是得益於 EVM，以太坊才能在真正意義上被想像成世界電腦。
EVM 虛擬機是圖靈完備的，這也意味著以太坊上的智能合約能夠執行任意複雜邏輯計算，而 gas 機制的引入又成功防止合約中無限循環的情況，確保網路的穩定性和安全性。從更深入的技術層面講，EVM 是一個基於堆疊的虛擬機，使用以太坊專用的字節碼執行智能合約。開發者通常使用高階語言，如 Solidity，來編寫智能合約，然後將其編譯成 EVM 可以理解的字節碼，供 EVM 執行呼叫。
EVM 是以太坊區塊鏈創新能力的關鍵，它不僅支撐著智能合約的運行，也為去中心化應用的開發提供了堅實的基礎。透過 EVM，以太坊正塑造著一個去中心化、安全且開放的數位未來。
以太坊歷史回顧
以太坊面臨的挑戰安全性
智能合約是運行在以太坊區塊鏈上的電腦程式。它們允許開發者創建和發佈各種應用，包括但不限於借貸應用、去中心化交易所、保險、二次融資、社交網路和 NFT。
智能合約的安全性對於這些應用至關重要。這些應用程式直接負責處理和控制加密貨幣，智能合約的任何漏洞或對其的惡意攻擊，都會對資金安全構成直接威脅，甚至導致巨大的經濟損失。例如，2024 年 2 月 26 日，DeFi 借貸協定 Blueberry Protocol 因智能合約邏輯缺陷遭到攻擊，損失約 1,400,000 美元。
智能合約的漏洞是多方面的，涵蓋了不合理的業務邏輯（Business Logic）、存取權限控制不當、資料驗證不足、重入攻擊，以及 DOS（Denial of Service）攻擊等多個方面。這些漏洞可能會導致合約的執行出現問題，影響到智能合約的有效運作。
以 DOS 攻擊為例，這種攻擊方式是透過攻擊者發送大量交易來消耗網路的資源，那麼，正常用戶發起的交易無法及時處理，這會導致用戶體驗下降。而且，這也會導致交易 gas 費上漲。因為在網路資源緊張的情況下，用戶可能需要支付更高的費用來讓他們的交易優先處理。
除此之外，以太坊上的用戶也面臨投資風險，資金安全會收到威脅。例如，垃圾幣，用於描述被認為幾乎沒有價值或沒有長期成長潛力的加密貨幣。垃圾幣經常被利用作為詐騙工具或是用於價格操控的拉升和拋售策略。
垃圾幣的投資風險很高，可能導致重大財務損失。由於其低價和低市值，它們極易受到操縱和波動。這種幣種常被用於拉高拋售計畫和蜜罐騙局，即利用虛假項目誘騙投資者並竊取其資金。
另一種常見的垃圾幣風險是 Rug Pull，即創造者從專案中突然移除所有流動性，使代幣價值暴跌。這些騙局通常會透過虛假的合作夥伴關係和背書來進行行銷，一旦代幣價格上漲，騙子就會出售他們的代幣，獲利後消失，留給投資者的卻是一文不值的代幣。
同時，投資垃圾幣也會分散人們對擁有實際應用和成長潛力的合法加密貨幣的注意力和資源。除了垃圾幣，空氣幣和傳銷幣也是快速獲利的方式。對於缺乏專業知識和經驗的用戶來說，將它們與合法的加密貨幣進行區分尤為困難。
延伸閱讀：ACE涉垃圾幣詐騙案》檢警第三波查緝再逮14人，共扣4億8000餘萬元
效率
評估以太坊效率的兩個非常直接的指標是交易速度和 gas 費用。交易速度是指以太坊網路能夠在單位時間內處理的交易數量。這個指標直接反映了以太坊網路的處理能力，速度越快意味著效率越高。以太坊中的每一筆交易都需要支付一定的 gas 費用，用於補償進行交易驗證的礦工。 gas 費用越低，表示以太坊的效率越高。
交易速度降低會導致 gas 費用升高。一般來說，當交易處理速度降低時，由於區塊空間有限，競爭進入下一個區塊的交易可能會增加。為了在競爭中脫穎而出，交易者通常會提高 gas 費用，因為礦工在驗證交易時往往優先選擇 Gas 費用較高的交易。那麼，更高的 gas 費會降低使用者體驗感。
