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title: "अपनी क्रिप्टो यात्रा में AI का सबसे बेहतरीन उपयोग"
description: "AI क्रिप्टो को स्पष्ट रूप से समझा सकता है, लेकिन फंड्स को जोखिम में डालने से पहले उपयोगकर्ताओं को अभी भी नेटवर्क, पते और ट्रांजैक्शन को सत्यापित करने की आवश्यकता है।"
language: hi
published: 2026-10-06
author: Netts
topic: "ट्यूटोरियल"
canonical: https://netts.io/blog/best-use-of-ai-in-your-own-crypto-journey?lang=hi
languages: [en, ru, es, zh, th, fr, uk, tr, hi, fa, ar, ha, pt, vi, ko, ja, id, de, tl]
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# अपनी क्रिप्टो यात्रा में AI का सबसे बेहतरीन उपयोग

AI क्रिप्टो को स्पष्ट रूप से समझा सकता है, लेकिन फंड्स को जोखिम में डालने से पहले उपयोगकर्ताओं को अभी भी नेटवर्क, पते और ट्रांजैक्शन को सत्यापित करने की आवश्यकता है।

मेटा विवरण: AI क्रिप्टो को स्पष्ट रूप से समझा सकता है, लेकिन फंड्स को जोखिम में डालने से पहले उपयोगकर्ताओं को अभी भी नेटवर्क, पते और ट्रांजैक्शन को सत्यापित करने की आवश्यकता है। कीवर्ड: क्रिप्टो में AI, लैंग्वेज मॉडल, क्रिप्टो सुरक्षा, ब्लॉकचेन, TRC-20, ERC-20, AI हैल्युसिनेशन, क्रिप्टो वॉलेट, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट, ट्रांजैक्शन वेरिफिकेशन

लीना की सेरामिक्स बेचने की एक छोटी सी दुकान है। चूंकि दूसरे देश में मौजूद उसके सप्लायर ने अब USDT स्वीकार करना शुरू कर दिया है, इसलिए लीना का मानना है कि इससे उन दोनों के बैंक कागजी कार्रवाई में लगने वाले एक सप्ताह के समय की बचत होगी। वह एक AI असिस्टेंट खोलती है और उससे पूछती है कि उसे पेमेंट प्राप्त करने के लिए क्या करना चाहिए, और असिस्टेंट उसी तरह जवाब देता है जैसा किसी भी बैंक को देना चाहिए: शांति से, सीधे और क्रमांकित बिंदुओं में। आपको एक वॉलेट सेट अप करना चाहिए, पता कॉपी करना चाहिए, इसे सप्लायर को भेजना चाहिए और फिर कन्फर्मेशन का इंतजार करना चाहिए।

ऐसा लगता है कि उत्तर पूरा हो गया है, लेकिन इसमें एक महत्वपूर्ण बात का उल्लेख नहीं किया गया है, वह यह कि USDT कई नेटवर्क पर उपलब्ध है और प्रेषक (भेजने वाले) द्वारा उपयोग किया जाने वाला नेटवर्क वही होना चाहिए जिसे लीना प्राप्त करने और एक्सेस करने में सक्षम है। सप्लायर ने अपनी तरफ से एक कम लागत वाला नेटवर्क चुना, जबकि एक्सचेंज डिपॉजिट की व्यवस्था दूसरे नेटवर्क के लिए की गई थी। भले ही फंड्स ब्लॉक एक्सप्लोरर पर देखे जा सकते हैं, लेकिन वे उसके खाते में क्रेडिट नहीं हुए हैं। वह शाम को एक सपोर्ट टिकट भरने में बिताती है, यह ध्यान रखते हुए कि उसके लहजे से घबराहट न झलके, भले ही वह वास्तव में ऐसा महसूस कर रही हो।

असिस्टेंट का इरादा उससे चोरी करने का नहीं था और वास्तव में उसने कभी उसे आश्वस्त करने की कोशिश भी नहीं की थी; उसने केवल एक छोटे से प्रश्न का एक उचित उत्तर दिया था और उसमें छिपे बड़े निर्णय को नहीं समझा था। यही मुख्य कारण है कि AI क्रिप्टो क्षेत्र में इतना आकर्षक बन गया है और यही वजह है कि यह वहां खतरनाक भी बना हुआ है: यह बिना अधीर हुए एक जटिल विषय को समझा सकता है और यह एक अधूरे उत्तर को इस तरह प्रस्तुत करने में भी सक्षम है जैसे कि वह पूरा हो।

