Pemanfaatan AI Terbaik dalam Perjalanan Kripto Anda

Meta description: AI dapat menjelaskan kripto dengan jelas, tetapi pengguna tetap perlu memverifikasi jaringan, alamat, dan transaksi sebelum mempertaruhkan dana. Keywords: AI in crypto, language models, crypto security, blockchain, TRC-20, ERC-20, AI hallucinations, crypto wallets, smart contracts, transaction verification

Lena memiliki toko kecil yang menjual keramik. Karena pemasoknya di luar negeri kini mulai menerima USDT, Lena yakin hal ini akan memangkas urusan dokumen perbankan selama seminggu bagi keduanya. Ia membuka asisten AI dan bertanya bagaimana cara menerima pembayaran tersebut, lalu sang asisten menjawab layaknya bank yang ideal: tenang, lugas, dan dalam poin-poin bernomor. Anda harus menyiapkan dompet, menyalin alamatnya, mengirimkannya ke pemasok, lalu menunggu konfirmasi.

Tampaknya jawaban tersebut sudah tuntas, namun gagal menyebutkan satu hal krusial, yaitu bahwa USDT tersedia di sejumlah jaringan dan jaringan yang digunakan pengirim harus sama dengan jaringan yang dapat diterima dan diakses oleh Lena. Pemasok memilih jaringan berbiaya rendah di pihaknya, sementara deposit bursa telah disiapkan untuk jaringan yang berbeda. Meskipun dananya terlihat di block explorer, akunnya belum dikreditkan dengan dana tersebut. Ia menghabiskan malam dengan mengisi tiket bantuan, berusaha menjaga agar nadanya tidak terkesan panik meski sebenarnya ia merasa demikian.

Asisten tersebut tidak berniat mencuri darinya dan sebenarnya tidak pernah mencoba menenangkannya; ia hanya memberikan respons yang masuk akal untuk pertanyaan singkat dan tidak menangkap keputusan yang lebih besar yang tersembunyi di dalamnya. Inilah alasan mengapa AI menjadi begitu menarik di sektor kripto dan mengapa ia tetap berbahaya di sana: AI dapat menjelaskan topik rumit tanpa kehilangan kesabaran dan juga mampu membuat jawaban yang tidak lengkap tampak seolah-olah sudah utuh.

Suara yang Terdengar Meyakinkan

Selama bertahun-tahun, jika Anda ingin mencari informasi tentang uang di internet, Anda terpaksa membuka banyak tab dan kemudian harus menyaksikan orang asing berdebat satu sama lain. Di satu diskusi forum disebutkan bahwa sebuah dompet aman, sementara di forum lain ditegaskan bahwa proyek tersebut telah terkuras. Hasil pencarian mungkin membawa Anda ke halaman bantuan perusahaan, ke ulasan afiliasi, atau ke situs phishing yang nama domainnya hanya berbeda satu huruf dari yang asli. Kurangnya keteraturan ini memiliki satu keuntungan jelas: hal itu membuat ketidakpastian menjadi nyata.

Asisten AI memangkas banyak sekali materi yang tidak perlu. Ia menerima banyak informasi dan kemudian memberikan satu jawaban tunggal, biasanya dalam bahasa sederhana dan dengan pembawaan yang sabar. Orang yang malu menanyakan pertanyaan yang sama dua kali dapat melakukannya lima kali jika mereka mau. Seseorang yang belum pernah mendengar istilah Energy atau Bandwidth dapat meminta penjelasan tanpa khawatir akan ditertawakan oleh orang lain di obrolan publik. Ini adalah bentuk kepedulian nyata bagi seseorang yang baru mengenal topik ini. Bagi orang yang berpengalaman, ini adalah cara efisien untuk menerjemahkan istilah asing atau membuat daftar periksa.

