Märtsikuu keskpaigas korraldas Stanfordi Ülikool konverentsi plokiahelast ja tehisintellektist, kus osalesid professorid, idufirmade juhid ning riskikapitalistid (VC-d). Ürituse peamine fookus oli kahe olulise tehnoloogia, plokiahela ja tehisintellekti kokkulangevusel. Siiski oleks konverentsil võinud suuremat tähelepanu pöörata Bitcoinile ja AI-le, arvestades Bitcoin’i juhtivat turupositsiooni ning uusi innovatsioone Bitcoin Layer 2 lahendustes. Ürituse üks võtmeküsimusi oli, et plokiahel ja AI on suuresti arenenud eraldi valdkondadena — igaüks oma investorite, ettevõtjate, teadlaste ja kogukondadega. Kuigi nende valdkondade ühendamise idee oli ambitsioonikas, püsisid paljud kõnelejused keskendunud oma erialale ning neil oli raskusi selgete ühenduste leidmisega plokiahela ja AI vahel. Võib-olla oleks täpsem olnud nimetada seda Plokiahela VÕI AI Konverentsiks. Näiteks andis üks riskikapitalist ülevaate AI valdkonnast, rõhutades märkimisväärset arengut pildide, heli ja koodi genereerimisel. Samal ajal käsitles DeepMind-i teadlane vasturääkiva masinaõppe teemat, kus väikeste muudatustega sisendandmetes saab oluliselt muuta AI väljundit. Näiteks muudeti mõne piksli võrra kassi pilti, misjärel AI ebatäpselt tõlgendas seda guacamole’ks. Plokiahela poolelt keskenduti erinevatele protokollidele, kuid suur osa tehnoloogiast jääb endiselt väga eksperimentaalseks või mõnel juhul täiesti teoreetiliseks. Plokiahela ja AI vaheline integreerimine on veel lapsekingades ning tegelikke rakendusi alles arendatakse. Tõestus arvutusest Üks silmapaistvamaid ettekandeid tuli Stanfordi rakenduskrüptograafilt Dan Bonehilt, kes rääkis SNARKidest (kompaktsetest mittetäielikest teadmiste argumentidest) ja null- teadmiste tõestustest. Need tegelevad põhiküsimusega krüptograafias: tõhusalt tõestada arvutamise teadmist. See põhimõte on plokiahelas ja krüptograafias hästi tuntud.

Näiteks suurnumber algarvudeks faktoriseerimine on arvutuslikult keeruline, kuid faktorisatsiooni kinnitamine korrutamisega on lihtne. Samamoodi on kallis leida ploki päise, mille hajutist vastab teatud raskusastmele, kuid selle tõestuse kontrollimine on odav. See vahe arvutamise ja kontrollimise vahel on plokiahelate süsteemides oluline, kuna võrgus olevad sõlmed kontrollivad pidevalt üksteise tehtut. Bitcoinis kontrollivad sõlmed allkirju ja kaevurite tööproovivõtteid. SNARK-id laienavad sellele kontseptsioonile, võimaldades krüptograafilisi tõestusi, mida saab kontrollida ilma tundlikku informatsiooni avaldamata. Kui AI agentuurid muutuvad üha iseseisvamateks, siis arvutuste kontrollimine privaatsust säilitades saab olema suur väljakutse. Paljud kasutajad peavad security huvides vältima tundliku teabe üleslaadimist platvormidele nagu OpenAI. See loob tugeva vajaduse privaatsust säilitava tõestuse järele — meetodi, mis võimaldab kasutajatel tõendada, et AI mudel on arvutuse õigesti teinud, ilma algandmeid avaldamata. Selline tehnoloogia võiks avada AI kasutusvõimalusi tundlikes valdkondades nagu tervishoid, kaitse ja rahandus, kus andmekaitse on kriitiline. Oodatavasti areneb sellest tulevikus mitme miljardi dollari suurune tööstusharu. Märkimisväärne on, et see idee pärineb plokiahelavõrkudest, kus kasutatakse krüptograafilisi tehnikaid. Nagu Boneh märkis, tekkis idee ühe masina efektiivselt teise arvukaid kulukaid arvutusi tõestada Bitcoinist, kuid see võib leida olulise teise rakenduse AI-s. Tulevikku vaadates loodan, et tulevased konverentsid pööravad rohkem tähelepanu Bitcoin’i panusele nende valdkondade arengusse. Näiteks põhineb BitVM null- teadmiste tõestuse kontseptsioonidel ning loob silla Bitcoin’i ja uute Layer 2 protokollide vahel — võimaldades AI agentidel otse suhelda Bitcoin’i ökosüsteemiga.