## वह आवाज़ जो ऐसी लगती है जैसे सब जानती हो

कई वर्षों तक, यदि आप इंटरनेट पर पैसों के बारे में जानकारी प्राप्त करना चाहते थे, तो आपको कई टैब खोलने पड़ते थे और पूरी तरह से अजनबियों को आपस में बहस करते हुए देखना पड़ता था। एक फोरम चर्चा में कहा गया था कि एक वॉलेट सुरक्षित था, जबकि दूसरे में यह दावा किया गया था कि प्रोजेक्ट पूरी तरह ड्रेन हो चुका था। एक सर्च रिजल्ट आपको किसी कंपनी के हेल्प पेज पर, किसी एफिलिएट रिव्यू पर, या किसी ऐसे फ़िशिंग पेज पर ले जा सकता था जिसके डोमेन नाम में असली नाम से केवल एक अक्षर का अंतर था। इस अव्यवस्था का एक स्पष्ट लाभ था: इसने अनिश्चितता को स्पष्ट कर दिया था।

एक AI असिस्टेंट बहुत सारी अनावश्यक सामग्री को समाप्त कर देता है। यह बड़ी मात्रा में जानकारी स्वीकार करता है और फिर आम तौर पर सरल भाषा में और धैर्यपूर्वक एक एकल उत्तर देता है। जो लोग एक ही प्रश्न को दोबारा पूछने में झिझकते हैं, वे चाहें तो इसे पाँच बार पूछ सकते हैं। जिस किसी ने कभी Energy या Bandwidth शब्द नहीं सुने हैं, वह सार्वजनिक चैट में अन्य लोगों के हंसने की चिंता किए बिना इसके स्पष्टीकरण का अनुरोध कर सकता है। किसी नए व्यक्ति के लिए यह वास्तव में एक बड़ी सहूलियत है। एक अनुभवी व्यक्ति के लिए, यह अपरिचित शब्दों का अनुवाद करने या चेकलिस्ट बनाने का एक कुशल तरीका है।

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सिर्फ इसलिए कि एक मॉडल धाराप्रवाह है, इसका मतलब यह नहीं है कि सत्यापन हो चुका है। हैल्युसिनेशन के बारे में 2025 में स्पष्टीकरण देते हुए, OpenAI ने कहा कि उसके मॉडल आत्मविश्वास के साथ प्रशंसनीय लगने वाली झूठी जानकारी उत्पन्न करने में सक्षम हैं और वर्तमान मूल्यांकन विधियां अनुमान लगाने को पुरस्कृत करने के बजाय 'मुझे नहीं पता' कहने पर दंडित करने की प्रवृत्ति रखती हैं। विचाराधीन मुख्य बिंदु किसी एक कंपनी से परे है; एक लैंग्वेज मॉडल पैटर्न, अपने प्रशिक्षण, उसके पास मौजूद टूल्स और उसे दिए गए प्रश्न के आधार पर अपनी प्रतिक्रियाएं बनाता है, और इसका मतलब यह नहीं है कि वह केवल इसलिए एक गवाह बन जाता है क्योंकि उसके द्वारा तैयार किया गया पैराग्राफ सुनने में सुगठित लगता है।

टेलीग्राम ग्रुप के किसी अजनबी की तुलना में असिस्टेंट को एक सुरक्षित विकल्प मानना आकर्षक लग सकता है। मॉडल कोई ऐसा व्यक्ति नहीं है जो लीना को कोई टोकन खरीदने या अपना सीड फ्रेज सौंपने के लिए मजबूर कर रहा हो और उसके USDT में उसका कोई व्यक्तिगत स्वार्थ नहीं है। फिर भी, इस तथ्य का कि उसका कोई मकसद नहीं है, यह अर्थ नहीं है कि वह भरोसेमंद है। नुकसान तब भी हो सकता है जब इसमें कोई दुर्भावनापूर्ण पक्ष शामिल न हो। मॉडल किसी चेतावनी को शामिल करने में विफल हो सकता है क्योंकि वह मान लेता है कि एक त्वरित और संक्षिप्त प्रतिक्रिया प्रॉम्प्ट को संतुष्ट कर देगी और उपयोगकर्ता उस संक्षिप्तता को मॉडल की क्षमता के संकेत के रूप में देखता है।

