Március közepén a Stanford Egyetemen konferenciát rendeztek a blokklánc és a mesterséges intelligencia témakörében, amelyen professzorok, startup-vezérigazgatók és kockázati tőkealap-kezelők vettek részt. Az esemény fő fókuszát két jelentős technológia találkozása képezte: a blockchain és az AI. Ugyanakkor a konferencia talán jobban hasznot húzott volna abból, ha hangsúlyosabban foglalkozik a Bitcoinnal és az AI-kkal, tekintettel a Bitcoin vezető pozíciójára a piacon és az új innovációkra, amelyek a Bitcoin második rétegű megoldásaiban jelennek meg. Az egyik fő kérdés az eseményen az volt, hogy a blockchain és az AI nagy részben különálló területekként fejlődtek – mindegyik saját befektetőkkel, vállalkozókkal, kutatókkal és közösségekkel. Bár a területek összekapcsolásának ötlete ambiciózus volt, sok előadó inkább saját szakterületére fókuszált, és nehezére esett világosan összekötni a blockchain és az AI között. Sőt, talán pontosabb lett volna azt mondani: Blockchain VAGY AI konferencia. Például egy kockázati tőkealap-kezelő általános áttekintést adott az AI szektorról, kiemelve a kiváló fejlődést kép-, hang- és kódgenerálás terén. Eközben egy DeepMind kutató az adverszáriális gépi tanulásról beszélt, ahol apró módosítások az input adatokon radikálisan megváltoztathatják az AI kimenetét. Egy figyelemre méltó példa az volt, amikor csupán néhány pixel módosításával egy macskaképet, az AI tévesen guacamoleként azonosított. A blockchain oldaláról a beszélgetések különféle protokollokra irányultak, azonban sok technológia még mindig kimondottan kísérleti vagy egyes esetekben teljesen elméleti szinten tart. A blockchain és az AI közötti integrációk még kezdeti stádiumban vannak, és a valódi alkalmazások még nem váltak valósággá. Hitelesítés a Számításokért Az egyik legérdekesebb előadást Dan Boneh, a Stanford alkalmazott kriptográfus főként a SNARK-ok (rövid, nem interaktív tudás-érvényesítések) és a nulla-ismeret bizonyítékok témájában tartotta. Ezek egy lényeges kriptográfiai kihívást oldanak meg: hatékonyan bizonyítani, hogy valaki tud egy számítás eredményét. Ez a elv már jól ismert a blockchain és a kriptográfia területén.

Például egy nagy szám faktorizálása elsőre nehéz számítási feladat, de a felbontás ellenőrzése szorzással könnyű. Hasonlóképpen, egy blokk fejlécének hash értékének elérése egy adott nehézségi szinthez költséges folyamat, míg ettől a bizonyíték ellenőrzése olcsó. Ez a különbség a számítás és az ellenőrzés között alapvető a blockchain rendszerekben, ahol a csomópontok folyamatosan hitelesítik egymás munkáját. A Bitcoin esetében a csomópontok ellenőrzik a aláírásokat és a bányászok munkabizonyítékát. A SNARK-ok továbbfejlesztik ezt a koncepciót, lehetővé téve kriptográfiai bizonyítékok készítését, amelyeket anélkül lehet ellenőrizni, hogy az érzékeny adatokat nyilvánosságra hoznánk. Ahogy egyre autonómabbá válnak az AI-ügynökök, a számítások hitelesítése és a magánélet védelme komoly kihívás lesz. Sok felhasználó tart attól, hogy érzékeny adatokat töltsön fel olyan platformokra, mint például az OpenAI, biztonsági aggályok miatt. Ezért erőteljes igény mutatkozik olyan magánéletet megőrző ellenőrzési módszerek iránt, amelyek lehetővé teszik a felhasználóknak, hogy igazolják, egy AI modell helyesen hajtott végre egy számítást anélkül, hogy az alapul szolgáló adatokat nyilvánosságra hoznák. Ez a technológia lehetővé teheti az AI alkalmazásokat érzékeny területeken is, például egészségügyben, védelemben és pénzügyi szektorban, ahol az adatvédelem kulcsfontosságú. Várhatóan ez az iparág az elkövetkező évtizedben több milliárd dolláros piacra nő ki. Fontos megjegyezni, hogy ez az ötlet a kriptográfiai módszereket alkalmazó blockchain hálózatokból származik. Mint Boneh hangsúlyozta, a gépek hatékony egymás ellenőrzése az összetettebb számítások esetében a Bitcoinból indult ki, de esetleg nagyobb második alkalmazását az AI fogja jelenteni. Előre tekintve arra számítok, hogy a jövőbeni konferenciák nagyobb hangsúlyt fognak fektetni a Bitcoin hozzájárulásaira ezen a területen. Például a BitVM a nulla-ismeret bizonyítási elveket építi fel arra, hogy hidat képezzen a Bitcoin és az új második réteg protokollok között—ez lehetővé téve, hogy az AI-ügynökök közvetlenül léphessenek kapcsolatba a Bitcoin ökoszisztémájával.