交易只是以太坊中的基礎活動。在這個生態系中，使用者還可以進行各項借貸、質押、投資、保險等活動。這些都可以透過特定的 DApp 來完成。然而，鑑於 DApp 的種類繁多，並且缺乏與傳統行業相似的個人化推薦服務，用戶在選擇適合自己的應用程式和產品時會感到困惑。這種情況會導致用戶滿意度下降，進而影響整個以太坊生態系統的效率。
以藉貸為例。有些 DeFi 借貸平台為了維護自己平台的安全與穩定，會使用超額抵押機制。這意味著借款人需要拿出更多的資產作為抵押，這些資產在藉款期間不能被借款人用於其他活動。這會導致借款人的資金利用率下降，進而降低市場流動性。
機器學習在以太坊的應用
機器學習模型，如 RMF 模型、生成式對抗網路（GAN）、決策樹模型、K 近鄰演算法（KNN）、 DBSCAN 聚類演算法等，正在以太坊中發揮重要作用。這些機器學習模型在以太坊的應用可以幫助優化交易處理效率，提高智能合約的安全性，實現用戶分層以提供更個人化服務，並有助於維護網路的穩定運作。
演算法介紹
機器學習演算法是一組指令或規則，用於解析資料、學習資料中的模式，並基於這些學習做出預測或決策。它們透過從提供的數據中自動學習和改進，而不需要人類明確編程指令。機器學習模型，如 RMF 模型、生成式對抗網路（GAN）、決策樹模型、K 近鄰演算法（KNN）、DBSCAN 聚類演算法等，正在以太坊中發揮重要作用。這些機器學習模型在以太坊的應用可以幫助優化交易處理效率，提高智能合約的安全性，實現用戶分層以提供更個人化服務，並有助於維護網路的穩定運作。
貝葉斯分類器
貝葉斯分類器是在各種統計分類方法中，以最小化分類錯誤機率或在特定代價框架下最小化平均風險為目標的一種高效分類器。它的設計哲學深植於貝葉斯定理之中，這使得它能夠在已知某些特徵的條件下物件屬於某一類的機率，透過計算物件的後驗機率，來進行決策。
具體來說，貝葉斯分類器首先考慮物件的先驗機率，然後應用貝葉斯公式綜合考慮觀測數據，從而更新對物件分類的信念。在所有可能的分類中，貝葉斯分類器選擇那個具有最大後驗機率的類別，將物件歸入此類。這種方法的核心優勢在於其能夠自然地處理不確定性和不完全訊息，使其成為一種強大且靈活的工具，適用於廣泛的應用場景。
如圖 2 所示，在有監督的機器學習中，就是利用資料和基於貝葉斯定理的機率模型來進行分類決策。利用似然度和類別以及特徵的先驗機率，貝葉斯分類器透過計算資料點屬於各個類別的後驗機率，並將資料點分配到後驗機率最大的類別中去。在右側散佈圖中，分類器將嘗試找到一條曲線，最好地將不同顏色的點分開，從而最小化分類錯誤。
決策樹
決策樹演算法常用於分類和迴歸任務中，其採用了一種分層判斷的思想，根據已知的資料透過選取資訊增益率較大特徵後分裂成樹，訓練出決策樹。
簡單來說，整個演算法可以根據資料從中自學習出一種決策規則從而判斷變數的值，具體在實作上，能夠將複雜決策過程分解為若干個簡單的子決策過程，透過這樣一種衍生方式，每個較簡單的決策判斷都衍生自父決策準則，從而組成了一種樹狀結構。
從圖 3 可以看出，每個節點都代表了一個決策，定了某種屬性的判斷準則，而分支代表決策的結果。每個葉子結點代表了最終的預測的結果和類別。從演算法構成來看，決策樹模型較為直觀，且易於理解具備較強的解釋性。
DBSCAN 演算法