क्रिप्टोकरेंसी के क्षेत्र में, गलती करने के परिणाम असाधारण रूप से गंभीर होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप किसी रेस्टोरेंट को ढूंढते समय गलत पता दर्ज करते हैं, तो आपको त्रुटि को ठीक करने के लिए केवल एक और खोज करनी होगी। लेकिन यदि कोई ट्रांजैक्शन गलत ब्लॉकचेन पर भेज दिया जाता है, तो आपको मदद के लिए किसी एक्सचेंज या वॉलेट प्रदाता से पूछना पड़ सकता है। एक बार जब किसी टोकन को गलत तरीके से मंजूरी (approve) दे दी जाती है, तो कॉन्ट्रैक्ट को फंड्स का एक्सेस मिल जाता है। यदि कोई सीड फ्रेज चैट विंडो, वेबसाइट या कोड सहायता टूल में पेस्ट किया जाता है, तो वॉलेट से इस तरह समझौता हो सकता है जिसे कभी पूर्ववत नहीं किया जा सकता। मॉडल का दुर्भावनापूर्ण होना आवश्यक नहीं है; उपयोगकर्ता द्वारा किसी स्पष्टीकरण को अनुमति (authorization) समझ लेना ही काफी है।

यह प्रश्न पूछने के बजाय कि "अपने सप्लायर को फंड्स भेजने की जगह बताने से पहले मुझे क्या कन्फर्म करना होगा?", लीना ने पूछा "मैं USDT कैसे प्राप्त करूं?" उत्तर ने केवल प्रश्न के विशिष्ट पहलू को संबोधित किया और बड़े जोखिम का उल्लेख करने में विफल रहा। AI का प्रभावी ढंग से उपयोग करते समय यह एक मौलिक सिद्धांत है; न केवल सबसे तेज़ तरीके का अनुरोध करना आवश्यक है, बल्कि अंतर्निहित मान्यताओं और संभावित विफलता परिदृश्यों के बारे में भी पूछताछ करना आवश्यक है। भले ही असिस्टेंट संभावित खतरों की पहचान करने में मदद कर सकता है, फिर भी लीना को ही यह तय करना होगा कि उत्तर स्क्रीन पर दिखाई गई जानकारी से मेल खाता है या नहीं।

## किचन टेबल पर एक नेटवर्क छूट गया

सप्लायर द्वारा पेमेंट भेजे जाने के बाद किचन टेबल पर लीना की कल्पना करें। उसके सामने दो डिवाइस हैं: असिस्टेंट के निर्देशों का स्पष्ट सेट और एक्सचेंज का डिपॉजिट पेज। असिस्टेंट ने उसे पता कॉपी करने के लिए कहा है। पेज एक से अधिक नेटवर्क प्रदर्शित करता है। वह इसका अर्थ यह निकालती है कि USDT एक विशिष्ट प्रकार के पैसे को संदर्भित करता है, ठीक उसी तरह जैसे किसी जार पर लगा लेबल। सप्लायर भी USDT देखता है और उस नेटवर्क को चुनता है जिसका वह पहले से उपयोग करता है। दोनों का मानना है कि उन्होंने वही किया है जो दूसरे ने कहा था।

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एक ट्रांजैक्शन जो ब्लॉकचेन पर मान्य है, जरूरी नहीं कि वह उस स्थान पर दिखाई दे जहां लीना अपेक्षा करती है। टोकन और जिस नेटवर्क पर वह है, वे दो अलग-अलग चीजें हैं। उदाहरण के लिए, USDT TRON पर TRC-20 के रूप में, Ethereum पर ERC-20 के रूप में, और अन्य चेन्स पर भी उपलब्ध है। एक एक्सचेंज टोकन और नेटवर्क के कुछ संयोजनों के लिए सहायता प्रदान कर सकता है लेकिन अन्य के लिए नहीं। विभिन्न चेन्स पर कभी-कभी पते के फॉर्मेट समान दिखाई दे सकते हैं, जिसका अर्थ है कि एक साधारण दृश्य जांच पर्याप्त नहीं है। यह इस बात पर निर्भर करेगा कि फंड्स कहां पहुंचे हैं, डेस्टिनेशन पते को कौन नियंत्रित करता है, और प्राप्त करने वाली सेवा किसका समर्थन करती है, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि फंड्स को रिकवर किया जा सकता है या नहीं। सपोर्ट उपलब्ध हो सकता है, लेकिन यह गारंटी नहीं देता कि फंड्स जल्दी या मुफ्त में रिकवर हो जाएंगे।

