Prompt: Phát hiện Điều khoản Thiếu sót hoặc Chưa được Xác định – Phân tích Hợp đồng Thông minh – AI Pháp lý & Hành chính

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, tuân thủ cấu trúc yêu cầu:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

`Prompt template` này được thiết kế để yêu cầu AI phân tích một hợp đồng thông minh, tập trung vào việc xác định các điểm yếu trong cấu trúc và nội dung. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và bao gồm các thành phần sau:

• Yêu cầu cốt lõi: “Phân tích cấu trúc và nội dung của hợp đồng thông minh.” Đây là mệnh lệnh chính, định hướng hành động của AI.
• Mục tiêu phân tích cụ thể: “Liệt kê các điều khoản hoặc chức năng quan trọng có vẻ bị thiếu, mơ hồ, hoặc chưa được xác định rõ ràng…” Phần này thu hẹp phạm vi phân tích, yêu cầu AI tìm kiếm các vấn đề cụ thể (thiếu, mơ hồ, không rõ ràng).
• Tham số biến động (Variables):
  • [CÁC_TRƯỜNG_HỢP_QUAN_TRỌNG]: Đây là một placeholder yêu cầu người dùng cung cấp danh sách hoặc mô tả về các tình huống, sự kiện hoặc điều kiện quan trọng mà hợp đồng thông minh cần xử lý. Điều này có thể bao gồm các quy trình nghiệp vụ chính, các điểm chạm quan trọng, hoặc các yếu tố ảnh hưởng đến logic của hợp đồng.
  • [CÁC_KỊCH_BẢN_GOẠI_LỆ]: Placeholder này yêu cầu người dùng cung cấp các kịch bản bất thường, hiếm gặp, hoặc các tình huống rủi ro mà hợp đồng thông minh cần phải có cơ chế xử lý để tránh lỗi hoặc hành vi không mong muốn.

Việc sử dụng các placeholder ([...]) giúp prompt template này có tính linh hoạt cao, cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu dựa trên bối cảnh cụ thể của hợp đồng thông minh mà họ đang làm việc.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, template này hoạt động như sau:

• Định nghĩa nhiệm vụ (Task Definition): Yêu cầu AI thực hiện một quy trình phân tích (analysis) dựa trên một đầu vào (input) cụ thể là hợp đồng thông minh.
• Tập trung vào lỗ hổng (Focus on Vulnerabilities): Mục tiêu là không chỉ hiểu hợp đồng thông minh hoạt động như thế nào, mà còn chỉ ra những điểm “yếu” ở khía cạnh logic, pháp lý hoặc kỹ thuật trong hợp đồng.
• Tham số hóa (Parameterization): Các placeholder [CÁC_TRƯỜNG_HỢP_QUAN_TRỌNG] và [CÁC_KỊCH_BẢN_GOẠI_LỆ] đóng vai trò là các “đầu vào bổ sung” mà người dùng cung cấp để “hướng dẫn” AI. AI sẽ sử dụng thông tin này để:
  • Kiểm tra xem hợp đồng thông minh có xử lý đầy đủ các [CÁC_TRƯỜNG_HỢP_QUAN_TRỌNG] hay không.
  • Đánh giá mức độ sẵn sàng của hợp đồng thông minh để đối phó với [CÁC_KỊCH_BẢN_GOẠI_LỆ].
• Kết quả mong đợi (Expected Output): AI sẽ trả về một danh sách chi tiết các điều khoản hoặc chức năng bị lỗi, thiếu sót, hoặc không rõ ràng, có liên quan (hoặc không liên quan) đến các tham số người dùng đã cung cấp.

Sự kết hợp giữa yêu cầu phân tích chung và việc chỉ định các trường hợp cụ thể giúp AI cung cấp phản hồi chính xác và hữu ích hơn, thay vì đưa ra một phân tích quá chung chung.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử chúng ta có một hợp đồng thông minh đơn giản cho việc bán một sản phẩm số, và chúng ta muốn AI xác định các vấn đề tiềm ẩn liên quan đến việc hủy đơn hàng và xử lý thanh toán lỗi.

