Najpierw wyrażamy naszą szczerą wdzięczność ekspertom, którzy wnieśli swoje bezcenne spostrzeżenia do tej dyskusji. Nasze najgłębsze podziękowania kierujemy do Kevina Lee, dyrektora ds. biznesowych w Gate, Vugara Usi Zade, dyrektora operacyjnego w Bitget, Vivien Lin, dyrektora ds. produktów w BingX, Monty’ego Metzgera, założyciela i CEO LCX.com, Berniego Blume, CEO Xandeum Labs, Eowyn Chen, CEO Trust Wallet, oraz Griffina Arderna, szefa BloFin Research & Options Desk. Ich perspektywy były kluczowe w kształtowaniu tej narracji o symbiotycznym związku między AI a blockchainem.
Dwie z najbardziej transformacyjnych technologii naszych czasów, sztuczna inteligencja i blockchain, łączą się w sposób, który obiecuje przekształcić przyszłość. Zamiast być rywalami – AI kontra blockchain – wchodzą w symbiotyczny związek. AI, z jej ogromną mocą obliczeniową i zdolnościami predykcyjnymi, zaczyna działać jako inteligentny silnik dla bezpiecznej, przejrzystej i zdecentralizowanej infrastruktury blockchaina.
Ta edycja “Voices of Crypto” uchwyca ów kluczowy moment, tworząc narrację z perspektyw liderów branży na temat tego, jak ta konwergencja się rozwija.
Jak uczynić zdecentralizowane systemy mądrzejszymi?
Pierwszy rozdział tej nowej historii to opowieść o głębokiej współpracy, gdzie AI staje się kluczowym partnerem w rozwiązywaniu wrodzonych złożoności i podatności blockchaina. Cel jest prosty: uczynić systemy zdecentralizowane mądrzejszymi, bezpieczniejszymi i bardziej dostępnymi.
Kevin Lee z Gate jest na czele tej narracji, opisując AI nie tylko jako asystenta, ale jako “potężny mnożnik siły dla blockchaina, wzmacniający bezpieczeństwo, zwiększający wydajność i poprawiający niezawodność”. Podaje konkretny przykład tego działania, stwierdzając, “narzędzia audytowe oparte na AI teraz skanują inteligentne kontrakty pod kątem podatności, takich jak reentrancy i błędy logiczne, zmniejszając incydenty bezpieczeństwa o nawet 85% w porównaniu z ręcznymi przeglądami”.
SponsoredTo znacząca zmiana w stosunku do żmudnego i podatnego na błędy procesu ręcznego przeglądu kodu. Poza bezpieczeństwem, Lee opisuje, jak ta integracja AI sprawia, że blockchain staje się bardziej przyjazny dla użytkownika:
“Nasze algorytmy AI udoskonalają prognozy opłat za gaz, kierują transakcje przez najbardziej efektywne ścieżki i zarządzają płynnością w obsługiwanych łańcuchach, czyniąc blockchain bezpieczniejszym, mądrzejszym i bardziej opłacalnym zarówno dla deweloperów, jak i użytkowników.”
Vugar Usi Zade, dyrektor operacyjny Bitget, oferuje kluczową perspektywę na konwergencję AI i blockchaina, podkreślając jej potencjał do stworzenia bardziej bezpiecznego i przejrzystego ekosystemu finansowego. W sekcji “AI Co-Pilot” artykułu, Usi Zade podkreśla, jak ten symbiotyczny związek może zwiększyć integralność i bezpieczeństwo systemów finansowych.
Stwierdza, że “algorytmy AI mogą analizować ogromne wzorce transakcji w czasie rzeczywistym. Ponadto identyfikuje odstępstwa, które mogą wskazywać na złośliwą aktywność szybciej niż sama ludzka kontrola”. To podkreśla proaktywną warstwę bezpieczeństwa, którą zapewnia AI. Jest to kluczowe dla ochrony użytkowników w środowisku, które, choć przejrzyste, jest często pseudonimowe.
Wykorzystując AI do wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym, Bitget dąży do wyprzedzenia potencjalnych zagrożeń, zapewniając bezpieczniejsze środowisko handlowe dla swoich użytkowników.
Modele AI mogą analizować transakcji w czasie rzeczywistym
Vivien Lin, dyrektor ds. produktów, rozwija ten temat, podkreślając rolę AI w wykrywaniu oszustw i optymalizacji sieci. Wyjaśnia, że modele AI mogą “analizować wzorce transakcji w czasie rzeczywistym, identyfikując anomalie. Te mogą wskazywać na złośliwą aktywność szybciej niż sama ludzka kontrola.”
Ta proaktywna warstwa bezpieczeństwa jest kluczowa dla ochrony użytkowników w przejrzystym, lecz pseudonimowym środowisku. Ponadto widzi AI jako rozwiązanie dla wyzwań związanych ze skalowalnością blockchaina. Wyjaśnia, że może “dynamicznie przydzielać zasoby obliczeniowe i przewidywać zatory, prowadząc do bardziej efektywnej walidacji bloków i płynniejszej ogólnej wydajności”.