अंत में सपोर्ट एजेंट लीना को सूचित करता है कि ट्रांसफर की समीक्षा की जा सकती है। फिर वह ट्रांजैक्शन हैश भेजता है, यह पता लगाता है कि किस नेटवर्क का उपयोग किया गया था, और प्रतीक्षा करता है। पैसा जादुई रूप से गायब नहीं होता है और यह तुरंत सुलभ भी नहीं होता है। सप्लायर पूछता है कि क्या पेमेंट विफल हो गया है। लीना विचार करती है कि क्या उसने रिश्ते को नुकसान पहुंचाया होगा। जब वह असिस्टेंट से टिकट तैयार करने में मदद करने के लिए कहती है, तो उसे अच्छी तरह से शब्दों में लिखा गया पहला ड्राफ्ट दिया जाता है; इस उदाहरण में ड्राफ्ट उपयोगी साबित होता है क्योंकि एक इंसान ने पहले ही यह निर्धारित कर लिया है कि क्या हुआ था।

तथ्य यह नहीं है कि मॉडल नेटवर्क को समझाने में सक्षम नहीं हैं; एक सक्षम मॉडल लीना को समझा सकता है कि TRC-20 और ERC-20 क्या हैं, यह स्पष्ट कर सकता है कि कोई वॉलेट एक चेन पर टोकन क्यों प्रदर्शित कर सकता है जबकि एक एक्सचेंज इसे दूसरी चेन पर क्रेडिट करता है, उसे दिखा सकता है कि एक्सप्लोरर पर ट्रांजैक्शन को कैसे पढ़ा जाए, और कोई भी पैसा भेजने से पहले एक अपरिचित इंटरफ़ेस के माध्यम से उसका मार्गदर्शन कर सकता है। समस्या इस बात में नहीं है कि वह कुछ नहीं जानता; बल्कि, वह इतना जान सकता है कि वह पूरा प्रतीत हो, भले ही उसमें वह एक विवरण छूट रहा हो जो ट्रांसफर को एक महंगे सबक के बजाय एक सफल ट्रांसफर में बदल देता है।

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यही जोखिम तब भी होता है जब कोई उपयोगकर्ता वॉलेट, कॉन्ट्रैक्ट एड्रेस, ब्रिज, या Energy-रेंटल प्रदाता के संबंध में सिफारिश मांगता है। यद्यपि जानकारी के कुछ भाग काफी हद तक स्थिर रहते हैं, अन्य विवरण घंटे-दर-घंटे बदल सकते हैं। पुराने डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल किसी ऐसे इंटरफ़ेस का विवरण दे सकता है जिसे स्थानांतरित कर दिया गया है या किसी ऐसी सेवा का जिसे धोखेबाजों द्वारा कॉपी किया गया है। हालाँकि, चूंकि एक वेब-सक्षम मॉडल अब अधिक अपडेटेड पेजों को पुनः प्राप्त करने में सक्षम है, यह सुनिश्चित नहीं करता है कि जानकारी सटीक है। खोज परिणामों में विज्ञापन, क्लोन, पुराने दस्तावेज़, या जेनरेट किए गए सारांश शामिल हो सकते हैं जो बिल्कुल समान हैं।

लीना का सप्लायर किसी भी तरह से अकेला नहीं है जिसे उसकी गलती के कारण भुगतना पड़ता है। यदि पेमेंट का उपयोग इन्वेंट्री खरीदने के लिए किया जाता है, तो कर्मचारियों को अगली शिफ्ट तक इंतजार करना पड़ सकता है। यदि कंपनी छोटी है, तो डिलीवरी जारी रखने के लिए मालिक को अपने परिवार से पैसे मांगने पड़ सकते हैं। इस प्रकार एक तकनीकी त्रुटि एक सामाजिक दायित्व बन जाती है। यही कारण है कि सही सवाल केवल यह नहीं है कि मॉडल का उत्तर 'सटीक' है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या उत्तर विचाराधीन निर्णय की जरूरतों को पूरा करने के लिए पर्याप्त रूप से व्यापक है और क्या उपयोगकर्ता ने उन हिस्सों की जांच की है जिनमें पैसे शामिल हो सकते हैं।