Ví dụ 1: Yêu cầu phân tích với các trường hợp quan trọng và ngoại lệ cụ thể

Prompt đã điền đầy đủ:

Phân tích cấu trúc và nội dung của hợp đồng thông minh. Liệt kê các điều khoản hoặc chức năng quan trọng có vẻ bị thiếu, mơ hồ, hoặc chưa được xác định rõ ràng, đặc biệt là liên quan đến [việc người mua hủy đơn hàng trong vòng 24 giờ sau khi thanh toán, việc người bán không giao sản phẩm đúng hẹn] hoặc [trường hợp người mua thực hiện thanh toán nhiều lần, trường hợp hệ thống thanh toán bên thứ ba gặp sự cố tạm thời].

Phản hồi mong đợi của AI (đoạn trích):

• Thiếu/Mơ hồ về việc hủy đơn hàng:
  • Hợp đồng chưa định nghĩa rõ ràng quy trình hủy đơn hàng trong vòng 24 giờ sau khi thanh toán. Cần có một hàm cancelOrder(orderId) được kích hoạt bởi người mua.
  • Cần làm rõ liệu việc hủy đơn hàng có tự động hoàn tiền hay không, và thời gian hoàn tiền dự kiến.
• Thiếu/Mơ hồ về giao sản phẩm đúng hẹn:
• Xử lý ngoại lệ thanh toán:
  • Chưa có cơ chế xử lý trường hợp người mua cố tình thực hiện thanh toán nhiều lần cho cùng một đơn hàng. Hợp đồng cần có logic để phát hiện và ngăn chặn hành vi này.
  • Hợp đồng hiện tại phụ thuộc hoàn toàn vào một dịch vụ thanh toán bên ngoài. Cần có cơ chế dự phòng hoặc thông báo lỗi rõ ràng nếu hệ thống thanh toán gặp sự cố.

Ví dụ 2: Yêu cầu phân tích tập trung hơn vào một khía cạnh cụ thể

Prompt đã điền đầy đủ:

Phân tích cấu trúc và nội dung của hợp đồng thông minh cho việc đấu giá. Liệt kê các điều khoản hoặc chức năng quan trọng có vẻ bị thiếu, mơ hồ, hoặc chưa được xác định rõ ràng, đặc biệt là liên quan đến [kết thúc phiên đấu giá, việc xác định người thắng cuộc] hoặc [trường hợp có gian lận bid, trường hợp hệ thống bị tấn công DDoS].

Phản hồi mong đợi của AI (đoạn trích):

• Kết thúc phiên đấu giá & Người thắng cuộc:
  • Chưa xác định rõ tiêu chí kết thúc phiên đấu giá (ví dụ: thời gian cố định, hoặc khi không còn bid mới trong một khoảng thời gian nhất định).
  • Cơ chế xác định người thắng cuộc cần được làm rõ. Liệu có áp dụng mức giá sàn (reserve price) không? Hợp đồng xử lý thế nào nếu không có bid nào đạt mức giá sàn?
• Xử lý ngoại lệ:
  • Thiếu cơ chế phát hiện và ngăn chặn hành vi “bid ảo” (shill bidding) hoặc các hình thức gian lận khác trong quá trình đấu giá.
  • Hợp đồng cần có cơ chế chống chịu hoặc khôi phục sau các cuộc tấn công từ chối dịch vụ (DDoS) có thể làm gián đoạn phiên đấu giá, ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của kết quả.

👉 Tóm lại

Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để yêu cầu AI thực hiện phân tích sâu về hợp đồng thông minh, đặc biệt hữu ích trong việc rà soát các lỗ hổng bảo mật, logic nghiệp vụ và sự rõ ràng trong các điều khoản. Khả năng tùy chỉnh cao thông qua các placeholder [CÁC_TRƯỜNG_HỢP_QUAN_TRỌNG] và [CÁC_KỊCH_BẢN_GOẠI_LỆ] cho phép người dùng tập trung vào các khía cạnh rủi ro hoặc quan trọng nhất đối với dự án của mình. Bằng cách cung cấp thông tin chi tiết cho các placeholder này, người dùng có thể nhận được phân tích chuyên sâu và các đề xuất khắc phục cụ thể, giúp nâng cao chất lượng và độ tin cậy của hợp đồng thông minh.