V polovici marca usporiadala Stanfordova univerzita konferenciu o blockchaine a umelej inteligencii, na ktorej sa zišli profesori, generálni riaditelia startupov a venture kapitalisti (VC). Hlavným zameraním podujatia bola konvergencia dvoch významných technológií: blockchainu a AI. Avšak konferencia by mohla profitovať z väčšieho dôrazu na Bitcoin a AI, vzhľadom na vedúcu trhovú pozíciu BItcoinu a nové inovácie, ktoré sa objavujú v Bitcoin Layer 2 riešeniach. Kľúčovým problémom na podujatí bolo, že blockchain a AI sa do veľkej miery vyvíjali ako odlišné oblasti — každá s vlastnými investormi, podnikateľmi, výskumníkmi a komunitami. Hoci myšlienka prepojenia týchto oblastí bola odvážna, mnohí rečníci zostávali sústredení na svoje špecializácie a ťažko nachádzali jasné spojitosti medzi blockchainom a AI. Dalo by sa povedať, že presnejšie názov by bol Konferencia o blockchain alebo AI. Napríklad, venture kapitalista poskytol všeobecný prehľad o sektore AI, zdôrazňujúc významný pokrok v generovaní obrázkov, zvuku a kódu. Medzitým výskumník z DeepMind sa zaoberal protivnúcou strojovým učením, kde malé zmeny v vstupných dátach môžu dramaticky zmeniť výstup AI. Významný príklad spočíval v tom, že stačilo upraviť niekoľko pixlov na obrázku mačky, čo spôsobilo, že AI ho zle identifikovala ako guacamole. Čo sa týka blockchainu, diskusie sa točili okolo rôznych protokolov, no veľká časť technológie stále zostáva vysoko experimentálna alebo úplne teoretická. Integrácie medzi blockchainom a AI sú stále v počiatočnej fáze, pričom reálne použitia zatiaľ nevznikli. Dôkaz výpočtu (Proof of Computation) Jedným z najobjasňujúcejších prednášok bol Dan Boneh, aplikovaný kryptológ z Stanfordu, ktorý hovoril o SNARKS (stručné neinteraktívne dôkazy o znalostiach) a dôkazoch s nulovým poznaním. Tieto riešia jadrový kryptografický problém: efektívne dokázať vedomie o výpočte. Tento princíp je dobre zavedený v blockchainovej a kryptografickej oblasti.

Napríklad, rozloženie veľkého čísla na prvočísla je výpočtovo náročné, ale overenie faktorizácie pomocou násobenia je jednoduché. Podobne, nájdenie hlavičky bloku, ktorej hash splní požadovanú obtiažnosť, stojí veľa práce, zatiaľ čo overenie tohto dôkazu je lacné. Táto medzera medzi výpočtom a overením je zásadná v systémoch blockchainu, kde sa uzly neustále ověřujú navzájom. V Bitcoin je to overovanie podpisov a dôkazov práce baníkov. SNARKS rozširujú tento koncept umožnením kryptografických dôkazov, ktoré možno overiť bez odhalenia citlivých informácií. Ako sa AI agenti stávajú autonómnejšími, bude overovanie výpočtov pri zachovaní súkromia veľkou výzvou. Mnohí používatelia váhajú nahrávať citlivé údaje na platformy ako OpenAI kvôli bezpečnostným obavám. Toto vytvára silnú potrebu ochrany súkromia pri overovaní — metódy, ktorá umožní používateľom dokázať, že AI model správne vykonal výpočet, bez zverejnenia základných dát. Takáto technológia by mohla odomknúť využitie AI v citlivých oblastiach, ako je zdravotníctvo, obrana alebo financie, kde je ochrana dát kritická. Očakáva sa, že tento segment sa v nadchádzajúcich desaťročiach stane multimiliardovým priemyslom. Pozoruhodné je, že tento nápad pochádza z blockchainových sietí, ktoré implementujú kryptografické techniky. Ako poznamenal Boneh, koncept, že jedna stroj dokáže efektívne overiť nákladný výpočet iného stroja, vznikol v súvislosti s Bitcoinom, no môže nájsť veľké druhé uplatnenie práve v AI. Do budúcnosti dúfam, že budúce konferencie sa viac zamerajú na prínosy Bitcoinu v týchto oblastiach. Napríklad, BitVM vychádza zo základov dôkazov s nulovým poznaním, aby premostil Bitcoin a nové Layer 2 protokoly—a potenciálne umožní AI agentom priamu interakciu s ekosystémom Bitcoinu.