मधील मार्चमध्ये, स्टॅन्फर्ड विद्यापीठाने ब्लॉकचेन आणि AI या विषयावर एक परिषद आयोजित केली, जिथे प्राध्यापक, स्टार्टअप CEOs, आणि व्हेंचर कॅपिटलिस्ट्स (VCs) यांचा समावेश होता. या कार्यक्रमाचा मुख्य लक्ष दोन महत्त्वाच्या तंत्रज्ञानांच्या एकत्रीकरणावर होता: ब्लॉकचेन आणि AI. तथापि, या परिषदेत बिटकॉइन आणि AI यांवर अधिक केंद्रित असणे फायदेशीर ठरू शकते, कारण बिटकॉइनची बाजारातील अग्रणी स्थान आणि बिटकॉइन लेअर 2 सोल्यूशन्समध्ये उद्भवणाऱ्या नवीन नवकल्पना लक्षात घेतल्यास. या कार्यक्रमात एक मुख्य समस्या अशी होती की, ब्लॉकचेन आणि AI हे प्रामुख्याने स्वतंत्र क्षेत्रांप्रमाणे विकसित झाले आहेत — प्रत्येकाची वेगळी गुंतवणूकदार, उद्योजक, संशोधक आणि समुदाय आहेत. या क्षेत्रांमध्ये विलीन होण्याचे विचार आशावादी असले तरीही, अनेक वक्ते त्यांचा आपल्या क्षेत्रांवरच केंद्रित राहिले, ज्यामुळे ब्लॉकचेन आणि AI यामध्ये स्पष्ट जोडणी काढणे कठीण झाले. कदाचित, याला ब्लॉकचेन OR AI परिषद म्हणणे अधिक योग्य असते. उदाहरणार्थ, एक व्हेंचर कॅपिटलिस्ट ने AI क्षेत्राचा एक व्यापक आढावा दिला, ज्यात प्रतिमा, ऑडिओ, आणि कोड जनरेशनमध्ये उल्लेखनीय प्रगती यांची झलक दिसली. त्याचवेळी, DeepMind चे एक संशोधक यांनी विरोधी मशीन लर्निंग विषयी चर्चा केली, जिथे इनपुट डेटामध्ये लहान बदल करणे AIच्या आउटपुटला प्रचंड बदलू शकते. एक उल्लेखनीय उदाहरण म्हणून, एका मांजरीच्या चित्रातील काही पिक्सेल बदलल्याने AI त्या मांजरीला गुआकामोली म्हणून चुकीने ओळखू लागले. ब्लॉकचेनच्या बाजूने, विविध प्रोटोकॉलबाबत चर्चा झाल्या, पण तंत्रज्ञान अद्याप प्रायोगिक अवस्थेत किंवा काही बाबतीत संकल्पनात्मकच आहे. ब्लॉकचेन आणि AI यामधील एकत्रीकरण सध्या प्रारंभिक टप्प्यावर आहे, आणि वास्तविक वापरासाठी अजून काल्पनिकच आहे. प्रूफ ऑफ कंप्युटेशन यामध्ये सर्वांत प्रकाशझोत टाकणारा भाषण स्टॅन्फर्डचे अ‍ॅप्लाइड क्रिप्टोग्राफर डॅन बोनह यांनी दिले, ज्यांनी SNARKs (संकुचित अनौपचारिक ज्ञानाचे पुरावे) आणि झिरो-knowledge प्रूफ यांविषयी माहिती दिली. हे मुख्य क्रिप्टोग्राफिक आव्हान सोडवते: एखाद्या गणनेचे ज्ञान खात्रीपूर्वक सिद्ध करणे. ही तत्त्वे ब्लॉकचेन आणि क्रिप्टोग्राफीमध्ये स्थिर झाली आहेत.

उदाहरणार्थ, मोठ्या संख्येचे प्राइमसंख्या मध्ये विभाजित करणे हा कठीण प्रक्रिया आहे, पण त्याचे सत्यापन करणे सोपे आहे. तसंच, हॅश मीट करणाऱ्या ब्लॉक हेडर शोधणे महाग आहे, पण या पुराव्याची पडताळणी कमी किंमतीत करता येते. गणना आणि प्रमाणीकरण यामधील ही तफावत ब्लॉकचेन प्रणालींसाठी अतिशय महत्त्वाची आहे, जिथे नोड्स आपNewsVerification of each other's work is ongoing. In Bitcoin, nodes verify signatures and miners’ proof of work. SNARKs expand this concept, allowing cryptographic proofs that can be verified without exposing sensitive information. As AI agents become more autonomous, verifying computations while preserving privacy will be a significant challenge. Many users hesitate to upload sensitive data to platforms like OpenAI due to security concerns. This creates a strong need for privacy-preserving verification—a method that lets users prove an AI model performed a computation correctly without disclosing the underlying data. Such technology could unlock AI use cases in sensitive fields like healthcare, defense, and finance, where data protection is critical. It’s expected this will evolve into a multi-billion-dollar industry over the coming decade. Notably, this idea originates from blockchain networks implementing cryptographic techniques. As Boneh noted, the concept of one machine efficiently verifying another’s expensive computation arose from Bitcoin, but it may find a major second application in AI. Looking ahead, I hope future conferences will place more emphasis on Bitcoin’s contributions to these areas. For example, BitVM builds on zero-knowledge proof concepts to bridge Bitcoin and new Layer 2 protocols—potentially enabling AI agents to interact directly with Bitcoin’s ecosystem.