Följande är ett gästinlägg av Yannik Schrade, VD och medgrundare av Arcium. Under flera år har experter varnat allmänheten för farorna med artificiell intelligens och uttryckt särskilda bekymmer kring integritet, immateriella rättigheter och dataskydd. AI-sektorn har vuxit snabbt och beräknas upprätthålla en sammanlagd årlig tillväxttakt på 37 % fram till 2030, vilket sammanfaller med den fjärde industriella revolutionen som kännetecknas av framsteg inom kvantdatorer, robotik, bioteknik och AI. När AI-teknologin utvecklas ökar behovet av system som säkerställer transparens, säkerhet och förtroende—attribut som blockchain kan ge genom decentraliserade och verifierbara metoder som förbättrar integriteten hos AI-modeller. Den senaste lanseringen av DeepSeek förändrade AI-diskussionen, då dess kinesiska kopplingar väckte oro kring censur, särskilt kring känsliga politiska ämnen. Även om DeepSeek är öppen källkod—vilket möjliggör lokal drift och kontroll av användardata—saknar de flesta användare de tekniska färdigheterna eller resurserna för en effektiv lokal implementering, vilket belyser integritetsproblem. DeepSeeks oklara integritetspolicy understryker det akuta behovet av att integrera AI och blockchain, särskilt med tanke på de över 1, 7 miljarder meddelandena om dataintrång som rapporterades i USA förra året. Denna integration syftar till att skydda användarnas data, men om befintliga blockchain-noder kan uppnå detta är fortfarande en omdebatterad fråga. När AI och blockchain konvergerar sker betydande utvecklingar, såsom inom decentraliserad datalagring och stora språkmodeller (LLM).

Framträdandet av AI-agenter som ElizaOS, som fungerar som ett decentraliserat AI-riskkapital-DAO, illustrerar den transformerande potentialen hos AI-agenter i Web3-applikationer, inklusive handelsstrategier och dynamiska spel ekonomier. Dock väcker blockchainens offentliga natur integritetsfrågor, särskilt när AI-agenter automatiserar känsliga uppgifter som handel. Dessa utmaningar kräver konceptet Private AI, som kör AI-modeller på krypterad data för att mildra säkerhets- och integritetsproblem. Detta tillvägagångssätt öppnar upp nya användningsområden inom olika sektorer, där "DeFAI" indikerar sammanslagningen av decentraliserad finans (DeFi) och AI. Private AI underlättar inte bara säker handel på kedjan utan stöder även integritet inom hälsoinnovationer genom att tillåta AI att bearbeta känsliga patientdata i krypterat tillstånd. Detta möjliggör säkra, decentraliserade hälsoapplikationer som förbättrar diagnoser och trendanalys samtidigt som personlig information skyddas. Allteftersom förståelsen och tillämpningen av Private AI fortsätter att utvecklas kommer det att bli allt tydligare hur det kan främja både innovation och integritet, med betoning på deras sammansatthet.