Объединение блокчейна и искусственного интеллекта: проблемы и возможности в области конфиденциальности, безопасности и будущего искусственного интелл

В начале июля в Каннах прошла самая современная выставка Конференция Hack Seasons , объединяя ведущих технологов, инвесторов и разработчиков для изучения развивающегося взаимодействия блокчейна и искусственного интеллекта. Одна из главных сессий Tech Track, модератором которой выступил Jay Z, руководитель отдела продуктов Рядом с ИИ , созвал экспертов, включая Дейл Гонг ( Автоматы ), Хуан Брюс ( Супер сеть ), Теана Бейкер-Тейлор ( Венеция ), а также расширение Деванш Мехта ( Фонд Эфириума ), чтобы обсудить безопасную и надежную разработку частного ИИ.

Дискуссия началась с обсуждения малоизвестных, но практически важных идей на стыке блокчейна и искусственного интеллекта. Одним из ключевых моментов стало то, что современные потребительские устройства теперь достаточно мощны для локального запуска открытых моделей искусственного интеллекта, что позволяет создавать частные и децентрализованные сервисы искусственного интеллекта без необходимости внешнего обмена данными. По мере развития аппаратного обеспечения ожидается, что эти возможности станут ещё более доступными. Участники дискуссии также подчеркнули распространённое заблуждение: смешение искусственного интеллекта с большими языковыми моделями (LLM). Они отметили, что искусственный интеллект наиболее эффективен при работе в рамках чётко определённой defiопределённый контекст и перспектива. Ещё одним примечательным открытием стало то, что ИИ представляет собой первую широко распространённую форму недетерминированных вычислений — в отличие от традиционного программного обеспечения, он не всегда выдаёт одинаковый результат при одинаковых входных данных. Эта непредсказуемость усложняет стандартный бенчмаркинг, поэтому некоторые децентрализованные информационные рынки (InfoFi) полагаются на системы ИИ.

Группа также рассмотрела технические подходы к обеспечению безопасности ИИ, в частности, сравнив доказательства с нулевым разглашением (ZK) и доверенные среды выполнения (TEE). Некоторые докладчики утверждали, что эти технологии могут быть взаимодополняющими: хотя TEE обеспечивает аппаратную безопасность в режиме реального времени, она не гарантирует конфиденциальности. Доказательства с нулевым разглашением могут стать более полезными в долгосрочной перспективе, но в настоящее время их производительности недостаточно для некоторых приложений реального времени. Оба подхода в конечном итоге основаны на разработке оборудования, и участники дискуссии подчеркнули важность сотрудничества с производителями оборудования для поддержки криптографических и ИИ-систем следующего поколения. Они также подняли растущую проблему: останутся ли закрытые ключи в контексте общего искусственного интеллекта (AGI) в безопасности или ИИ со временем научится их извлекать. Этот вопрос лежит в основе пересечения ИИ и криптографии.

Ещё одним ключевым моментом обсуждения стал растущий разрыв между заявленными предпочтениями пользователей в отношении конфиденциальности и их реальным поведением. Участники дискуссии отметили, что большинство пользователей в настоящее время не проявляют особого интереса к конфиденциальности, часто делясь в социальных сетях конфиденциальной информацией, такой как местоположение и платежи. Получая доступ к таким данным, магистраты права (LLM) могут делать о пользователях больше выводов, чем сами пользователи осознают. Хотя конфиденциальность остаётся критически важной темой, участники дискуссии согласились, что для её эффективного внедрения она должна быть интегрирована в системы без каких-либо проблем. Регулирование рассматривалось как потенциально полезная сила, особенно если оно ограничивает неконтролируемый сбор данных или несанкционированное обучение ИИ крупными платформами.

Обсуждение зашло о секторах, которые, скорее всего, в первую очередь получат выгоду от использования частных и безопасных технологий искусственного интеллекта. Такие отрасли, как медицина, страхование, электронная коммерция, юриспруденция и распределение капитала, были выделены в качестве первых кандидатов ввиду их высокой чувствительности к стандартам конфиденциальности и безопасности данных.

Участники дискуссии также обсудили, как новые проекты создаются с использованием ИИ. Благодаря достижениям в области «вибрационного кодирования» и разработки с использованием ИИ, команды теперь могут быстро переходить от идей к реализации. Разработчики всё чаще полагаются на ончейн-приложения ИИ, которые могут автоматически верифицировать вычисления. Это делает верифицируемый ИИ одним из основных направлений, смещая акцент с создания целых инструментальных цепочек вручную на развертывание удобных и безопасных приложений.

Дискуссия завершилась провокационным вопросом: выберет ли ИИ биткоин? Мнения разделились. Некоторые утверждали, что ИИ, вероятно, предпочтёт стейблкоины из-за стабильности транзакций, в то время как другие предполагали, что ИИ может конкурировать с биткоином за вычислительные ресурсы, потенциально перераспределяя ресурсы майнинга на другие вычислительные нужды. Также было признано, что ИИ может в конечном итоге выиграть от инноваций биткоина, поскольку более широкий сектор криптовалют продолжает развиваться параллельно с развитием ИИ.

Не пропустите полную видеозапись дискуссии — ознакомьтесь со всеми идеями и идеями в одном месте.