## ट्यूटर, ड्राफ्टिंग पार्टनर, या ओरेकल?

बेहतर होगा कि काम के बारे में पहले से ही अपना मन बना लें। एक मॉडल इसलिए उपयोगी है क्योंकि यह सीखने, अनुवाद करने, व्यवस्थित करने या ड्राफ्टिंग में शामिल लागत को कम करता है। फिर भी यह उस निर्णय की जिम्मेदारी लेने के मामले में किसी इंसान का एक अच्छा प्रतिस्थापन नहीं है जिसका व्यक्ति को सामना करना पड़ता है। लीना के मामले में, रिसोर्स शुल्कों को समझाना एक बात है और भेजने से पहले डेस्टिनेशन एड्रेस चुनना एक अलग बात है।

इसे प्राप्त करने के लिए, आपको असिस्टेंट से TRC-20 और ERC-20 के बीच अंतर समझाने के लिए कहना चाहिए, फिर उस स्पष्टीकरण की तुलना वॉलेट के नेटवर्क चयनकर्ता और डिपॉजिट करने के लिए एक्सचेंज के आधिकारिक दिशानिर्देशों से करनी चाहिए। इसके बाद भेजने से पहले एक चेकलिस्ट बनानी चाहिए और जहां उचित हो, एक छोटी परीक्षण राशि का उपयोग करना चाहिए।

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मॉडल से ऐसे टोकन को चुनने का अनुरोध करना गलत होगा जिसका मूल्य अगले सप्ताह बढ़ेगा, उसके उत्तर से किसी कॉन्ट्रैक्ट एड्रेस को कॉपी करना, किसी ऐसे राउटर को मंजूरी देना जो अज्ञात है, या पहली वेबसाइट को स्वीकार करना जिसे वह आधिकारिक नामित करता है, क्योंकि ऐसे कार्यों के लिए वर्तमान, स्वतंत्र रूप से सत्यापन योग्य जानकारी और जोखिम मूल्यांकन की आवश्यकता होती है जिसे मॉडल लीना की ओर से नहीं कर सकता है।

एक और अच्छा उदाहरण यह होगा कि मॉडल सप्लायर के लिए एक संदेश का मसौदा तैयार करे या पेमेंट प्रक्रिया से संबंधित चरणों को पूरा करे, जिसके बाद ट्रांजैक्शन पर हस्ताक्षर करने से पहले एक इंसान को चेन, पते, राशि और समय सीमा की जांच करनी चाहिए।

## हर सवाल को रिसर्च प्रोजेक्ट में बदले बिना सत्यापन कैसे करें

सत्यापन होने के लिए लीना को सुरक्षा इंजीनियर बनने की आवश्यकता नहीं है; उसे केवल हर बार चैट से बाहर कदम रखने की आवश्यकता होती है जब उत्तर में कोई लाइव तथ्य, एक की (key), एक अनुमति, एक पता, एक उत्पाद शब्द, या एक अपरिवर्तनीय कार्रवाई शामिल होती है।

चैट में कॉपी किए गए लिंक पर क्लिक करने के बजाय, वह उस स्रोत के माध्यम से वॉलेट की आधिकारिक वेबसाइट पर जा सकती है जिस पर वह पहले से भरोसा करती है। इसके बाद वह भेजने वाली सेवा पर चुने गए नेटवर्क की तुलना प्राप्त करने वाली स्क्रीन पर प्रदर्शित नेटवर्क से कर सकती है। प्रोजेक्ट के अपने दस्तावेज़ों से परामर्श करके और एक विश्वसनीय एक्सप्लोरर का उपयोग करके, वह कॉन्ट्रैक्ट एड्रेस को सत्यापित कर सकती है। यदि वह एक बड़ा ट्रांसफर कर रही है, तो उसे एक छोटा परीक्षण ट्रांजैक्शन करके शुरू करना चाहिए, इसके कन्फर्म होने तक प्रतीक्षा करनी चाहिए, और फिर बाकी भेजना चाहिए। बड़ी राशि शामिल होने के मामले में, दूसरा मानवीय सत्यापन उस त्रुटि का पता लगा सकता है जिसे एक धाराप्रवाह मॉडल ने अनजाने में दोहराया है।

