Um detector de transações criminosas em bitcoin acertava 86% dos casos, com pouquíssimos falsos positivos. Após a queda de um grande mercado da dark web, ele passou a acertar só 2%. O código era o mesmo — quem mudou foi o crime. 🔎₿ 🧵

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Vamos por partes: transações de bitcoin são registradas numa blockchain pública. Ela não exibe nomes, mas guarda para sempre valores, horários e os endereços que enviaram e receberam moedas.

Isso torna o bitcoin pseudônimo, não anônimo. Se autoridades ou corretoras conseguem associar um endereço a uma pessoa, podem mapear as transações conectadas a ele. É por isso que rastrear fluxos em BTC virou uma indústria.

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A base usada no estudo, divulgada pela Elliptic com pesquisadores do MIT, reuniu cerca de 200 mil transações reais classificadas como lícitas ou ilícitas, ao longo de 49 quinzenas.

O algoritmo era uma “floresta aleatória”: centenas de árvores de decisão fazem perguntas sobre o padrão da transação e votam no resultado. É como combinar muitos analistas, cada um observando um sinal diferente.

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Treinado nas primeiras 34 quinzenas, o modelo funcionou muito bem no início. Mas, perto da quinzena 43, um grande mercado ilegal foi fechado — provavelmente o AlphaBay, derrubado em 2017 numa operação internacional.

Com o AlphaBay fora do ar, usuários e operadores mudaram rotas, carteiras e hábitos. O detector havia aprendido o “jeito antigo” do dinheiro ilícito circular. Quando o ambiente mudou, seus padrões deixaram de valer.

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A lição é direta: IA não é oráculo. Em cripto, modelos de vigilância precisam ser atualizados, auditados e usados com regras claras para evitar erros contra usuários legítimos. Blockchain registra o passado; prever o próximo movimento exige contexto.