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是具有雜訊的基於密度的空間聚類演算法，對於非聯通資料集好像效果尤其的好。此演算法能夠發現任意形狀的簇，且無需事先指定簇的數量，對於資料集中的異常值具有良好的穩健性。此演算法還能在有雜訊的資料集中有效地辨識出異常點，雜訊或異常點被定義為在低密度區域的點，如圖 4 所示。
KNN 演算法
KNN（K-Nearest Neighbors）演算法既可用於分類也可用於回歸。在分類問題中，會根據投票機制來決定待分類項的類別；而在迴歸問題中，則會計算 k 個最鄰近樣本的平均值或加權平均值來預測。
如圖 5 所示，KNN 演算法在分類中的工作原理是找到一個新資料點的最近的K個鄰居，然後根據這些鄰居的類別來預測新資料點的類別。如果 K=1，那麼新的資料點就被簡單地分配到它最近的鄰居的類別。如果 K>1，那麼通常會用投票法來決定新的資料點的類別，也就是說，新的資料點會被分配到最多鄰居屬於的類別。而當 KNN 演算法用於迴歸問題時，其基本想法是一樣的，而結果是最近鄰的 K 個樣本輸出值的平均值。
生成式人工智慧
生成式人工智慧是一種根據需求輸入能夠產生新的內容（如文字、圖像、音樂等）的 AI 技術。它的背景是基於機器學習和深度學習的進展，特別是在自然語言處理和圖像識別等領域的應用。生成式 AI 透過從大量資料中學習模式和關聯，然後根據這些學習到的資訊產生全新的輸出內容。生成式人工智慧的關鍵在於模型訓練，需要優秀的資料進行學習與訓練，在這個過程中，模型透過分析與理解資料集中的結構、模式與關係，逐步提升其產生新內容的能力。
Transformer
Transformer 作為生成式人工智慧的基石，開創性地引入了注意力機制，使得資訊的處理既能聚焦於關鍵又能縱覽全局，這種獨特的能力使得 Transformer 文本生成領域大放異彩。利用最新的自然語言處語言模型，如 GPT（Generative Pre-trained Transformer），來理解使用者以自然語言表達的應用需求，並自動轉換成可執行的程式碼，能夠降低開發難度並顯著提高效率。
如圖 6 所示，透過多頭注意力機制以及自註意的機制的引入，配合殘差連接和全連接神經網絡，並藉助以往的word embedding 技術，使得自然語言處理相關的生成式模型性能得到了極大地飛升。
RFM 模型介紹
RFM 模型是一種基於使用者購買行為的分析模型，透過分析使用者的交易行為，能夠辨識出不同價值的使用者群體。模型根據用戶的最近消費時間（R）、消費頻次（F）、消費金額（M）來對用戶進行分層。
如圖 7 所示。這三個指標共同構成了 RFM 模型的核心。此模型根據這三個維度為使用者評分，並依據得分高低進行排序，以識別出最有價值的使用者群體。而且，該模型能夠有效地將顧客分為不同的群體，以實現用戶分層的功能。
可能的應用
在運用機器學習技術來應對以太坊的安全性挑戰時，我們從四個主要方面進行了研究：
- 基於貝葉斯分類器識別並過濾惡意交易透過建立貝葉斯分類器，對可能的垃圾交易進行識別和過濾，包括但不限於導致 DOS 攻擊的大量、頻繁、小額交易。此方法透過分析交易的特徵，如 Gas 價格、交易頻率等，有效地維護了網路的健康狀態，並保障了以太坊網路的穩定運作。
