Noong kalagitnaan ng Marso, nagdaos ang Stanford University ng isang kumperensya tungkol sa Blockchain at AI, na nagsasama-sama ng mga propesor, CEO ng mga startup, at mga venture capitalist (VCs). Ang pangunahing pokus ng event ay ang pagtutulungan ng dalawang mahalagang teknolohiya: blockchain at AI. Ngunit, maaari sanang mas nakatutok ang kumperensya sa Bitcoin at AI, lalo na’t nangunguna ang Bitcoin sa merkado at may mga bagong inobasyon na lumilitaw sa Bitcoin Layer 2 solutions. Isang pangunahing isyu sa event ay ang malawak na pag-unlad ng blockchain at AI bilang magkaibang larangan—bawat isa ay may sariling mga mamumuhunan, negosyante, mananaliksik, at komunidad. Bagamat ambisyoso ang idea na pagsamahin ang dalawang domain na ito, marami sa mga tagapagsalita ay nanatili sa kanilang sariling espesyalisasyon, nahihirapang makabuo ng malinaw na koneksyon sa pagitan ng blockchain at AI. Maaaring mas tama kung tinawag itong Blockchain OR AI Conference. Halimbawa, isang venture capitalist ang nagbigay ng pangkalahatang overview tungkol sa AI, na nagpasilip ng kamangha-manghang progreso sa larangan ng larawan, audio, at pagbuo ng code. Samantala, isang mananaliksik mula sa DeepMind ang tinalakay ang adversarial machine learning, kung saan ang maliliit na pagbabago sa input data ay maaaring magbago nang husto sa output ng AI. Isang kapansin-pansing halimbawa ay ang pagbabago lamang ng ilang pixel sa larawan ng isang pusa, na nagdulot sa AI na maling makilala ito bilang guacamole. Sa usapin naman ng blockchain, umiikot ang mga pag-uusap sa iba't ibang protocol, subalit marami pa sa teknolohiya ang nananatiling experimental o sa ilang pagkakataon ay teoritikal lamang. Ang mga integrasyon sa pagitan ng blockchain at AI ay nasa simula pa lamang, at wala pang tunay na aplikasyon sa totoong mundo. Proof of Computation Isa sa mga pinaka-kaliwanag na talakayan ay galing kay Dan Boneh, isang applied cryptographer sa Stanford, na tinalakay ang SNARKs (succinct non-interactive arguments of knowledge) at zero-knowledge proofs. Ang mga ito ay tumutugon sa isang pangunahing hamon sa cryptography: ang epektibong pagpapatunay ng kaalaman sa isang computation. Lubos nang nakaugat ang prinsipyong ito sa blockchain at cryptography.

Halimbawa, ang paghahati ng isang malaking bilang sa mga prime ay mahirap gawin sa computer, pero napakadali namang i-verify ang resulta sa pamamagitan ng pagpaparami nito. Katulad nito, ang paghahanap ng isang block header na ang hash ay tumutugma sa isang target difficulty ay magastos, ngunit ang pag-verify nito ay murang gawin. Ang agwat na ito sa pagitan ng computation at verification ay mahalaga sa mga sistema ng blockchain, kung saan ang mga node ay patuloy na nire-verify ang gawa ng iba. Sa Bitcoin, sinusuri ang mga signature at proof of work ng mga minero. Pinalalawak ni SNARKs ang konsepto na ito, na nagbibigay-daan sa mga cryptographic proofs na maaaring i-verify nang hindi inilalantad ang sensitibong impormasyon. Habang nagiging mas autonomous ang mga AI agent, magiging isang malaking hamon ang pag-verify ng mga computation habang pinananatili ang privacy. Maraming gumagamit ang nagdadalawang-isip na mag-upload ng sensitibong datos sa mga platform tulad ng OpenAI dahil sa mga alalahaning pang-seguridad. Nilikha ito ng matinding pangangailangan para sa privacy-preserving verification—isang paraan na makapagpatunay ang mga gumagamit na ang isang AI model ay nagsagawa ng computation nang tama nang hindi inilalantad ang datos. Ang ganitong teknolohiya ay maaaring magbukas ng mga bagong aplikasyon ng AI sa mga sensitibong larangan tulad ng healthcare, depensa, at pananalapi, kung saan kritikal ang proteksyon ng datos. Inaasahang ito ay magiging isang multi-bilyong-dolyar na industriya sa mga susunod na dekada. Kapansin-pansin na nagmula ang ideyang ito sa mga blockchain network na nag-i-implement ng mga cryptographic technique. Sinabi ni Boneh na ang konsepto na ang isang makina ay mahusay na makapagpatunay sa mahalagang computation ng isa pa ay nag-ugat mula sa Bitcoin, ngunit maaaring magkakaroon ito ng pangalawang malaking aplikasyon sa AI. Sa hinaharap, umaasa ako na mas bibigyang-diin sa mga susunod na kumperensya ang mga kontribusyon ng Bitcoin sa mga larangang ito. Halimbawa, ang BitVM ay nagtatayo sa mga zero-knowledge proof na konsepto upang mapag-ugnay ang Bitcoin at mga bagong Layer 2 protocol—posibleng mag-turn ang AI agents na makipag-ugnayan nang diretso sa ecosystem ng Bitcoin.