麻省理工學院AI實驗室：分析20萬筆比特幣交易后 發現只有2%是“非法的”_IPT

據Coindesk8月2日報道，區塊鏈分析公司Elliptic與麻省理工學院合作，發布了一個與非法活動相關的比特幣交易公共數據集。

該小組的研究詳細說明了MIT-IBM沃森人工智能實驗室的研究人員如何使用機器學習軟件對總價值約60億美元的203,769筆比特幣節點交易分類。該研究探索了人工智能能否幫助當前的反洗錢流程。

麻省理工比特幣實驗：長期持有者或得到13000 %的收益:彭博社近日消息，2014年，麻省理工學院曾開展了一項比特幣實驗，馬薩諸塞州劍橋校區的大約 3100 名學生獲得了一些比特幣。這個實驗是兩位“比特幣傳播者”的創意：Dan Elitzer和Jeremy Rubin。現年37歲的Elitzer最近表示，當時兩人試圖“窺探一下未來，看看比特幣的這項技術有什么可能。”文章分析，麻省理工學院的研究表明，比特幣可以像一種投資，或者一種資產，一種價值儲存手段。負責這項研究的教授Christian Catalini表示，十分之一的人在收到后前兩周就兌現了，而到 2017 年年中實驗結束時，四分之一的人兌現了。一些幸運的麻省理工學生忘記了他們擁有比特幣的事情，若在 5 月份比特幣下跌前出售，收益將超過 6000 萬美元，比起2014年的價格上漲了13000 %。[2021/6/6 23:15:58]

在檢查了這些節點與已知實體的關聯后，研究人員發現，在這20萬筆比特幣交易中，只有2%被認為是非法的，另外21%的交易被確認為合法，但絕大多數交易仍未歸類。據悉，到目前為止，自2009年推出以來，估計有4.4億筆比特幣交易。

麻省理工DCI正幫助波士頓聯儲共同構建一種數字貨幣:美國麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）數字貨幣計劃（Digital Currency Initiative，DCI）負責人Neha Narula表示，該計劃正在與波士頓聯邦儲蓄銀行共同構建一種數字貨幣，以供消費者規模化使用。

Neha表示：“我們正試圖建立一個高吞吐量、低延遲的交易系統，供消費者使用，能夠處理國家貨幣所需的安全和彈性......我們認為，我們現在所看到的任何現有平臺都不是專門為CBDC設計的。我們不確定它們是否能夠滿足CBDC用例的需求。現有的平臺或許能做到這些，但我們的任務是從零開始，以CBDC為出發點進行設計。”

值得一提的是，Neha Narula不愿意透露這項新技術的基礎是否會使用區塊鏈技術。（Cointelegraph）[2020/9/4]

需要明確的是，這2％非法交易來自此前未公開的Elliptic數據集，且僅僅是麻省理工學院研究人員通過分析找出的。不過，該數據與另家分析公司Chainalysis的一項研究結果相似，Chainalysis估計，2019年僅有1％的比特幣交易與非法活動有關。

動態 | 麻省理工和馬來西亞學校合作開設央行運作課程 課程包括虛擬貨幣和區塊鏈:馬來西亞吉隆坡國際研究生院亞洲商學院（ASB）于10月1日與與麻省理工學院（MIT）斯隆管理學院、及來自亞洲和美國中央銀行的人員合作，建立首個有關中央銀行運作的研究生課程。課程內容包含虛擬貨幣、區塊鏈、貨幣政策、經濟管理和人工智能。該課程計劃于2020年5月開始。（Cointelegraph.JP）[2019/10/28]

由于世界各地的執法機構經常雇用Elliptic來識別涉及加密貨幣的非法活動，因此本研究旨在尋找有助于區分比特幣非法使用和合法使用的方式，尤其針對沒有銀行賬戶的個人或其他未知實體。

Elliptic聯合創始人湯姆·羅賓遜表示：

一般而言，合規性的關鍵問題在于假陽性。這項研究的一個重要部分是減少假陽性誤報的數量。一個關鍵的發現是，機器學習技術在發現非法交易方面能起到非常有效的作用。

羅賓遜補充說，有時，基于暗網市場的預存數據、勒索軟件攻擊和其他刑事調查，軟件能夠找到難以描述卻與已知實體匹配的模式。

在完成該學術研究之后，Elliptic公開了數據集以鼓勵開源。

麻省理工學院研究員馬克·韋伯表示：

我們正在與領域專家分享我們在反洗錢方面的早期實驗，以便征求反饋意見。同時，我們也希望Elliptic數據集的發布能夠激勵其他人加入，共同開發新的AML技術和模型，繼而提升金融系統的安全性。

4月，CNBC曾報道，全球犯罪活動增加可能推動100美元票據需求激增。美國經濟研究所2017年的一份報告估計，所有流通的美國貨幣中有超過三分之一被犯罪分子和稅務欺詐者使用。

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