U ožujku sredinom mjeseca Sveučilište Stanford održalo je konferenciju o blockchainu i umjetnoj inteligenciji, okupljajući profesore, direktore startupova i rizične investitore (VC-ove). Glavni je fokus događaja bio na susretu dviju značajnih tehnologija: blockchaina i AI-ja. Međutim, konferencija bi mogla imati koristi od snažnijeg fokusa na Bitcoin i AI, s obzirom na vodeću tržišnu poziciju Bitcoina i nove inovacije koje se pojavljuju u Bitcoin Layer 2 rješenjima. Ključno pitanje na događaju bilo je da su blockchain i AI uglavnom razvijali kao zasebna područja—svako s različitim ulagateljima, poduzetnicima, istraživačima i zajednicama. Iako je ideja spojiti ta dva područja bila ambiciozna, mnogi su govornici ostali usredotočeni na svoja stručna područja, teško uspostavljajući jasne veze između blockchaina i AI-ja. Moglo bi se argumentirati da bi naziv Konferencija o Blockchainu ILI AI-ju bio točniji. Na primjer, jedan rizični kapitalist dao je opći pregled sektora AI-ja, ističući zapaženi napredak u generiranju slika, zvuka i koda. U međuvremenu, istraživač iz DeepMind-a osvrnuo se na adverzarnu strojnu inteligenciju, gdje sitne prilagodbe ulaznih podataka mogu drastično promijeniti izlaz AI-ja. Zapaženi primjer bio je promjena samo nekoliko piksela na slici mačke, što je izazvalo da AI pogrešno prepozna tu sliku kao guacamole. Na području blockchaina, razgovori su se vrtjeli oko raznih protokola, no većina tehnologije ostaje izrazito eksperimentalna ili u nekim slučajevima potpuno teoretska. Integracije između blockchaina i AI-ja još su u ranoj fazi, a stvarne primjene u stvarnom svijetu tek se očekuju. Potvrda računanja (Proof of Computation) Jedan od najosvježujućih govora održao je Dan Boneh, primijenjeni kriptograf s Stanforda, koji je govorio o SNARK-ovima (sažetim neinteraktivnim argumentima znanja) i dokazima s nulskom znanjem. Ovi rješavaju temeljni kriptografski izazov: učinkovito dokazivanje poznavanja računanja. Ovaj princip je dobro poznat u blockchainu i kriptografiji.

Na primjer, faktorizacija velikog broja na proste faktore je računarski izazovna, ali potvrda te faktorizacije putem množenja jednostavna je. Slično tomu, pronalazak zaglavlja bloka čiji je hash unutar određene težine zahtjevan je zadatak, dok je potvrda takvog dokaza jeftina. Ovaj jaz između računanja i potvrde ključan je u blockchain sustavima, gdje čvorovi stalno provjeravaju rad jedni drugih. U Bitcoinu, čvorovi potvrđuju potpise i dokaz rada rudara. SNARK-ovi proširuju taj koncept, omogućavajući kriptografske dokaze koje je moguće provjeriti bez otkrivanja osjetljivih podataka. Kako AI agenti postaju autonomniji, provjera računanja uz očuvanje privatnosti bit će veliki izazov. Mnogi korisnici oklevaju s prijenosom osjetljivih podataka na platforme poput OpenAI-ja zbog sigurnosnih briga. To stvara snažnu potrebu za provjerom koja štiti privatnost—metoda kojom korisnici mogu dokazati da je AI model točno izvršio računanje, a da pritom ne otkriju početne podatke. Takva tehnologija mogla bi otvoriti put za primjene AI-ja u osjetljivim područjima poput zdravstva, obrane i financija, gdje je zaštita podataka od ključne važnosti. Očekuje se da će se u sljedećem desetljeću razviti u industriju vrijednu više milijardi dolara. Zanimljivo je da ovaj koncept potječe iz blockchain mreža koje implementiraju kriptografske tehnike. Kako je Boneh istaknuo, ideja da jedna mašina učinkovito potvrdi skupu skupih računanja druge nastala je u kontekstu Bitcoina, ali bi se mogla značajno proširiti i u AI-ju. Gledajući unaprijed, nadam se da će buduće konferencije posvetiti više pažnje doprinosima Bitcoina u ovim područjima. Na primjer, BitVM koristi koncepte dokazivanja s nulskom znanjem za povezivanje Bitcoina s novim Layer 2 protokolima—što bi potencijalno omogućilo AI agentima da izravno komuniciraju s Bitcoin ekosustavom.