U sredini marta, Sveučilište Stanford održalo je konferenciju o Blockchainu i AI-u, okupivši profesore, ceoove startupova i venture kapitaliste (VC). Glavni fokus događaja bio je spoj dva značajna tehnološka područja: blockchain i AI. Međutim, konferencija bi možda imala koristi od jačeg naglaska na Bitcoin i AI, s obzirom na vodeću tržišnu poziciju Bitcoina i nove inovacije koje se javljaju u Layer 2 rješenjima za Bitcoin. Ključni problem na događaju bilo je to što su blockchain i AI uglavnom razvijeni kao odvojene oblasti—svaka s posebnim investitorima, poduzetnicima, istraživačima i zajednicama. Iako je ideja spajanja ovih domena bila ambiciozna, mnogi su govornici ostali fokusirani na svoje specijalnosti, boreći se da povuku jasne veze između blockchaina i AI-a. Možda bi to bilo preciznije nazvati Konferencijom o Blockchainu I AI-u ili. Na primjer, jedan venture kapitalist dao je široki pregled AI sektora, ističući zapaženi napredak u generisanju slika, audio zapisa i koda. U isto vrijeme, istraživač iz DeepMind-a osvrnuo se na adversarial machine learning, gdje sitne prilagodbe ulaznih podataka mogu drastično promijeniti izlaz AI-a. Zapažen primjer bio je izmjena samo nekoliko piksela na slici mačke, što je nagnalo AI da je pogrešno prepozna kao guacamole. Što se tiče blockchaina, razgovori su se vrtjeli oko raznih protokola, ali većina tehnologije ostaje vrlo eksperimentalna ili, u nekim slučajevima, potpuno teoretska. Integracije između blockchaina i AI-a još su u ranom stadiju, a stvarne primjene u stvarnom svijetu još nisu zaživjele. Dokaz o izračunu Jedan od najzanimljivijih govora održao je Dan Boneh, primijenjeni kriptograf sa Stanforda, koji je govorio o SNARK-ovima (sažetim neinteraktivnim dokazima znanja) i dokazima sa nulkomznanjem. Oni rješavaju ključni kriptografski izazov: efikasno dokazivanje poznavanja određene računarske operacije. Ovaj princip je dobro uspostavljen u blockchain tehnologiji i kriptografiji.

Na primjer, faktorizacija velikog broja na proste faktore je računski zahtjevna, ali provjera te faktorizacije množenjem je jednostavna. Slično tome, pronalazak zaglavlja bloka čiji je hash zadovoljavajuće težine je skup, dok je provjera tog dokaza jeftina. Ovaj jaz između računanja i provjere ključan je u blockchain sistemima, gdje čvorovi kontinuirano provjeravaju rad jedan drugog. U Bitcoinu, čvorovi validiraju potpise i dokaz o radu rudara. SNARK-ovi proširuju ovaj koncept, omogućavajući kriptografske dokaze koje je moguće provjeriti bez otkrivanja osjetljivih informacija. Kako AI agenti postaju autonomniji, provjera računanja uz očuvanje privatnosti bit će veliki izazov. Mnogi korisnici ustručavaju se da učitavaju osjetljive podatke na platforme poput OpenAI zbog sigurnosnih razloga. To stvara snažnu potrebu za privatnosno zaštitnom provjerom—metodom koja omogućava korisnicima da dokažu da je AI model ispravno izvršio računanje bez otkrivanja podataka. Takva tehnologija mogla bi otvoriti put za primjenu AI u osjetljivim oblastima poput zdravstva, odbrane i finansija, gdje je zaštita podataka od ključnog značaja. Očekuje se da će se to razviti u industriju vrijednu milijarde dolara u narednom desetljeću. Važno je napomenuti da ovaj koncept potječe iz blockchain mreža koje koriste kriptografske tehnike. Kako je Boneh istaknuo, ideja da jedna mašina efikasno verificira skupe račune druge nastala je iz Bitcoin-a, ali bi se mogla značajno proširiti i u AI. Gledajući unaprijed, nadam se da će buduće konferencije posvećivati više pažnje doprinosima Bitcoina u ovim područjima. Na primjer, BitVM se temelji na konceptima dokaza sa nulkomznanjem za povezivanje Bitcoina s novim Layer 2 protokolima—potencijalno omogućavajući AI agentima direktnu interakciju s Bitcoinovim ekosistemom.