Средином марта, Универзитет Стенфорд одржао је конференцију о Блокчейну и вештачкој интелигенцији, окупивши професоре, руководиоце стартапа и улагаче рачунарског капитала (VC). Главни фокус догађаја био је скуп двију значајних технологија: блокчейна и вештачке интелигенције. Међутим, конференција је можда имала користи од јачег наглашавања Биткоина и АI, узимајући у обзир водећу позицију Биткоина на тржишту и нове иновације које се појављују у Биткоиновим слојевима 2. Кључни проблем на догађају био је тај што су блокчейн и вештачка интелигенција у великој мери развијени као одвојена поља—свака са својим инвеститорима, предузетницима, истраживачима и заједницама. Иако је идеја спајања ових области била амбициозна, многи говорници су остали фокусирани на своје струке, борећи се да извуку јасне везе између блокчейна и AI. Може се рећи да би назив „Конференција о Блокчейну ИЛИ AI“ био тачнији. На пример, један инвеститор у рачунарски капитал пружио је општи преглед сектора вештачке интелигенције, истичући изузетне напредке у генерисању слика, звука и кода. Међутим, истраживач у DeepMind-у говорио је о противничком машинском учењу (adversarial machine learning), где мале измене у улазним подацима могу драматично променити исход AI. Један значајан пример био је измена само неколико пиксела на слици маче, што је узроковало да AI погрешно идентификује као гуакамол. На фронту блокчейна, разговори су се кретали о разним протоколима, али велика већина технологија и даље је високо експерименталног карактера или у потпуности теоретска. Интеграције између блокчейна и AI і даље су у зачетку, а праве примене у стварном свету тек се развијају. Доказ извршења рачунања Један од најпоучнијих говорића био је Дан Боне, практични криптограф са Стенфорда, који је говорио о SNARK-овима (скраћено од „succinct non-interactive arguments of knowledge“) и доказима без откривања информација (zero-knowledge proofs). Ови решавају кључни криптографски проблем: ефикасно доказивање знања о извршеном рачунању. Овај принцип је добро успостављен у блокчейну и криптографији.

На пример, факторизација великог броја у просте бројеве је рачунски тешка, али је лако проверити факторизацију помоћу множења. Слично, одређивање хеша блока који испуњава задати услов тежине је скупо, али је проверa тог доказа је јефтина. Ова разлика између извршења рачунања и његове проверe суштинска је у системима блокчейна, где чворови непрекидно проверавају рад једни других. У Биткоину, чворови потврђују потписе и доказе рада минирача. SNARK-ови проширују овај концепт, омогућавајући криптографске доказе који се могу проверити без откривања осетљивих информација. Како вештачки интелигентни агенти постају све самосталнији, проверa рачунања уз очување приватности биће велики изазов. Многи корисници су оспособљени да не постављају осетљиве податке на платформе попут OpenAI услед бриге за безбедност. Ово ствара јаку потребу за провером која чува приватност — методом која корисницима омогућава да докажу да је AI модел исправно извршио рачунање, а да при том не открију сажетак података. Таква технологија могла би откључати примене AI-а у осетљивим областима попут здравства, одбране и финансија, где је заштита података кључна. Очекиване су да ће ово у наредној деценији постати индустрија вредна милијарде долара. Занимљиво, ова идеја потиче из мрежа блокчейна које спроводе криптографске технике. Као што је Боне напоменуо, концепт да један уређај ефикасно проверава скупо рачунање другог настао је из Биткоина, али би могао имати значајну примену и у области AI. У будућности, се надам да ће наредне конференције посветити више пажње доприносима Биткоина у овим областима. На пример, BitVM гради на концептима доказивања без откривања информација како би повезао Биткоин и нове слојеве 2 — потенцијално омогућавајући AI агентима да директно интерагују са Биткоиновим екосистемом.