शब्द "आधिकारिक" को भी परिभाषित किया जाना चाहिए; केवल इसलिए कि कोई वेबसाइट किसी वॉलेट के लिए आधिकारिक है, इसका यह अर्थ नहीं है कि वह किसी टोकन के लिए आधिकारिक पेज है। उत्तरों में आधिकारिक सहायता खाते का भी प्रतिरूपण (impersonate) किया जा सकता है। भले ही मॉडल की प्रतिक्रिया कोई ऐसा पेज दिखाती है जो स्वयं पुराना है, फिर भी यह गलत हो सकता है। किसी चीज़ को सत्यापित करने के लिए, दावे से सबसे अधिक जुड़े स्रोत की सावधानीपूर्वक जांच करनी चाहिए, यह जांचना चाहिए कि इसे अंतिम बार कब अपडेट किया गया था, और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि जानकारी उस विशेष चेन और उत्पाद को संदर्भित करती है जिसका लीना उपयोग कर रही है। एक कॉपी किए गए हेल्प आर्टिकल को पुराना माना जा सकता है।

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एक व्यावहारिक प्रॉम्प्ट बातचीत को बदल सकता है: "इस ट्रांसफर के विफल होने का क्या कारण हो सकता है? आप किन मान्यताओं पर काम कर रहे हैं, और इसे पूरा करने से पहले मैं उनमें से किसकी जांच कर सकता हूं?" एक और उपयोगी प्रश्न है, "मुझे वह आधिकारिक दस्तावेज़ दिखाएं जिसका आपने उपयोग किया है, और फिर मुझे बताएं कि कौन से खंड आपकी अपनी व्याख्या हैं।" ये प्रश्न यह मांग नहीं करते हैं कि मॉडल सही है; इसके बजाय, वे अनिश्चितता को छिपाना अधिक कठिन बना देते हैं और उपयोगकर्ता को सत्यापित करने के लिए कई चीजें प्रदान करते हैं।

सहायता प्राप्त करने के लिए उपयोगकर्ता को कभी भी सिस्टम में सीड फ्रेज, प्राइवेट की, एक्सचेंज पासवर्ड, वन-टाइम कोड या अन्य रिकवरी जानकारी दर्ज नहीं करनी चाहिए। एक सपोर्ट असिस्टेंट वॉलेट को अधिकृत करने के लिए आवश्यक कीज़ की आवश्यकता के बिना ट्रांजैक्शन हैश की व्याख्या कर सकता है या किसी त्रुटि संदेश का वर्णन कर सकता है। यदि कोई प्रतिक्रिया उन रहस्यों को मांगती है, तो रुकें और प्रदाता के आधिकारिक सहायता चैनल के माध्यम से संपर्क करके अनुरोध की जांच करें।

## वह व्यक्ति बने रहें जो हस्ताक्षर करता है

एक बार भुगतान प्रोसेस हो जाने के बाद, लीना असिस्टेंट का उपयोग करना जारी रखती है। फिर वह बेहतर सवाल तैयार करने की कोशिश करती है, उससे किसी तकनीकी पेज का सामान्य भाषा में अनुवाद करने के लिए कहती है और बाद में खुद अकाउंट लेबल्स की जांच करती है। वह असिस्टेंट से एक सप्लायर नोट तैयार करने के लिए कहती है और फिर उसमें बदलाव करती है जब तक कि यह उसके द्वारा चुनी गई सटीक चेन का सटीक वर्णन न करे। भविष्यवाणी मांगने के बजाय, वह चेकलिस्ट का अनुरोध करती है। मॉडल उसे अधिक निर्भर बनाने के बजाय अधिक सक्षम बनने में मदद करने में उपयोगी साबित होता है।

