Blockchain-Explorers och AI
Under de senaste åren har blockchain-explorers gjort betydande framsteg, och med **framväxten av generativ artificiell intelligens (AI)** har deras kapabiliteter ytterligare utvidgats. I denna artikel undersöker vi två ledande blockchain-explorers som integrerar AI, vilket möjliggör översättning av transaktionsdata till människoläsliga format.
Arkham Intelligence
Den första plattformen är Arkham Intelligence, ett blockchain-analysverktyg som demokratiserar åtkomsten till komplex blockchain-data över nätverk som Bitcoin, Ethereum, BNB Chain, Tron, Avalanche, Base, Arbitrum, Polygon, Optimism och fler. Arkham använder AI-drivna metoder, som transaktionsanalys och identifiering av enheter, för att analysera både on-chain och off-chain data, vilket gör att plånboksadresser kan kopplas till verkliga enheter.
Tänk på en nyligen genomförd överföring på Binance: Arkham’s AI identifierade att transaktionen innebar att en specifik adress tog emot 0.3065368295589717 BNB för WBNB Token, som sedan dirigerade samma belopp till Pancakeswap Router v2 innan den nådde signaturen—allt med en uttagsdirektiv.
AI-analysen ger också en översikt över de involverade adresserna. För blockchain-analytiker ger möjligheten att snabbt identifiera verkliga enheter, konsolidera on-chain och off-chain data samt följa medel över nätverk dramatiskt snabbare utredningar. Det minskar tiden som spenderas på att analysera block explorers rad för rad och möjliggör snabba insikter.
Blockchair
Den andra plattformen är Blockchair, ett multikrypto-explorer och analysverktyg som är kompatibelt med 48 olika blockchains. Blockchair integrerar även en AI-assistent. Den hälsar användarna med:
”Hej! Jag är Cuborg, din AI-assistent. Hur kan jag hjälpa dig idag? Det verkar som att du tittar på en transaktion. Tveka inte att fråga mig något om den!”
Vid en specifik BTC-transaktion, där en sovande bitcoin-adress skapades den 22 maj 2017 och flyttade 94.729 BTC för första gången på nästan åtta år vid blockhöjd 895,197, kommer Cuborg att berätta allt om detta. Cuborg säger:
”När AI-driven analys mognar krävs det inte längre rättsmedicinsk tålamod för att avkoda kryptografiska register; vem som helst kan ställa konversationsfrågor och snabbt avtäcka trovärdiga spår.”
Denna utveckling förändrar förväntningarna på transparens över varje nätverk, vilket tvingar börser, protokoll och till och med regeringar att anta att deras flöden är omedelbart läsbara.
Etiska Utmaningar
Den resulterande informationspariteten kan främja hälsosammare marknader och påskynda mainstream-engagemang under kommande år. Ändå medför granular klarhet en paradox: samma konversationspaneler som stärker ärliga observatörer kan lika gärna beväpna opportunistiska aktörer. När attribueringsmodeller blir mer precisa kan användare dras mot integritetsmynt, mixers, zero-knowledge-scheman eller helt nya protokoll för att skydda sina transaktioner. Rätten till integritet—och verktygen som förbättrar oklarhet—är en grundläggande mänsklig rättighet.
Men den transparens som är inbakad i de flesta ledande blockchains förvandlar detta princip till ett tveeggat svärd, där sökandet efter ansvar ofta sker på bekostnad av diskretion.