Hanya karena suatu model berbicara dengan lancar, bukan berarti verifikasi telah dilakukan. Saat memberikan penjelasan pada tahun 2025 tentang halusinasi, OpenAI menyatakan bahwa model-modelnya mampu menghasilkan informasi salah yang terdengar meyakinkan dengan penuh percaya diri dan bahwa metode evaluasi saat ini cenderung menghukum ucapan 'Saya tidak tahu' daripada memberi penghargaan pada tebakan. Poin penting yang dipermasalahkan melampaui satu perusahaan saja; model bahasa menyusun responsnya berdasarkan pola, pelatihannya, alat yang dimilikinya, dan pertanyaan yang diberikan, dan ini tidak berarti model tersebut menjadi saksi yang valid hanya karena paragraf yang dihasilkannya terdengar tersusun dengan baik.

Sangat menggoda untuk menganggap asisten sebagai pilihan yang lebih aman daripada orang asing di grup Telegram. Model ini bukanlah orang yang mencoba membujuk Lena untuk membeli token atau menyerahkan seed phrase-nya, dan ia tidak memiliki kepentingan pribadi atas USDT milik Lena. Namun, fakta bahwa ia tidak memiliki motif tersembunyi bukan berarti ia dapat dipercaya. Kerugian tetap bisa terjadi meski tidak ada pelaku jahat yang terlibat. Model tersebut bisa saja lalai menyertakan peringatan karena menganggap respons yang cepat dan ringkas akan memuaskan perintah yang diberikan, dan pengguna menganggap keringkasan itu sebagai tanda kompetensi model.

Dalam dunia mata uang kripto, dampak dari sebuah kesalahan sangatlah serius. Misalnya, jika Anda salah memasukkan alamat saat mencari restoran, Anda hanya perlu melakukan pencarian ulang untuk memperbaiki kesalahan tersebut. Namun, jika transaksi dikirim ke blockchain yang salah, Anda mungkin harus meminta bantuan bursa atau penyedia dompet. Sekali sebuah token salah disetujui (approve), kontrak tersebut akhirnya mendapatkan akses ke dana. Jika seed phrase ditempelkan ke jendela obrolan, situs web, atau alat bantuan kode, dompet tersebut dapat disusupi dengan cara yang tidak dapat dipulihkan. Model tidak harus berniat jahat; cukup bagi pengguna untuk mengira penjelasan sebagai sebuah otorisasi.

Alih-alih mengajukan pertanyaan "Apa yang harus saya konfirmasi sebelum memberi tahu pemasok saya ke mana dana harus dikirim?", Lena bertanya "Bagaimana cara menerima USDT?" Jawabannya hanya membahas aspek khusus dari pertanyaan tersebut dan gagal menyebutkan risiko yang lebih besar. Ini adalah prinsip mendasar saat menggunakan AI secara efektif; kita perlu tidak hanya menanyakan metode tercepat tetapi juga menanyakan asumsi dasar dan skenario kemungkinan terjadinya kegagalan. Meskipun asisten dapat membantu mengidentifikasi potensi bahaya, tetap Lena-lah yang harus memutuskan apakah jawaban tersebut sesuai dengan apa yang ditampilkan di layar.

Jaringan yang Hilang di Meja Dapur

Bayangkan Lena di meja dapur setelah pemasok mengirimkan pembayaran. Di depannya ada dua perangkat: serangkaian instruksi yang jelas dari asisten dan halaman deposit bursa. Asisten telah menyuruhnya menyalin alamat. Halaman tersebut menampilkan lebih dari satu jaringan. Ia mengartikan ini bahwa USDT mengacu pada jenis uang tertentu, sama seperti label pada toples. Pemasok pun melihat USDT dan memilih jaringan yang biasa ia gunakan. Keduanya percaya bahwa mereka telah melakukan apa yang diminta pihak lain.

Transaksi yang valid di blockchain belum tentu muncul di lokasi yang diantisipasi Lena. Token dan jaringan tempat ia berada adalah dua hal yang berbeda. Sebagai contoh, USDT tersedia sebagai TRC-20 di TRON, sebagai ERC-20 di Ethereum, dan juga di rantai lainnya. Sebuah bursa mungkin menawarkan dukungan untuk kombinasi token dan jaringan tertentu tetapi tidak untuk yang lain. Format alamat terkadang terlihat mirip di berbagai rantai, yang berarti pemeriksaan visual sederhana saja tidak cukup. Semuanya akan bergantung pada ke mana dana berakhir, siapa yang mengontrol alamat tujuan, dan apa yang didukung oleh layanan penerima untuk menentukan apakah dana dapat dipulihkan atau tidak. Bantuan mungkin tersedia, tetapi tidak ada jaminan bahwa dana akan dipulihkan dengan cepat atau secara gratis.

