A metà marzo, la Stanford University ha organizzato una conferenza su Blockchain e AI, riunendo professori, CEO di startup e venture capitalist (VC). L’evento si è concentrato principalmente sulla convergenza di due tecnologie significative: blockchain e AI. Tuttavia, la conferenza avrebbe beneficiato di un focus più forte su Bitcoin e AI, considerando la posizione dominante di Bitcoin sul mercato e le nuove innovazioni emergenti nelle soluzioni Layer 2 di Bitcoin. Un tema centrale dell’evento è stato il fatto che blockchain e AI si sono sviluppate in gran parte come campi separati—ognuno con investitori, imprenditori, ricercatori e comunità distinti. Sebbene l’idea di fondere questi domini fosse ambiziosa, molti relatori sono rimasti concentrati sulle proprie specializzazioni, faticando a tracciare collegamenti chiari tra blockchain e AI. Potrebbe essere più accurato chiamarla la Conferenza Blockchain O AI. Per esempio, un venture capitalist ha fornito una panoramica generale sul settore AI, evidenziando progressi notevoli nella generazione di immagini, audio e codice. Nel frattempo, un ricercatore di DeepMind ha affrontato il tema dell’apprendimento automatico adversariale, in cui piccole modifiche ai dati di input possono cambiare drasticamente l’output di un’AI. Un esempio interessante riguardava la modifica di pochi pixel in un’immagine di un gatto, che ha causato all’AI di identificarla erroneamente come guacamole. Sul fronte blockchain, le discussioni si sono concentrate su vari protocolli, tuttavia molte tecnologie rimangono altamente sperimentali o, in alcuni casi, completamente teoriche. Le integrazioni tra blockchain e AI sono ancora agli inizi, con applicazioni concrete ancora da materializzarsi. Prova di Computazione Uno dei discorsi più illuminanti è stato tenuto da Dan Boneh, crittografo applicato alla Stanford, che ha parlato di SNARKs (argomenti succinti non interattivi di conoscenza) e delle prove a zero conoscenza. Questi affrontano una sfida criptografica fondamentale: dimostrare in modo efficiente la conoscenza di una computazione. Questo principio è ben consolidato in blockchain e criptografia.

Per esempio, fattorizzare un grande numero in primi è computazionalmente difficile, ma verificare la fattorizzazione tramite moltiplicazione è facile. Analogamente, trovare un’intestazione di un blocco il cui hash raggiunge una determinata difficoltà è costoso, mentre verificare questa prova è poco oneroso. Questa differenza tra calcolo e verifica è essenziale nei sistemi blockchain, dove i nodi verificano continuamente il lavoro degli altri. In Bitcoin, i nodi validano le firme e la prova di lavoro dei miner. Gli SNARKs espandono questo concetto, consentendo prove crittografiche che possono essere verificate senza rivelare informazioni sensibili. Con l’aumentare dell’autonomia degli agenti AI, verificare le computazioni mantenendo la privacy sarà una sfida rilevante. Molti utenti esitano a caricare dati sensibili su piattaforme come OpenAI per motivi di sicurezza. Questo crea un’esigenza forte di tecniche di verifica che preservino la privacy—metodi che permettano agli utenti di dimostrare che un modello AI ha eseguito correttamente una computazione senza divulgare i dati sottostanti. Una tecnologia del genere potrebbe sbloccare applicazioni AI in settori sensibili come sanità, difesa e finanza, dove la protezione dei dati è critica. È previsto che questa evolverà in un’industria multimiliardaria nel prossimo decennio. Nota che questa idea origina da reti blockchain che implementano tecniche crittografiche. Come osservato da Boneh, il concetto di una macchina che verifica in modo efficiente le calcolazioni costose di un’altra è nato da Bitcoin, ma potrebbe trovare una seconda grande applicazione nell’AI. Guardando al futuro, spero che le prossime conferenze pongano maggiore enfasi sui contributi di Bitcoin in questi campi. Ad esempio, BitVM si basa sui concetti di prove a zero conoscenza per collegare Bitcoin e i nuovi protocolli Layer 2—potenzialmente permettendo agli agenti AI di interagire direttamente con l’ecosistema Bitcoin.