Il seguente è un post di ospite di Yannik Schrade, CEO e cofondatore di Arcium. Da anni, esperti avvertono il pubblico sui pericoli dell'intelligenza artificiale, sollevando preoccupazioni particolarmente riguardo alla privacy, alla proprietà intellettuale e alla protezione dei dati. Il settore dell'IA è cresciuto rapidamente e si prevede che manterrà un tasso di crescita annuale composto del 37% fino al 2030, in concomitanza con la Quarta Rivoluzione Industriale caratterizzata da avanzamenti nel calcolo quantistico, nella robotica, nella biotecnologia e nell'IA. Con il progresso della tecnologia IA, c'è una crescente necessità di sistemi che garantiscano trasparenza, sicurezza e fiducia: attributi che la blockchain può fornire attraverso metodi decentralizzati e verificabili che migliorano l'integrità dei modelli di IA. Il recente lancio di DeepSeek ha spostato la conversazione sull'IA, poiché le sue connessioni cinesi hanno sollevato preoccupazioni riguardo alla censura, in particolare su temi politici sensibili. Anche se DeepSeek è open source—consentendo l'operazione locale e il controllo dei dati degli utenti—la maggior parte degli utenti non possiede le competenze tecniche o le risorse per un'efficace attuazione locale, mettendo in evidenza problemi di privacy. La politica sulla privacy poco chiara di DeepSeek sottolinea l'urgenza di integrare IA e blockchain, specialmente alla luce dei oltre 1, 7 miliardi di avvisi di violazione dei dati riportati negli Stati Uniti lo scorso anno. Questa integrazione mira a proteggere i dati degli utenti, ma la questione se i nodi blockchain esistenti possano raggiungere questo obiettivo è ancora dibattuta. Con la convergenza tra IA e blockchain, si stanno verificando sviluppi significativi, come nel caso dello storage decentralizzato dei dati e dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

L'emergere di agenti IA come ElizaOS, che funge da DAO di venture capital IA decentralizzata, illustra il potenziale trasformativo degli agenti IA nelle applicazioni Web3, incluse strategie di trading e economie di gioco dinamiche. Tuttavia, la natura pubblica della blockchain solleva preoccupazioni sulla privacy, particolarmente quando gli agenti IA automatizzano compiti sensibili come il trading. Queste sfide rendono necessario il concetto di AI Privata, che esegue modelli di IA su dati crittografati per alleviare i problemi di sicurezza e privacy. Questo approccio sblocca nuovi casi d'uso in vari settori, con "DeFAI" che indica la fusione della finanza decentralizzata (DeFi) e dell'IA. L'IA Privata non solo facilita transazioni sicure sulla blockchain, ma supporta anche la privacy nell'innovazione sanitaria consentendo all'IA di elaborare dati sensibili sui pazienti in uno stato crittografato. Questo abilita applicazioni sanitarie decentralizzate sicure che migliorano la diagnosi e il monitoraggio delle tendenze, tutelando nel contempo le informazioni personali. Man mano che la comprensione e l'applicazione dell'IA Privata continuano a evolversi, sarà sempre più chiaro come essa possa promuovere sia l'innovazione che la privacy, sottolineando la loro interconnessione.