Pada akhirnya petugas bantuan memberi tahu Lena bahwa transfer tersebut dapat ditinjau. Ia kemudian meneruskan hash transaksi, mencari tahu jaringan mana yang digunakan, dan menunggu. Uang tersebut tidak lenyap secara ajaib dan tidak dapat diakses secara instan. Pemasok bertanya apakah pembayaran telah gagal. Lena merenungkan apakah ia telah merusak hubungan bisnis tersebut. Ketika ia meminta asisten membantunya menyusun tiket bantuan, ia diberikan draf pertama yang dirangkai dengan baik; dalam hal ini draf tersebut terbukti bermanfaat karena manusia telah menentukan apa yang sebenarnya terjadi.

Fakta bahwa model tidak dapat menjelaskan jaringan bukanlah masalahnya; model yang kompeten dapat menjelaskan kepada Lena apa itu TRC-20 dan ERC-20, memperjelas mengapa dompet dapat menampilkan token di satu rantai sementara bursa mengkreditkannya di rantai lain, menunjukkan kepadanya cara membaca transaksi di explorer, dan memandunya melalui antarmuka yang asing sebelum ia mengirim uang. Masalahnya bukan terletak pada fakta bahwa ia tidak tahu apa-apa; melainkan, ia mungkin tahu cukup banyak sehingga terlihat lengkap meskipun kehilangan satu detail penting yang mengubah transfer menjadi keberhasilan, bukan pelajaran yang mahal.

Risiko serupa terjadi jika pengguna meminta rekomendasi mengenai dompet, alamat kontrak, bridge, atau penyedia sewa Energy. Meskipun beberapa bagian informasi relatif stabil, detail lainnya dapat berubah dari jam ke jam. Model yang dilatih dengan data lama mungkin akan memberikan deskripsi tentang antarmuka yang telah dipindahkan atau layanan yang telah ditiru oleh penipu. Namun, karena model berkemampuan web sekarang dapat mengambil halaman yang lebih mutakhir, ini tetap tidak menjamin bahwa informasinya akurat. Hasil pencarian dapat mencakup iklan, situs tiruan, dokumentasi usang, atau ringkasan buatan yang serupa persis.

Pemasok Lena sama sekali bukan satu-satunya pihak yang menderita akibat kesalahannya. Jika pembayaran tersebut digunakan untuk membeli persediaan, karyawan mungkin harus menunggu hingga giliran kerja berikutnya. Jika perusahaannya kecil, pemiliknya mungkin harus meminta uang kepada keluarga mereka demi menjaga kelancaran pengiriman barang. Kesalahan teknis pun berubah menjadi beban sosial. Inilah sebabnya mengapa pertanyaan yang tepat bukan hanya apakah jawaban model itu 'akurat', melainkan apakah jawaban tersebut cukup komprehensif untuk memenuhi kebutuhan keputusan yang dihadapi dan apakah pengguna telah memeriksa bagian-bagian yang dapat melibatkan uang.

Tutor, Rekan Perancang, atau Orakel?

Akan lebih baik untuk menentukan peranannya sejak awal. Model berguna karena mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk belajar, menerjemahkan, mengorganisasi, atau menyusun draf. Namun, model bukanlah pengganti yang baik bagi manusia dalam hal mengambil tanggung jawab atas keputusan yang harus dihadapi individu tersebut. Dalam kasus Lena, menjelaskan biaya sumber daya adalah satu hal, dan memilih alamat tujuan sebelum mengirimkannya adalah hal lain.

Untuk mencapai hal ini, Anda harus meminta asisten menjelaskan perbedaan antara TRC-20 dan ERC-20, lalu membandingkan penjelasan tersebut dengan pemilih jaringan di dompet serta panduan resmi bursa untuk melakukan deposit. Asisten tersebut kemudian harus membuat daftar periksa sebelum pengiriman dan, jika memungkinkan, gunakan jumlah uji coba kecil.

