Á miðjum marsmánuði hélt Stanford háskóli ráðstefnu um Blockchain og Gervigreind, þar sem fólk úr prófessorsviðinu, forstjórar sprotafyrirtækja og fjárfestar (VCs) hittust. Aðal áherslan var á samruna tveggja stórra tækni: blockchain og gervigreind. Hins vegar hefði ráðstefnan getað nytt betur af meiri áherslu á Bitcoin og gervigreind, miðað við leiðandi stöðu Bitcoin á markaðnum og nýjar nýjungar sem kunna að koma fram í Bitcoin Layer 2 lausnum. Eitt grundvallarvandamál á ráðstefnunni var að blockchain og gervigreind hafa þróast að mestu sem aðskilin svið—hvert með sínar sérstöku fjárfesta, frumkvöðla, rannsóknaraðila og samfélög. Þó að hugmyndin um að sameina þessi svæði væri hugleiðing áberandi, héldu margir ræðumenn sér mest við eigin sérsvið og áttu erfitt með að draga skýr tengsl milli blockchain og gervigreindar. Hugsanlega hefði verið réttast að kalla hana Blockchain EÐA Gervigreindarfundinn. Til dæmis gaf fjárfestingasjóður almenna yfirsýn yfir gervigreindargeirann, með áherslu á framfarir í mynd-, hljóð- og kóðamyndun. Á sama tíma fjallaði starfsmaður hjá DeepMind um mótastafræna vélrænni námun, þar sem litlar breytingar á inntaksgögnum geta breytt árangri gervigreindar verulega. Dæmi um þetta var að breyta aðeins nokkrum piksli í mynd af köku, sem varð til þess að gervigreindin mistókst að þekkja hana og Trúði því að hún væri Guacamole. Á blockchain helmingnum snerust samtöl um ýmsar protokoller, en stór hluti tækninnar er enn mjög tilraunakenndur eða í sumum tilfellum alveg á fræðilegu stigi. Samvinna milli blockchain og gervigreindar er enn í upphafi, og raunveruleg not í heimi er enn ekki komin fram. Proof of Computation Eitt af þeim fyrirlestrum sem gáfu mest innilokunartilfinningu var frá Dan Boneh, sem er hagnýtt dulkóðunarfræðingur við Stanford, og talaði um SNARKs (stutt, ekki-samskiptarök fyrir þekkingu) og Zero-Knowledge proof. Þau leysa kjarnavandamál í dulkóðun: að sannreyna þekkingu á útreikningi á skilvirkan hátt. Þetta grundvallar hugtak er vel þekkt í blockchain og dulkóðun.

Til dæmis er erfitt að aðgreina stórt tala í stuðla, en auðvelt að sannreyna margföldun þessa talniprogramms. Á sama hátt er dýrt að finna haus blokkarlínu þar sem háskann hitnar að ákvörðunarstig, en ódýrt að sannreyna þetta. Þessi munur á milli útreikninga og sannprófunar er grundvallar í blockchain kerfum, þar sem netkerfi sannreyna stöðugt hvort annað. Í Bitcoin eru netkerfi að sannreyna undirskriftir og sönnun vinnu þátttakenda. SNARKs gera kleift að sýna sönnun um útreikninga sem hægt er að sannreyna án þess að opinbera viðkvæmar upplýsingar. Þegar gervigreindargerðar verða sjálfvirkari, mun það vera áskorun að sannreyna útreikninga á meðan hún verndar friðhelgi. Margir notendur eru hvorki áhugasamir né traustir þegar kemur að því að hlaða viðkvæmum gögnum upp á svona kerfi eins og OpenAI vegna öryggisáhættu. Þetta kallar á mikið faltð frá dulkóðunartækni til að sannreyna upplýsingar án þess að opinbera gögnin—aðferð sem leyfir notendum að sanna að gervigreindarmódel hafi unnið rétt útreikning án þess að opinbera innra upplýsinga. Slík tækni gæti opnað leið fyrir gervigreindarefni í viðkvæmum geirum eins og heilbrigðisþjónustu, varnarmálum og fjármálum, þar sem gagnavernd er lykilatriði. Áætlað er að þessi þróun muni verða milljarða dollara atvinnugrein á næstu áratugum. Athugavert er að þessi hugmynd er upprunnin úr blockchain netkerfum sem nýta dulkóðunartækni. Eins og Boneh benti á, varð hugmyndin um að ein vél gæti sannreynt dýrustu útreikninga annarrar vélar á afrakstursgrundvelli Bitcoin, en það gæti fundið annan stóran tilgang í gervigreind. Framtíðarsýn mín er að viðburðir verði meiri áhersla á framlag Bitcoin til þessara sviða. Til dæmis byggir BitVM á hugmyndum um Zero-Knowledge sönnun til að tengja Bitcoin við ný Layer 2 protokoller—og gæti þannig leyft gervigreindarvélum að hafa beint samspil við Bitcoin umhverfið.