Følgende er et gæsteindlæg af Yannik Schrade, CEO og medstifter af Arcium. I årevis har eksperter advaret offentligheden om farerne ved kunstig intelligens og rejst bekymringer, især om privatliv, intellektuel ejendom og databeskyttelse. AI-sektoren er vokset hurtigt og forventes at opretholde en sammensat årlig vækstrate på 37 % frem til 2030, samtidig med at den fjerde industrielle revolution præges af fremskridt inden for kvantecomputing, robotteknologi, bioteknologi og AI. Som AI-teknologien skrider frem, er der et voksende behov for systemer, der sikrer gennemsigtighed, sikkerhed og tillid—attributter, som blockchain kan tilbyde gennem decentrale og verificerbare metoder, der forbedrer integriteten af AI-modeller. Den nylige lancering af DeepSeek ændrede samtalen om AI, da dens kinesiske forbindelser udløste bekymringer omkring censur, især vedrørende følsomme politiske emner. Selvom DeepSeek er open source—og muliggør lokal drift og kontrol af brugerdata—mangler de fleste brugere tekniske færdigheder eller ressourcer til effektiv lokal implementering, hvilket fremhæver problemer med privatlivets fred. DeepSeek’s uklare privatlivspolitik understreger det presserende behov for at integrere AI og blockchain, især i lyset af over 1, 7 milliarder meddelelser om databrud, der blev rapporteret i USA sidste år. Denne integration sigter mod at beskytte brugernes data, men om eksisterende blockchain-noder kan opnå dette er stadig til debat. Når AI og blockchain konvergerer, sker der betydelige udviklinger, såsom inden for decentraliseret datalagring og store sprogmodeller (LLM'er).

Fremkomsten af AI-agenter som ElizaOS, der fungerer som en decentraliseret AI venturekapital DAO, illustrerer det transformative potentiale af AI-agenter i Web3-applikationer, herunder handelsstrategier og dynamiske spiløkonomier. Dog rejser blockchainens offentlige natur bekymringer om privatliv, især når AI-agenter automatiserer følsomme opgaver som handel. Disse udfordringer nødvendiggør konceptet Private AI, som kører AI-modeller på krypterede data for at afhjælpe sikkerheds- og privatlivsproblemer. Denne tilgang åbner nye anvendelsestilfælde på tværs af forskellige sektorer, hvor "DeFAI" indikerer fusionen af decentraliseret finans (DeFi) og AI. Private AI letter ikke kun sikker handel på kæden, men understøtter også privatliv i innovation inden for sundhedsvæsenet ved at tillade AI at behandle følsomme patientdata i en krypteret tilstand. Dette muliggør sikre, decentrale sundhedsapplikationer, der forbedrer diagnose og trendsporing, samtidig med at de beskytter personlige oplysninger. Efterhånden som forståelsen og anvendelsen af Private AI fortsætter med at udvikle sig, vil det blive stadig tydeligere, hvordan det kan fremme både innovation og privatliv, hvilket understreger deres indbyrdes forbindelse.