वह वैसे ही उस व्यक्ति के रूप में बनी रहती है जो उन निर्णयों को अपने पास रखती है जिन्हें आगे नहीं भेजा जाता है। भले ही असिस्टेंट वॉलेट की तुलना करने में मदद कर सकता है, फिर भी वह वर्तमान डाउनलोड स्रोत की जांच करती है। भले ही यह किसी ट्रांजैक्शन को समझाने में सक्षम हो, वह ट्रांजैक्शन हैश को सत्यापित करती है। यद्यपि यह कोड उत्पन्न कर सकता है, वह परीक्षणों और प्रोडक्शन अनुमतियों को देखती है। भले ही यह सपोर्ट के लिए किसी प्रश्न का सुझाव दे सकता है, वह अपने ग्राहक से निपटने का निर्णय लेने से पहले उत्तर पढ़ती है। अंतिम हस्ताक्षर उसी व्यक्ति के पास रहता है जो समझता है कि हस्ताक्षर क्या करता है।

क्रिप्टोकरेंसी में शामिल होते समय AI जो सबसे बड़ा लाभ प्रदान कर सकता है, वह आउटसोर्सिंग निर्णयों में शामिल नहीं है; इसके बजाय, यह लोगों के लिए अपने स्वयं के निर्णय का उपयोग करना सस्ता बनाता है। कोई नया व्यक्ति कोई भी पैसा लगाने से पहले प्रासंगिक शब्दावली सीख सकता है। एक डेवलपर प्रोटोटाइप की प्रक्रिया को गति दे सकता है और फिर बचाए गए समय का उपयोग आगे के परीक्षण करने के लिए कर सकता है। एक ट्रेडर केवल आगे बढ़ने की मंजूरी प्राप्त करने के बजाय किसी थीसिस के लिए जवाबी तर्कों की मांग कर सकता है।

यह किसी लंबे दस्तावेज़ को सारांशित करने में व्यस्त व्यक्ति से बेहतर हो सकता है, ग्रुप चैट में किसी मित्र की तुलना में अधिक नेटवर्क शब्दावली जान सकता है, और लगातार नौ बार सही भी हो सकता है। फिर भी इनमें से कोई भी लाभ इसे लीना का संदर्भ प्रदान नहीं करता है — अर्थात्, सप्लायर संबंध, समय सीमा, भुगतान की राशि, एक्सचेंज खाता, और गलती करने की लागत — क्योंकि ज्ञान केवल तभी मूल्यवान बनता है जब वह वास्तविक निर्णय से जुड़ा हो।

AI अधिक धाराप्रवाह बनने जा रहा है, लाइव सेवाओं से अधिक निकटता से जुड़ेगा, और वॉलेट और एक्सचेंजों में अधिक पूरी तरह से शामिल किया जाएगा। नतीजतन, इसकी उपयोगिता बढ़ेगी और सत्यापन अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा। इंटरफ़ेस जो वर्तमान में किसी बटन का स्पष्टीकरण प्रदान करता है, वह एक दिन वह हो सकता है जो वास्तव में बटन दबाता है। ऐसे मामले में, केवल यह जांचना पर्याप्त नहीं होगा कि उत्तर सही है बल्कि यह विचार करना भी आवश्यक होगा कि एजेंट के पास क्या अनुमतियां हैं, वह बिना किसी पुष्टि के क्या कर सकता है, और यदि वह गलत धारणा पर कार्य करता है तो कौन उत्तरदायी होगा।

लीना का नियम सरल है: जब भी अगले चरण के लिए एक की (key), एक मंजूरी, एक पता, एक चेन या एक डोमेन की आवश्यकता होती है, तो उत्तर तब तक ड्राफ्ट रूप में रहता है जब तक कि कोई आधिकारिक स्रोत इसकी पुष्टि नहीं करता। जब लीना किसी अवधारणा को समझने के लिए काम कर रही होती है, तो असिस्टेंट एक धैर्यवान ट्यूटर के रूप में कार्य कर सकता है; जब वह निर्णय ले रही होती है कि क्या खरीदना है, तो यह जोखिमों की पहचान करने में मदद कर सकता है लेकिन किसी अनुमान को शोध में नहीं बदल सकता। ट्रस्ट एंड वेरीफाई (भरोसा करें और सत्यापित करें) अभी भी लागू होता है: उस वाक्य से बाहर की जानकारी की जाँच करें जिसने निर्णय को आसान बना दिया था।

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