Merupakan kesalahan jika meminta model memilih token yang akan naik nilainya minggu depan, menyalin alamat kontrak dari jawabannya, menyetujui router yang tidak dikenal, atau menerima situs web pertama yang ditetapkannya sebagai situs resmi, karena tindakan semacam itu memerlukan informasi terkini yang dapat diverifikasi secara independen serta penilaian risiko yang tidak dapat dilakukan model atas nama Lena.

Contoh baik lainnya adalah meminta model menyusun draf pesan untuk pemasok atau menyusun langkah-langkah terkait proses pembayaran, setelah itu manusia harus memeriksa rantai, alamat, jumlah, dan batas waktu sebelum menandatangani transaksi.

Cara Memverifikasi Tanpa Mengubah Setiap Pertanyaan Menjadi Proyek Penelitian

Lena tidak perlu menjadi insinyur keamanan agar verifikasi dapat terlaksana; yang diperlukan hanyalah melangkah keluar dari sesi obrolan setiap kali jawabannya melibatkan fakta terkini, kunci, izin, alamat, istilah produk, atau tindakan yang tidak dapat dibatalkan.

Alih-alih mengeklik tautan yang disalin ke dalam obrolan, ia dapat membuka situs web resmi dompet melalui sumber yang sudah ia percayai. Ia kemudian dapat memeriksa jaringan yang dipilih pada layanan pengirim terhadap jaringan yang ditampilkan di layar penerima. Dengan melihat dokumentasi resmi proyek dan menggunakan explorer yang andal, ia dapat memverifikasi alamat kontrak. Jika ia melakukan transfer dalam jumlah besar, ia harus memulainya dengan melakukan transaksi uji coba kecil, menunggu hingga terkonfirmasi, lalu mengirimkan sisanya. Dalam kasus di mana jumlah besar terlibat, pemeriksaan oleh manusia kedua dapat mendeteksi kesalahan yang secara tidak sengaja diulangi oleh model yang fasih.

Istilah "resmi" juga harus diperjelas; hanya karena sebuah situs web merupakan situs resmi untuk suatu dompet, bukan berarti situs tersebut adalah halaman resmi untuk suatu token. Akun bantuan resmi juga bisa ditiru di kolom balasan. Bahkan jika respons dari model menampilkan halaman yang sebenarnya sudah usang, respons tersebut tetap bisa salah. Untuk memverifikasi sesuatu, seseorang harus memeriksa dengan teliti sumber yang paling terkait erat dengan klaim tersebut, memeriksa kapan terakhir diperbarui, dan memastikan bahwa informasi tersebut merujuk pada rantai dan produk spesifik yang digunakan Lena. Artikel bantuan yang disalin bisa saja sudah ketinggalan zaman.

Perintah (prompt) yang praktis dapat mengubah arah percakapan: "Apa yang mungkin menyebabkan transfer ini gagal? Asumsi apa yang Anda gunakan, dan mana di antaranya yang dapat saya periksa sebelum melakukannya?" Pertanyaan berguna lainnya adalah, "Tunjukkan kepada saya dokumentasi resmi yang Anda gunakan, lalu beri tahu saya bagian mana yang merupakan interpretasi Anda sendiri." Pertanyaan-pertanyaan ini tidak menuntut bahwa model harus benar; sebaliknya, pertanyaan tersebut membuat ketidakpastian lebih sulit disembunyikan dan memberi pengguna sejumlah poin untuk diverifikasi.

Pengguna tidak boleh memasukkan seed phrase, private key, kata sandi bursa, kode sekali pakai, atau informasi pemulihan lainnya ke dalam sistem demi menerima bantuan. Asisten pendukung dapat menjelaskan hash transaksi atau mendeskripsikan pesan kesalahan tanpa memerlukan kunci yang diperlukan untuk mengotorisasi dompet. Jika sebuah jawaban meminta rahasia-rahasia tersebut, hentikan dan periksa permintaan tersebut dengan menghubungi penyedia melalui saluran bantuan resminya.

