黑客入侵模拟器（该公司推出了模拟黑客如何攻破区块链的软件）

如果开发人员无法预测人类将如何滥用他们的区块链，加密货币项目可能会崩溃和烧毁。一旦分散的数字经济被释放到野外，硬币就开始飞舞，管理它们的智能合约很难修复。这就是为什么今天的动机不再是秘密行动。它的人工智能模拟不仅测试安全漏洞，还测试人类如何贪婪或不合逻辑地被困在区块链社区。加密开发人员可以在上线前使用激励服务来修复他们的系统。

“激励”solo的创始人Piotr Grudzien说，“有很多方法可以检查智能合约的代码，但没有办法确保你创造的经济按预期运行。”我想到了用机器学习代理构建一个模拟的想法，它的行为就像一个人，这样你就可以展望未来，看看你的系统可能是什么样子。

《激励》将于下周从YCombinator毕业，目前已经有了一些客户。要么他们付钱给激励者来审查他们的项目并产生一份报告，要么他们可以托管像软件这样的人工智能模拟工具。它检查的第一批区块链部署将在几个月后完成，这家初创公司发布了一些案例研究来证明其价值。

“人们做理论工作或者逻辑证明，在一定条件下，这是对用户最好的策略。但是用户是非理性的。有许多难以预测的行为很难建模，”Gruz解释说。启发这些不合逻辑的交易策略，这样开发者就不必仅仅为了想象它们而感到毛骨悚然。

区块链世界没有倒带按钮。这种去中心化技术的不可改变和不可逆转的性质阻止了发明者使用它一次，不管它是好是坏。如果开发人员无法预见用户如何做出虚假陈述并贿赂他人批准，或者采取其他行动破坏系统，他们可能无法阻止攻击。然而，考虑到正确的开放激励(因此有了创业公司的名字)，AI代理将尽可能地赚钱，暴露出项目架构的概念缺陷。

“这一策略与DeepMind为AlphaGo所做的相同。它测试了不同的策略。在为微软做自然语言处理研究之前，他开发了他的人工智能肋骨，并在剑桥获得了硕士学位。

以下是激励的工作原理。首先，开发人员编写他们想要测试的智能合同，例如在区块链销售保险。告诉他们如何优化人工智能代理，并列出他们可以采取的所有可能的行动。这些代理人可以有不同的身份，例如试图攫取尽可能多的钱的黑客、做出虚假陈述的伪造者，或者关注硬币价格最大化而忽视其功能的投机者。

然后，激励和调整这些代理人，使他们或多或少地避免风险，或多或少地关心他们是否破坏了整个区块链体系。是时候启动监控代理，了解一下如何更改系统了。

例如，激励工具可能知道令牌的不均匀分布将导致泵送和转储方案，因此开发人员应该更均匀地分布令牌，并减少对早期用户的分布。或者，它可能会发现用户投票的保险产品需要提高选民支付的债券价格来核实虚假索赔，这样选民在接受骗子贿赂时就没有利润了。

Gruzien还对他的创业精神做了一些预测。他认为，如果分布式应用的利用率提高，很多初创企业都会尝试复制他的安全服务方法。他说，有些人一直在进行符号工程审计、激励设计和咨询，但他没有看到其他人拥有功能模拟产品，这些产品已经产生了案例研究。“随着行业的成熟，我认为我们会看到一个日益复杂的经济体系需要这一点。”

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