मध्य मार्च में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय ने ब्लॉकचेन और AI पर एक सम्मेलन का आयोजन किया, जिसमें प्रोफेसर, स्टार्टअप सीईओ और वेंचरकैपिटलिस्ट (VCs) ने भाग लिया। इस आयोजन का मुख्य केंद्र बिंदु दोनों महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों का संलयन था: ब्लॉकचेन और AI। हालांकि, इस सम्मेलन को बिटकॉइन और AI पर अधिक केंद्रित किया जा सकता था, क्योंकि बिटकॉइन अपनी प्रमुख बाजार स्थिति पर है और बिटकॉइन लेयर 2 समाधानों में नई नवाचारें उभर रही हैं। कार्यक्रम में एक मुख्य मुद्दा यह था कि ब्लॉकचेन और AI मुख्य रूप से अलग-अलग क्षेत्रों के रूप में विकसित हुए हैं—हर एक के अपने निवेशक, उद्यमी, शोधकर्ता और समुदाय हैं। इन दोनों क्षेत्रों को मिलाने का विचार महत्वाकांक्षी था, लेकिन कई वक्ताओं ने अपने-अपने क्षेत्रों पर ही ध्यान केंद्रित किया, और ब्लॉकचेन और AI के बीच स्पष्ट संबंध बनाने में कठिनाई महसूस की। संभव है कि इसे "ब्लॉकचेन या AI सम्मेलन" कहना अधिक उपयुक्त होता। उदाहरण के लिए, एक वेंचर कैपिटलिस्ट ने AI क्षेत्र का व्यापक अवलोकन प्रदान किया, जिसमें इमेज, ऑडियो और कोड जेनरेशन में उल्लेखनीय प्रगति पर प्रकाश डाला। वहीं, एक DeepMind शोधकर्ता ने एडवर्सेरियल मशीन लर्निंग का उल्लेख किया, जिसमें इनपुट डेटा में थोड़े बदलाव से AI का आउटपुट काफी बदल सकता है। एक उल्लेखनीय उदाहरण था कि केवल कुछ पिक्सेल को बदलकर एक बिल्ली की तस्वीर को AI ने गुआकामोल समझना शुरू कर दिया। ब्लॉकचेन के क्षेत्र में, चर्चा विभिन्न प्रोटोकॉल के आस-पास घूमती रही, लेकिन अधिकांश प्रौद्योगिकी अभी भी अत्यधिक प्रयोगात्मक है या कुछ मामलों में पूरी तरह सैद्धांतिक। ब्लॉकचेन और AI के बीच इंटीग्रेशन अभी भी शुरुआती चरण में है, और वास्तविक दुनिया में इसके लागू करने की अभी संभावना है। प्रूफ ऑफ कॉम्प्यूटेशन एक सबसे प्रकाशमान बात का नेतृत्व दिया डैन बोनेह ने, जो स्टैनफोर्ड में एक लागू क्रिप्टोग्राफर हैं, जिन्होंने SNARKs (सारगर्भित बिना इंटरैक्टिव ज्ञान के तर्क) और जीरो-ज्ञान प्रमेयों के बारे में बात की। ये मुख्य क्रिप्टोग्राफिक चुनौती का समाधान करते हैं: किसी कंप्यूटेशन का ज्ञान प्रमाणित करने का दक्ष तरीका। यह सिद्धांत ब्लॉकचेन और क्रिप्टोग्राफी में अच्छी तरह से स्थापित है। उदाहरण के लिए, किसी बड़े नंबर को अभाज्य संख्याओं में विभाजित करना कठिन है, लेकिन इसके गुणा द्वारा फैक्टोराइज़ेशन की पुष्टि करना आसान है। इसी तरह, किसी ऐसे ब्लॉक हेडर को खोजना जिसमें हाश मीटिंग टारगेट कठिनाई हो, महंगा है, जबकि इस प्रमाण की जांच सस्ती है। कंप्यूटेशन और सत्यापन के बीच यह अंतर जरूरी है ब्लॉकचेन प्रणालियों में, जहां नोड्स लगातार एक-दूसरे के कार्य की पुष्टि करते रहते हैं। बिटकॉइन में, नोड्स हस्ताक्षरों और खननकर्ताओं के वर्क प्रमाण को मान्य करते हैं। SNARKs इस अवधारणा का विस्तार करते हुए क्रिप्टोग्राफिक प्रमेयों की अनुमति देते हैं, जिन्हें बिना संवेदनशील जानकारी उजागर किए सत्यापित किया जा सकता है। जैसे-जैसे AI एजेंट अधिक स्वायत्त होते जाएंगे, गणनाओं को सत्यापित करना और गोपनीयता बनाए रखना एक महत्वपूर्ण चुनौती होगी। कई उपयोगकर्ता सुरक्षा चिंताओं के कारण OpenAI जैसी प्लेटफार्मों पर संवेदनशील डेटा अपलोड करने में झिझकते हैं। यह गोपनीयता-संरक्षित सत्यापन की जरूरत को जन्म देता है—एक ऐसी विधि जो उपयोगकर्ताओं को यह साबित करने की अनुमति दे कि AI मॉडल ने सही तरीके से गणना की है, बिना मूल डेटा के प्रकटीकरण के। ऐसी तकनीकें स्वास्थ्य, रक्षा, और वित्त जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में AI के उपयोग के नए अवसर खोल सकती हैं, जहां डेटा संरक्षण अत्यंत महत्वपूर्ण है। माना जाता है कि आने वाले दशक में यह उद्योग अरबों डॉलर का हो सकता है। विशेष रूप से, यह विचार क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों को लागू करने वाले ब्लॉकचेन नेटवर्क से उत्पन्न हुआ है। बोनेह ने बताया, कि एक मशीन की महंगी गणना को दक्षता से सत्यापित करने का विचार बिटकॉइन से आया है, लेकिन इसका सबसे बड़ा दूसरा उपयोग AI में हो सकता है। आगे देखते हुए, मैं आशा करता हूँ कि भविष्य के सम्मेलनों में बिटकॉइन के इन क्षेत्रों में योगदान पर अधिक जोर दिया जाएगा। उदाहरण के लिए, BitVM जीरो-ज्ञान प्रमेयों पर आधारित है जो बिटकॉइन और नए लेयर 2 प्रोटोकॉल्स को जोड़ते हैं—जो सीधे AI एजेंटों को बिटकॉइन के परिदृश्य के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बना सकते हैं।