في منتصف مارس، أقامت جامعة ستانفورد مؤتمرًا حول تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي، حضره أساتذة ومديرو شركات ناشئة ومخاطرون استثماريون (VCs). كان التركيز الأساسي للفعالية على تقارب تقنيتين مهمتين: البلوكشين والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كان من الممكن أن يستفيد المؤتمر بشكل أكبر من التركيز على البيتكوين والذكاء الاصطناعي، نظرًا لمكانة البيتكوين الرائدة في السوق والابتكارات الجديدة التي تظهر في حلول الطبقة الثانية للبيتكوين. كانت قضية رئيسية في الحدث أن البلوكشين والذكاء الاصطناعي تطورا إلى حد كبير كمجالات منفصلة، كل منهما يضم مستثمرين ورواد أعمال وباحثين ومجتمعات خاصة به. وعلى الرغم من أن فكرة دمج هذين المجالين كانت طموحة، إلا أن العديد من المتحدثين ظلوا مركزين على تخصصاتهم الخاصة، وواجهوا صعوبة في رسم روابط واضحة بين البلوكشين والذكاء الاصطناعي. وربما كان من الدقة أن تُسمى conference البلوكشين أو الذكاء الاصطناعي بدلاً من ذلك. على سبيل المثال، قدم مستثمر مخاطر نظرة عامة واسعة على قطاع الذكاء الاصطناعي، مسلطًا الضوء على التقدم الملحوظ في توليد الصور والصوت والكود. في حين تحدث باحث من شركة DeepMind عن التعلم الآلي المناهض، حيث يمكن لتعديلات بسيطة على بيانات الإدخال أن تغير بشكل جذري مخرجات الذكاء الاصطناعي. وكان مثال بارز هو تغيير بضع بكسلات فقط في صورة قط، مما أدى إلى خطأ الذكاء الاصطناعي في التعرف عليها على أنها جواكامولي. أما على صعيد البلوكشين، فتمحورت النقاشات حول بروتوكولات مختلفة، لكن الكثير من التقنيات لا تزال في مرحلة تجريبية عالية، أو في حالات معينة نظرية تمامًا. لا تزال عمليات الدمج بين البلوكشين والذكاء الاصطناعي في مراحلها المبكرة، ولم تظهر حتى الآن تطبيقات عملية على أرض الواقع. برهان الحوسبة كان أحد العروض الأكثر إيضاحًا من تقديم دان بون، عالِم التشفير التطبيقي في جامعة ستانفورد، الذي تحدث عن تقنية SNARKs (الحجج المختصرة غير التفاعلية للمعرفة) وأدوات الإثبات بصفر معرفة. تتناول هذه التقنيات تحديًا رئيسيًا في علم التشفير: إثبات المعرفة بحوسبة معينة بكفاءة. يُعد هذا المبدأ راسخًا في مجالي البلوكشين والتشفير.

على سبيل المثال، من الصعب حساب عدد كبير من الأعداد الأولية، لكن من السهل التحقق من صحة العامل بطريقة الضرب. بالمثل، العثور على رأس كتلة يتوافق مع هدف صعوبة معين، عملية مكلفة، بينما التحقق من صحة هذا الإثبات يكون بسيطًا. الفجوة بين الحوسبة والتحقق منها مهمة جدًا في أنظمة البلوكشين، حيث تقوم العقد بتحقيق عمل بعضها البعض باستمرار. في البيتكوين، تتحقق العقد من التواقيع ودليل العمل الذي يقدمه المعدنون. توسع تقنية SNARKs هذا المفهوم، وتسمح بإثباتات تشفيرية يمكن التحقق منها بدون الكشف عن المعلومات الحساسة. مع زيادة استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي، سيكون التحقق من العمليات مع الحفاظ على الخصوصية تحديًا كبيرًا. يتردد العديد من المستخدمين في رفع البيانات الحساسة إلى منصات مثل OpenAI بسبب مخاوف أمنية. وهذا يخلق حاجة قوية إلى تقنيات التحقق الخصوصي، وهي طرق تتيح للمستخدمين إثبات أن نموذج الذكاء الاصطناعي قام بعملية بشكل صحيح دون الكشف عن البيانات الأساسية. يمكن أن تفتح هذه التكنولوجيا مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة مثل الرعاية الصحية والدفاع والمالية، حيث حماية البيانات أمر حاسم. ومن المتوقع أن تتطور هذه التقنيات إلى صناعة بمليارات الدولارات خلال العقد القادم. ومن الملفت أن هذه الفكرة نشأت من الشبكات البلوكتشين التي تعتمد على تقنيات التشفير. وكما ذكر بون، فإن مفهوم التحقق بكفاءة من عمليات حسابية مكلفة من قبل جهاز واحد لآخر نشأ من البيتكوين، لكنه قد يجد تطبيقًا رئيسيًا ثانيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. أما المستقبل، فآمل أن تولي المؤتمرات القادمة مزيدًا من التركيز لمساهمات البيتكوين في هذه المجالات، خاصة أن تقنية BitVM تبني على مفاهيم إثبات الصفر المعرفة لتجسير الفجوة بين البيتكوين وبروتوكولات الطبقة الثانية الجديدة، مما قد يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل مباشرة مع نظام بيتكوين البيئي.