中國創業公司香儂科技（Shannon.AI）與斯坦福大學、加州大學圣塔芭芭拉分校以及密歇根大學的研究人員合作，發布了一份白皮書，詳細介紹了用機器學習算法來識別加密貨幣騙局。

目前還沒有明確的方法可以確定最初的投幣產品（ICO）是否是一種騙局，但基于機器學習的研究方法可以更容易地避免最明顯的投機產品。除了騙子之外，這對每個人都有好處。

中國創業公司香儂科技（Shannon.AI）與斯坦福大學、加州大學圣塔芭芭拉分校和密歇根大學的研究人員合作，最近發布了一份白皮書，詳細介紹了一種旨在發現加密貨幣騙局的AI。

說到加密貨幣投資，只有一種可靠的方法能避免被騙——不要投資。當然，玩轉比特幣的那幫人忽悠你說，只要炒幣，任何人都可以開著蘭博基尼飛上月球，但實際情況是，去年大多數ICO都是以詐騙或失敗告終。

正如研究人員在他們的白皮書中所說：“盡管ICO能夠提供公平合法的投資機會，但眾籌的便利為不擇手段的企業使用ICO執行‘泵送和轉儲’計劃創造了機會和激勵機制，ICO發起人在這些計劃中推動了眾籌的加密貨幣，然后迅速‘轉儲’硬幣以獲取利潤。”

那么如何將騙局與合法的競爭者區分開來呢？沒有簡單的答案，幾乎完全缺乏任何監管規定，因此無法“證明”一個騙局，直到為時已晚。 這不是在傳播恐懼，這就是簡單的事實。

部分原因是白皮書和網站讓他們看起來具有一定的合法性。簡單地說，大多數騙子都算上你不會花太多的時間去研究他們的硬幣，他們可以更好的偽裝自己的身份。絕大多數加密貨幣社區毒性一般和類似抬價的性質使問題變得更加嚴重。 當你有一大群人相互投資，并且通過賞金項目傳播積極的信息時，通過與參與其中的人交談，就不可能清楚地了解硬幣的合法性。

Shannon.AI團隊的白皮書概述了用機器學習來區分詐騙和合法項目：

“通過分析2,251個ICO項目，我們將數字貨幣的生命周期和價格變動以及各種級別的ICO信息（包括其白皮書，創始團隊，GitHub存儲庫，網站等）相關聯以獲得最佳設置來識別詐騙項目，系統精確度達到了0.83，F1值為0.8。”

即使它不是革命性的，也很振奮人心。 這篇文章中基于算法的系統自動化了精明的投資者已經在做的事情，通過找出公開可用的信息來繪制硬幣的全貌。 正如團隊指出的那樣，有好處的原因有以下兩點：

“與人性化評分系統相比，ICORATING具有兩個關鍵優勢。 （1）客觀性：機器學習模型涉及較少關于世界的先驗知識，而是從數據中學習因果關系，而人類專家大量參與設計的系統，則不可避免地會引入偏見。 （2）不法行為人操縱的困難：信用評級結果是通過黑盒訓練從機器學習模型輸出的，這個過程能夠最小化人員參與和干預。”

可悲的是，由于這些騙局的性質，當人類研究人員舉起紅旗警告一個似乎是騙局的項目時，這些警告通常被加密貨幣持有者視為“付費攻擊”或疑心太重，即使它們來自有聲望的新聞站點。公司攻擊信使比解決合法研究人員和記者指出的任何問題更容易。

但是，如果一個在黑匣子中工作的AI根據相同的現成信息得出相同的結論，那么可以認為它更值得信賴。 Shannon.AI算法不會做任何人無法做到的事情，但它們做得更快，并且準確度更高。除非你是一個記者或研究人員，每天都花費大量時間閱讀白皮書，網站和Github存儲庫，否則你可能會丟失關鍵信息。 AI在很短的時間內完成同樣的工作可能會讓騙局ICO成為過去的事情，至少只剩少數。

已經有合作方與研究團隊聯系，了解是否有計劃讓該系統作為工具進入市場，或者他們是否會進一步開發該系統。與此同時，謹慎交易：對于每一個投資數百萬加密貨幣的人來說，成千上萬的人希望他們在投資之前注意紅旗。