Dla Monty’ego Metzgera, założyciela i CEO LCX.com, integracja jest strategicznym imperatywem. Widzi AI jako narzędzie do “przedefiniowania, jak infrastruktura blockchain jest zabezpieczana, optymalizowana i skalowana”.
Jego firma, jak mówi, używa AI “do audytowania inteligentnych kontraktów w czasie rzeczywistym, wykrywania zagrożeń zanim się pojawią i poprawy wykonania w łańcuchach w regulowanym środowisku wymiany”. Ten krok w kierunku bardziej inteligentnej, adaptacyjnej infrastruktury jest kluczową częścią historii innowacji.
W tym pierwszym akcie, przekaz jest jasny. AI i blockchain nie są w konflikcie. Jak podsumowuje Eowyn Chen, CEO Trust Wallet, “AI może działać jako współpilot dla blockchaina”. Natomiast, gdy będą “odpowiedzialnie połączone, AI nie konkuruje z decentralizacją, lecz ją wzmacnia, obniżając ryzyko i czyniąc złożone systemy bardziej dostępnymi dla zwykłych ludzi”.
Wyzwania dla scentralizowanej władzy
Sponsored SponsoredDrugi rozdział naszej historii przechodzi do bardziej rewolucyjnego tematu, wykorzystując zdecentralizowaną naturę blockchaina do kwestionowania scentralizowanego monopolu dzisiejszych gigantów AI. To narracja o bardziej przejrzystej, sprawiedliwej i otwartej przyszłości dla samej sztucznej inteligencji.
Kevin Lee przedstawia plan dla tego nowego świata. Sugeruje, że “rynkowiska AI oparte na blockchainie, gdzie modele, dane i obliczenia są tokenizowane, mają duży potencjał do demokratyzacji dostępu. Zrobią to przez zapewnienie przejrzystości i pochodzenia danych treningowych, alternatywy dla zamkniętych ekosystemów wielkich technologii”.
Przyznaje, że choć istnieją “praktyczne przeszkody,” długoterminowe korzyści są znaczne:
“Zdecentralizowane sieci AI przynoszą wyraźne korzyści, takie jak audytowalna na łańcuchu zarządzanie, suwerenność danych, zmniejszone pojedyncze punkty awarii i szerszy udział w rozwoju.”
W Gate już badają modele hybrydowe “które wykorzystują zdecentralizowane sieci do treningu, jednocześnie uruchamiając wnioskowanie na zoptymalizowanej scentralizowanej infrastrukturze. Dlatego osiągają równowagę między otwartością, wydajnością i użytecznością.”
Vivien Lin podziela tę wizję, opisując obecny krajobraz jako “zdominowany przez garstkę dużych korporacji… budzący obawy o stronniczość, nieprzejrzystość i monopol”. Dla niej blockchain jest antidotum.
“Zdecentralizowane sieci AI mogą oferować przeciwwagę, wykorzystując niezmienne księgi blockchaina do bezpiecznego przechowywania danych i śledzenia pochodzenia. To umożliwia otwarte modele zarządzania, w których społeczności mogą wspólnie audytować, ulepszać i weryfikować systemy AI.”
AI kontra blockchain: Demokratyzacja inteligencji
Vugar również rozwija drugi rozdział artykułu, “Demokratyzacja inteligencji,” gdzie opisuje rolę blockchaina w kwestionowaniu scentralizowanej władzy dużych firm technologicznych.
Wyraża wyraźne zaniepokojenie obecnym krajobrazem, stwierdzając, że jest “zdominowany przez garstkę dużych korporacji… budzący obawy o stronniczość, nieprzejrzystość i monopol”. Dla Vugara blockchain jest niezbędnym antidotum na tę centralizację. Następnie wyjaśnia:
Sponsored“Zdecentralizowane sieci AI mogą oferować przeciwwagę, wykorzystując niezmienne księgi blockchaina do bezpiecznego przechowywania danych i śledzenia pochodzenia. To umożliwia otwarte modele zarządzania, w których społeczności mogą wspólnie audytować, ulepszać i weryfikować systemy AI.”
Ta wizja jest centralna dla strategii Bitget. Firma dąży do budowy bardziej sprawiedliwej i weryfikowalnej przyszłości dla AI, gdzie zaufanie jest rozproszone, a nie skoncentrowane.
Być może nikt nie ujmuje tego bardziej dosadnie niż Bernie Blume, CEO Xandeum Labs. Widzi obecny ekosystem AI jako taki, który “unika odpowiedzialności, gdzie tylko może”. Ponadto wierzy, że jedynym prawdziwym rozwiązaniem jest decentralizacja. Jego słowa przedstawiają problem jako fundamentalną walkę o odpowiedzialność w erze autonomicznych systemów:
“Jakiekolwiek realne rozwiązania do badania AI, biorąc je na celownik, mogą być tylko zdecentralizowane, w przeciwnym razie wymóg zaufania zostanie po prostu przesunięty.”
