A mitjans de març, la Universitat de Stanford va celebrar una conferència sobre Blockchain i IA, reunint professors, directors de startups i capitals de risc (VCs). L’objectiu principal de l’esdeveniment era la convergència de dues tecnologies importants: blockchain i IA. Tot i això, la conferència podria haver-se beneficiat d’un enfocament més marcadament centrant en Bitcoin i IA, tenint en compte la situació de lideratge de Bitcoin al mercat i les noves innovacions que emergeixen en solucions de nivell 2 de Bitcoin. Una qüestió clau durant l’esdeveniment va ser que la blockchain i la IA s’han desenvolupat en gran mesura com camps separats— cadascun amb els seus inversors, emprenedors, investigadors i comunitats. Tot i que la idea de fusionar aquests àmbits era ambiciosa, molts ponents es van mantenir centrats en les seves pròpies especialitats, trobant difícil establir connexions clares entre blockchain i IA. Podria dir-se que seria més precís anomenar-lo la Conferència Blockchain O IA. Per exemple, un capitalista de risc va fer una panoràmica general del sector de la IA, destacant els avenços remarcables en generació d’imatges, àudio i codi. Mentrestant, un investigador de DeepMind va parlar sobre l’aprenentatge automàtic adversarial, on petits ajustos a les dades d’entrada poden canviar radicalment la sortida d’una IA. Un exemple destacat va ser modificar només uns pocs píxels d’una imatge de un gat, fent que l’IA la malinterpretés com a guacamole. Pel que fa a la blockchain, les converses giraven al voltant de diversos protocols, però gran part de la tecnologia continua sent molt experimental o, en alguns casos, completament teòrica. Les integracions entre blockchain i IA encara són incipients, i les aplicacions en el món real encara no s’han materialitzat. Prova de Computació Una de les xerrades més il·luminadores va sortir de Dan Boneh, un criptògraf aplicat de Stanford, que va parlar sobre SNARKs (arguments no interactius breus de coneixement) i proves de coneixement zero. Aquests aborden un repte criptogràfic fonamental: demostrar de manera eficient el coneixement d’una computació. Aquest principi està ben consolidat en blockchain i criptografia.

Per exemple, facturar un número gran en primers és difícil computacionalment, però verificar la facturació mitjançant multiplicació és senzill. De la mateixa manera, trobar un capçalera d’un bloc amb un hash que compleixi amb una dificultat determinada és costós, mentre que verificar aquesta prova és barat. Aquesta diferència entre càlcul i verificació és essencial en els sistemes blockchain, on els nodes verifiquen contínuament la feina dels altres. A Bitcoin, els nodes validen signatures i la prova de treball dels miners. Els SNARKs amplien aquest concepte, permetent proves criptogràfiques que es poden verificar sense revelar informació sensible. A mesura que els agents d’IA esdevenen més autònomes, verificar càlculs mentre es preserva la privacitat serà un gran repte. Molts usuaris es mostren reticents a pujar dades sensibles a plataformes com OpenAI per motius de seguretat. Això genera una necessitat urgent de verificació que preservi la privacitat—una tècnica que permet als usuaris demostrar que un model d’IA ha realitzat un càlcul correctament sense revelar les dades subjacents. Aquesta tecnologia podria desbloquejar casos d’ús d’IA en camps sensibles com la salut, la defensa i les finances, on la protecció de dades és essencial. S’espera que evolucioni en una indústria multimilionària en els propers anys. Cal destacar que aquesta idea sorgeix dels xarxes blockchain que implementen tècniques criptogràfiques. Com va assenyalar Boneh, el concepte que una màquina pugui verificar de manera eficient el càlcul costós d’una altra va néixer amb Bitcoin, però podria trobar una segona gran aplicació en l’àmbit de la IA. De cara al futur, espero que les properes conferències posin més èmfasi en les contribucions de Bitcoin en aquestes àrees. Per exemple, BitVM s’aprofita dels conceptes de proves de zéro coneixement per connectar Bitcoin amb nous protocols de capa 2—podent permetre que agents d’IA interactuïn directament amb l’ecosistema de Bitcoin.