- 產生安全且滿足特定要求的智能合約程式碼生成式對抗網路（GAN）和基於 Transformer 的生成式網路都可用於產生滿足特定要求的智能合約程式碼，並盡可能保證程式碼的安全性。然而，這兩者在訓練模型所依賴的資料類型上存在差異，前者的訓練過程主要依賴不安全的程式碼樣本，而後者則相反。透過訓練 GAN 學習現有的安全合約模式，並建立自對抗模型來產生潛在的不安全程式碼，再透過模型學習辨別這些不安全性，最終實現能夠自動生成高品質、安全性更高的智能合約程式碼。利用基於 Transformer 的生成式網路模型，透過學習大量的安全合約範例，產生滿足特定需求且優化 Gas 消耗的合約程式碼，無疑將進一步提高智能合約開發的效率和安全性。
- 基於決策樹進行智能合約風險分析利用決策樹分析智能合約的特徵，例如函數呼叫頻次、交易值、原始碼複雜度等，可以有效辨識合約潛在的風險等級。透過分析合約的運作模式和程式碼結構，可以預測可能的漏洞和風險點，從而為開發者和使用者提供是否安全的評估。這種方法有望顯著提高以太坊生態系統中智能合約的安全性，從而減少因漏洞或惡意程式碼造成的損失。
- 建構加密貨幣的評價模型來降低投資風險
透過機器學習演算法分析加密貨幣的交易數據、社群媒體活動、市場表現等多維度訊息，建構一個能夠預測垃圾幣可能性的評價模型。這種模型可以為投資者提供有價值的參考，幫助他們避免投資風險，從而促進加密貨幣市場的健康發展。
除此之外，機器學習的運用也有潛力進一步提升以太坊的效率。我們可以從以下三個關鍵維度深入探討：
- 優化交易池排隊模型的決策樹應用基於決策樹能夠有效優化以太坊交易池的排隊機制。透過分析交易特性，例如 Gas 價格和交易大小等，決策樹能夠優化交易的選擇和排隊順序。這種方法能夠顯著提高交易處理效率，有效減少網路擁堵，並降低用戶的交易等待時間。
- 對用戶進行分層並提供個人化服務RFM 模型（Recency, Monetary value, Frequency）作為一種廣泛應用於客戶關係管理的分析工具，可以透過使用者最近一次交易時間（Recency）、交易頻率（Frequency）和交易金額（ Monetary value）的評估，進行有效的用戶分層。在以太坊平台上應用 RFM 模型，能夠有助於識別高價值用戶群體，優化資源分配，並提供更個人化的服務，從而提高用戶滿意度和平台的整體效率。DBSCAN 演算法也能夠分析用戶的交易行為，幫助識別以太坊上的不同用戶群，進一步為不同的用戶提供更客製化的金融服務。這種用戶分層策略能夠優化行銷策略，提高客戶滿意度和服務效率。
- 基於 KNN 進行信用評分
K 近鄰演算法（KNN）能夠透過分析以太坊用戶的交易歷史和行為模式，對用戶進行信用評分，這在藉貸等金融活動中具有極其重要的作用。信用評分能夠幫助金融機構和借貸平台評估借款人的還款能力和信用風險，從而做出更精準的貸款決策。這可以避免超額借貸，提高市場流動性。
未來方向
從宏觀資金分配的層面，以太坊作為全球最大的分散式計算機，在 infra 層的投資再怎麼多都不為過，需要吸引更多背景的開發者參與共建。在這篇文章裡，我們透過梳理以太坊的技術實現和麵臨的問題，設想了一系列比較直觀的機器學習可能的應用，也非常期待社區裡有 AI 開發者能把這些願景 deliver 出真實的價值落地。
隨著鏈上算力逐步增加，我們可以預見更複雜的模型被開發出來，用於網路管理、交易監控、安全審計等各方面，提高以太坊網路的效率和安全性。
更遠的，由人工智慧/agent 驅動的治理機制也可能成為以太坊生態系統的一大創新點。這種機制帶來的更有效率、更透明、更自動化的決策過程，為以太坊平台帶來更靈活、更可靠的治理結構。這些未來發展方向不僅將推動以太坊技術的創新，也將為使用者提供更優質的鏈上體驗。
📍相關報導📍
LG 把「人臉辨識」加入數位貨幣支付，韓國首次結合 AI 區塊鏈 雲端的新產物
