Według CryptoPotato, Elliptic, firma zajmująca się analizą blockchain, zgłosiła postęp w wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) do identyfikowania prania pieniędzy w Bitcoinie. Firma we współpracy z badaczami z MIT-IBM Watson AI Lab opublikowała artykuł szczegółowo opisujący te badania. Model głębokiego uczenia się stosowany przez firmę Elliptic z powodzeniem zidentyfikował nielegalne wpływy zdeponowane na giełdzie kryptowalut, nowe wzorce transakcji prania pieniędzy oraz niezidentyfikowane wcześniej nielegalne portfele. Ustalenia te są już wdrażane w celu udoskonalenia produktów firmy.

Dane leżące u podstaw tego badania, obejmujące ponad 200 milionów transakcji, zostały upublicznione. Umożliwi to społeczności opracowanie nowych metod sztucznej inteligencji do wykrywania nielegalnych działań związanych z kryptowalutami. Zamiast identyfikować transakcje dokonywane przez przestępców, model uczenia maszynowego jest szkolony w zakresie rozpoznawania „podgrafów”, które w istocie są łańcuchami transakcji wskazującymi na pranie bitcoinów. Podejście to koncentruje się na identyfikacji tych podgrafów, a nie nielegalnych portfeli, dzięki czemu firma Elliptic może skoncentrować się na szerszym procesie prania typu „multi-hop”, a nie na konkretnych działaniach poszczególnych przestępców w łańcuchu.

Elliptic przetestował tę technikę na nieujawnionej giełdzie kryptowalut, aby sprawdzić, czy może wykryć próby prania pieniędzy. Z 52 przewidywanych podpunktów „prania pieniędzy” kończących się wpłatami na tę giełdę, 14 zostało przez giełdę potwierdzonych jako powiązane z oznaczonymi użytkownikami. Średnio mniej niż jedno na 10 000 kont jest oflagowanych, co wskazuje na dobrą wydajność modelu. Firma wierzy, że dalsza współpraca i udostępnianie danych będą kluczem do dalszego rozwoju tych technik i zwalczania przestępczości finansowej związanej z aktywami kryptograficznymi.

Narzędzia sztucznej inteligencji stopniowo wykazują wyjątkową zdolność do analizowania obszernych zbiorów danych w celu wykrywania wzorców wykraczających poza ludzką percepcję, takich jak identyfikacja nielegalnych przepływów pieniędzy w gospodarce Bitcoin. W rezultacie inwestycje VC w start-upy wykorzystujące technologię Web3 i sztuczną inteligencję przekroczyły w 2023 r. 637 mln dolarów. Jak wynika z raportu Nansena, w 2024 r. agenci sztucznej inteligencji zdominują sektor blockchain, aby stworzyć bezpieczniejszy i wydajniejszy ekosystem.