Monty Metzger widzi to jako zmianę paradygmatu. „Zdecentralizowane sieci AI mogą rzucić wyzwanie monopolowi scentralizowanych modeli, czyniąc dane treningowe, decyzje modelu i zachęty w pełni przejrzystymi”. Uważa, że dzięki blockchainowi możemy budować systemy AI, które są nie tylko potężne, ale także „dowodliwe, audytowalne i sprawiedliwe”.
AI kontra blockchain: Nawigowanie po etycznym labiryncie
Ostatni rozdział to konieczne ostrzeżenie, refleksja nad ogromną mocą, która jest uwalniana, oraz nad ramami etycznymi potrzebnymi do jej zarządzania. To tutaj historia przechodzi od potencjału do krytycznej potrzeby odpowiedzialności. Kevin Lee jest jednoznaczny co do identyfikacji ryzyka:
“Kiedy łączysz autonomiczne podejmowanie decyzji (AI) z nieodwracalnym wykonaniem (blockchain), zarządzanie staje się kluczowe.”
Wskazuje kilka kluczowych obszarów, które jego firma aktywnie adresuje:
“Prywatność danych: Decyzje AI na łańcuchu tworzą trwałe zapisy, które mogą naruszać prywatność użytkowników. Systemy autonomiczne: Inteligentne kontrakty napędzane przez AI mogą wykonywać niezamierzone działania z nieodwracalnymi konsekwencjami. Stronniczość algorytmiczna: Zdecentralizowane szkolenie nie eliminuje automatycznie stronniczości; wymaga starannej kuracji zbiorów danych.”
Ponadto widzi rozwiązanie w “punktach kontrolnych nadzoru ludzkiego, technikach obliczeń zachowujących prywatność i przejrzystym audycie decyzji dla wszystkich integracji AI-blockchain”.
Sponsored SponsoredVivien Lin podkreśla najważniejsze wyzwanie etyczne: odpowiedzialność:
“Jeśli zdecentralizowany system AI podejmie szkodliwą decyzję, kto jest odpowiedzialny: deweloperzy, walidatorzy czy społeczność?”
Twierdzi, że zdecentralizowana natura tych systemów nie eliminuje automatycznie stronniczości i że “bez odpowiednich kontroli, stronniczości zakorzenione w modelach AI mogą się rozprzestrzeniać w sieciach rozproszonych”. Rozwiązanie, jak konkluduje, wymaga “znaczących ram zarządzania, przejrzystego nadzoru i ciągłego przeglądu etycznego”.
Surowe wymagania kontroli
Griffin Ardern, szef BloFin Research & Options Desk, dodaje istotną perspektywę finansową. Ostrzega, że “wymagania dotyczące kontroli ryzyka dla aplikacji AI na blockchain są znacznie surowsze niż dla innych aplikacji AI.”
Wskazuje na “wrodzoną czarną skrzynkę AI” jako kluczowe ryzyko, co utrudnia “śledzenie źródła i przypisanie odpowiedzialności” w przypadku znaczących strat finansowych.
Narracja o AI i blockchain wciąż się pisze. To historia ogromnego potencjału i znaczącego ryzyka. Wnioski tych liderów branży pokazują, że przyszłość nie polega na tym, by jedna technologia wygrała z drugą. Przeciwnie – polega na budowaniu współpracującego i etycznie solidnego ekosystemu. Docelowo wykorzysta on najlepsze z obu, aby stworzyć bardziej bezpieczny, przejrzysty i sprawiedliwy cyfrowy świat.
W końcowej sekcji dotyczącej rozważań etycznych, Vugar porusza krytyczną potrzebę odpowiedzialności, gdy te dwie potężne technologie się łączą. Zadaje fundamentalne pytanie o odpowiedzialność:
“Jeśli zdecentralizowany system AI podejmie szkodliwą decyzję, kto jest odpowiedzialny: deweloperzy, walidatorzy czy społeczność?”
To pytanie podkreśla złożony etyczny labirynt, który branża musi pokonać. Ostrzega, że zdecentralizowana natura tych systemów nie eliminuje automatycznie stronniczości. Następnie stwierdza, że “bez odpowiednich kontroli, stronniczości zakorzenione w modelach AI mogą się rozprzestrzeniać w sieciach rozproszonych”.
Jego perspektywa podkreśla znaczenie solidnych ram zarządzania i przejrzystego nadzoru. Zapewnia to, że wraz z postępem technologii, branża pozostaje zaangażowana w standardy etyczne i bezpieczeństwo użytkowników.
Aby zapoznać się z najnowszą analizą rynku kryptowalut od BeInCrypto, kliknij tutaj.