Tetaplah Menjadi Pihak yang Menandatangani

Setelah pembayaran diproses, Lena tetap menggunakan asisten tersebut. Ia kemudian mencoba merumuskan pertanyaan yang lebih baik, memintanya menerjemahkan halaman teknis ke dalam bahasa sehari-hari, dan kemudian memeriksa sendiri label akun tersebut. Ia meminta asisten untuk menyusun catatan untuk pemasok dan kemudian membuat perubahan pada draf tersebut sampai isinya secara akurat mendeskripsikan rantai persis yang telah ia pilih. Alih-alih meminta ramalan, ia meminta daftar periksa. Model ini terbukti bermanfaat dalam membantunya menjadi lebih cakap, alih-alih membuatnya menjadi lebih bergantung.

Ia juga merupakan orang yang memegang keputusan-keputusan yang tidak dialihkan. Meskipun asisten dapat membantu membandingkan dompet, ia tetap memeriksa sumber unduhan saat ini. Meskipun asisten mampu menjelaskan transaksi, ia memverifikasi hash transaksi tersebut. Meskipun asisten dapat menghasilkan kode, ia memeriksa pengujian dan izin produksinya. Meskipun asisten dapat menyarankan pertanyaan ke bagian bantuan, ia membaca jawabannya sebelum memutuskan cara menangani pelanggannya. Tanda tangan terakhir tetap berada di tangan seseorang yang memahami konsekuensi dari tanda tangan tersebut.

Keuntungan terbesar yang dapat ditawarkan AI saat terlibat dalam mata uang kripto bukanlah mengalihkan keputusan kepada pihak luar; melainkan membuat biaya menjadi lebih murah bagi orang-orang untuk menggunakan penilaian mereka sendiri. Seorang pendatang baru dapat mempelajari kosakata yang relevan sebelum mengalokasikan uang. Pengembang dapat mempercepat proses pembuatan prototipe dan kemudian menggunakan waktu yang dihemat untuk melakukan pengujian lebih lanjut. Seorang trader dapat meminta argumen tandingan terhadap suatu tesis daripada hanya menerima persetujuan begitu saja.

AI mungkin lebih baik daripada orang yang sibuk dalam meringkas dokumen panjang, mungkin mengetahui lebih banyak terminologi jaringan daripada teman di grup obrolan, dan bahkan bisa saja benar sembilan kali berturut-turut. Namun, tidak ada satu pun dari keunggulan ini yang memberikannya konteks milik Lena — yaitu hubungan dengan pemasok, tenggat waktu, jumlah pembayaran, akun bursa, dan kerugian akibat membuat kesalahan — karena pengetahuan hanya menjadi berharga jika dikaitkan dengan keputusan yang nyata.

AI akan menjadi lebih fasih, akan terhubung lebih erat dengan layanan waktu nyata, dan akan terintegrasi lebih penuh ke dalam dompet dan bursa. Akibatnya, kegunaannya akan meningkat dan verifikasi akan menjadi semakin penting. Antarmuka yang saat ini memberikan penjelasan tentang sebuah tombol suatu hari nanti mungkin menjadi pihak yang benar-benar menekan tombol tersebut. Dalam kasus seperti itu, tidak cukup hanya memeriksa apakah jawabannya benar, tetapi juga perlu mempertimbangkan izin apa yang dimiliki agen tersebut, apa yang dapat dilakukannya tanpa konfirmasi lebih lanjut, dan siapa yang akan bertanggung jawab jika ia bertindak berdasarkan asumsi yang salah.

Aturan Lena sederhana: setiap kali langkah berikutnya membutuhkan kunci, persetujuan, alamat, rantai, atau domain, jawabannya tetap berstatus draf sampai sumber resmi mengonfirmasinya. Sementara Lena berusaha memahami suatu konsep, asisten dapat bertindak sebagai tutor yang sabar; ketika ia memutuskan apa yang akan dibeli, asisten dapat membantu mengidentifikasi risiko tetapi tidak dapat mengubah tebakan menjadi riset. Percaya dan verifikasi tetap berlaku: periksa informasi di luar kalimat yang membuat keputusan tersebut tampak mudah.

Netts menyediakan sewa Bandwidth selain sewa Energy. Layanan ini tersedia melalui apiv2 - Anda dapat menggunakan LLM untuk menyiapkannya. Jangan lupa untuk selalu mencadangkan semuanya untuk berjaga-jaga setiap saat