Ortaya çıkan yapay zeka aracını test etmek için araştırmacılar, bir kripto para borsasının (makalede adı belirtilmeyen) çıktılarını kontrol etti ve sonuçta hepsi o borsaya akan 52 şüpheli işlem zincirini belirledi. Borsanın, kısmen talep ettiği müşterini tanı bilgilerine dayanarak, bu fonları alan hesaplardan 14’ünü şüpheli yasa dışı faaliyet nedeniyle işaretlediği ve bunların sekizinin kara para aklama veya dolandırıcılıkla ilişkili olarak işaretlediği ortaya çıktı. hesap sahiplerinden. Müşterinizi tanıyın verilerine veya fonların kaynağına ilişkin herhangi bir bilgiye erişimi olmamasına rağmen araştırmacıların yapay zeka modeli, borsanın kendi araştırmacılarının sonuçlarıyla eşleşiyordu.
Bu 52 müşteri hesabından 14’ünün şüpheli olarak doğru şekilde belirlenmesi yüksek bir başarı oranı gibi görünmeyebilir, ancak araştırmacılar borsadaki hesapların yalnızca yüzde 0,1’inin genel olarak potansiyel kara para aklama olarak işaretlendiğine dikkat çekiyor. Otomatik araçlarının şüpheli hesap avını esasen dörtte birin üzerine düşürdüğünü iddia ediyorlar. Makalenin ortak yazarlarından biri ve MIT Medya Laboratuarı’ndan Mark Weber, “‘Baktığımız bin şeyden biri yasa dışı olacak’tan 52 üzerinden 14’e geçmek çılgın bir değişiklik” diyor. “Ve şimdi araştırmacılar aslında geri kalanları da inceleyecekler, bekle, bir şeyi mi kaçırdık?”
Elliptic, yapay zeka modelini kendi çalışmalarında zaten özel olarak kullandığını söylüyor. Araştırmacılar, AI modelinin faydalı sonuçlar ürettiğine dair daha fazla kanıt olarak, model tarafından tanımlanan bazı şüpheli işlem zincirleri için fon kaynağını analiz etmenin, bir kripto para birimi “karıştırıcısı” olan Rus karanlık web pazarı tarafından kontrol edilen Bitcoin adreslerini keşfetmelerine yardımcı olduğunu yazıyor. Bitcoin’lerin blockchain üzerindeki izini gizlemek ve Panama merkezli bir saadet zinciri planı. (Elliptic, WIRED’e devam eden soruşturmaların hedeflerini belirlemediğini söyleyerek, iddia edilen suçluların veya hizmetlerin herhangi birinin adını vermeyi reddetti.)
Ancak belki de araştırmacıların kendi yapay zeka modelinin pratik kullanımından daha önemli olan, araştırmacıların Google’ın sahip olduğu makine öğrenimi ve veri bilimi topluluğu sitesi Kaggle’da yayınladığı Elliptic’in eğitim verilerinin potansiyelidir. MIT’den Weber, “Elliptic bunu kendisine saklayabilirdi” diyor. “Bunun yerine, herkesin, hatta rakiplerinin bile kara para aklamanın önlenmesi konusunda daha iyi olmasını sağlayacak şekilde topluluğa katkıda bulunmaya yönelik bir açık kaynak ahlakı vardı.” Elliptic, yayınladığı verilerin anonimleştirildiğini ve Bitcoin adreslerinin sahipleri ve hatta adreslerin kendileri için herhangi bir tanımlayıcı içermediğini, yalnızca kara para aklama şüphesi derecelendirmeleriyle etiketlediği işlemlerin “alt grafiklerinin” yapısal verilerini içerdiğini belirtiyor.
Yeni ufuklar açan bir bitcoin izleme çalışmasının baş yazarına danışmanlık yapan California San Diego Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi profesörü Stefan Savage, bu muazzam veri hazinesinin, hiç şüphesiz, bitcoin kara para aklama konusunda çok daha fazla yapay zeka odaklı araştırmaya ilham vereceğini ve mümkün kılacağını söylüyor. Makale 2013’te yayınlandı. Bununla birlikte, mevcut aracın kriptodaki kara para aklamayı önleme çabalarında mevcut haliyle devrim yaratmasının muhtemel görünmediğini, hatta kavramın bir kanıtı olarak hizmet ettiğini savunuyor. “Bir analistin, bir araçla zor zamanlar geçireceğini düşünüyorum. tür Bazen haklısın,” diyor Savage. “Bunu, ‘Hey, burada bir şey var’ diyen bir avans olarak görüyorum. Daha fazla insan bunun üzerinde çalışmalı.’”