Sztuczna inteligencja i kryptowaluty to dwie z najbardziej wpływowych technologii kształtujących cyfrową gospodarkę. AI zmienia sposób, w jaki oprogramowanie analizuje informacje, tworzy treści, automatyzuje decyzje i wchodzi w interakcje z ludźmi, podczas gdy technologia blockchain oferuje zdecentralizowane sieci do przesyłania wartości, weryfikowania własności, koordynowania uczestników i rejestrowania danych.

Wraz z coraz większym przenikaniem się tych technologii powstaje nowa kategoria projektów i aplikacji. Agenci AI mogą wchodzić w interakcje z blockchainami, zdecentralizowane sieci mogą zapewniać infrastrukturę dla AI, kryptowaluty mogą służyć do płacenia za zasoby obliczeniowe, a systemy blockchain mogą pomagać w ustalaniu własności i pochodzenia w świecie, w którym coraz więcej treści jest generowanych przez AI.

To połączenie jest obiecujące, ale towarzyszy mu również sporo szumu. Zrozumienie, gdzie AI i krypto rzeczywiście się uzupełniają, jest kluczowe, aby odróżnić praktyczne zastosowania od projektów, które jedynie łączą dwa popularne trendy technologiczne.

Dlaczego AI i krypto się łączą

AI i blockchain zostały pierwotnie opracowane w celu rozwiązywania bardzo różnych problemów.

Sztuczna inteligencja koncentruje się przede wszystkim na przetwarzaniu informacji. Nowoczesne systemy AI potrafią rozpoznawać wzorce, generować teksty i obrazy, analizować duże zbiory danych, tworzyć prognozy i wykonywać coraz bardziej złożone zadania.

Technologia blockchain koncentruje się na koordynacji i weryfikacji. Pozwala uczestnikom, którzy mogą sobie wzajemnie nie ufać, prowadzić wspólne rejestry, przesyłać cyfrowe aktywa, wykonywać smart kontrakty i weryfikować transakcje bez całkowitego polegania na centralnym podmiocie.

Te możliwości mogą się wzajemnie uzupełniać.

AI może zapewniać inteligencję i automatyzację, podczas gdy blockchain może zapewniać aktywa, płatności, własność, tożsamość i weryfikowalne transakcje. W niektórych zastosowaniach blockchain staje się ekonomiczną infrastrukturą, która pozwala systemom AI wchodzić w interakcje z ludźmi, usługami i innymi maszynami.

Agenci AI i kryptowaluty

Jednym z najciekawszych obszarów łączących AI i krypto jest rozwój autonomicznych agentów AI.

Agent AI to oprogramowanie zaprojektowane do wykonywania zadań z różnym stopniem samodzielności. Zamiast po prostu odpowiadać na pytanie, agent może wyszukiwać informacje, korzystać z zewnętrznych usług, wchodzić w interakcje z aplikacjami lub koordynować kilka kroków prowadzących do określonego celu.

Kryptowaluty mogą potencjalnie dać tym agentom kolejną możliwość: przeprowadzanie transakcji.

Agent AI mógłby teoretycznie kontrolować portfel blockchain i wykorzystywać cyfrowe aktywa do płacenia za usługi, otrzymywania płatności, interakcji ze smart kontraktami lub wymiany wartości z innymi agentami.

Na przykład autonomiczny agent mógłby kupić dostęp do zasobów obliczeniowych, zapłacić za zapytanie API, pozyskać dane lub wynagrodzić innego agenta za wykonanie specjalistycznego zadania.

Stwarza to możliwość powstania gospodarek machine-to-machine, w których oprogramowanie może wymieniać wartość bez konieczności korzystania z tradycyjnego konta bankowego lub karty płatniczej przy każdej interakcji.

Przekazanie autonomicznemu oprogramowaniu kontroli nad wartościowymi aktywami rodzi jednak poważne kwestie związane z bezpieczeństwem. Uprawnienia portfela, limity wydatków, przejęci agenci, złośliwe instrukcje i podatności smart kontraktów muszą być dokładnie brane pod uwagę.

Zdecentralizowane zasoby obliczeniowe dla AI

Nowoczesne systemy AI wymagają ogromnych ilości mocy obliczeniowej.

Trenowanie dużych modeli może wymagać specjalistycznych procesorów GPU i rozbudowanej infrastruktury, a obsługa tych modeli dla milionów użytkowników również zużywa znaczne zasoby obliczeniowe.

Większość infrastruktury AI na dużą skalę jest obecnie obsługiwana przez duże firmy technologiczne i dostawców usług chmurowych. Projekty krypto badają, czy zdecentralizowane sieci mogą zapewnić alternatywny rynek zasobów obliczeniowych.

W takich systemach uczestnicy mogą udostępniać sieci swoją moc obliczeniową i potencjalnie otrzymywać w zamian kryptowaluty. Deweloperzy lub aplikacje AI mogą następnie kupować dostęp do tych zasobów.

Pomysł jest podobny do innych zdecentralizowanych sieci infrastrukturalnych: zamiast całkowicie polegać na scentralizowanych centrach danych, niewykorzystywany lub specjalistyczny sprzęt od wielu niezależnych dostawców może potencjalnie być koordynowany za pośrednictwem otwartego rynku.

To, czy zdecentralizowane zasoby obliczeniowe mogą konkurować z wysoce zoptymalizowaną scentralizowaną infrastrukturą, zależy od takich czynników jak koszty, opóźnienia, niezawodność, dostępność sprzętu i wydajność sieci.

Zdecentralizowane rynki modeli AI

Kolejnym potencjalnym zastosowaniem są rynki modeli AI.

Deweloperzy poświęcają dużo czasu i zasobów na tworzenie wyspecjalizowanych modeli uczenia maszynowego. Rynki oparte na blockchainie mogłyby zapewniać mechanizmy publikowania, odkrywania i licencjonowania modeli oraz płacenia za dostęp do nich.

Smart kontrakty mogłyby automatyzować część tego procesu.

Deweloper mógłby udostępnić usługę AI za pośrednictwem zdecentralizowanego rynku i otrzymywać kryptowaluty za każdym razem, gdy korzysta z niej inna aplikacja. Różne modele można byłoby również łączyć w większe systemy, umożliwiając wyspecjalizowanym usługom AI wzajemną interakcję.

Szersza koncepcja zakłada tworzenie bardziej otwartych ekosystemów AI, w których deweloperzy mogą uczestniczyć bez całkowitego uzależnienia od jednej scentralizowanej platformy.

Rynki danych dla AI

Modele AI są w dużym stopniu zależne od danych.

Zbieranie, organizowanie, weryfikowanie i utrzymywanie wysokiej jakości zbiorów danych może być kosztowne. Jednocześnie osoby i organizacje generują ogromne ilości potencjalnie przydatnych informacji.

Rynki danych oparte na blockchainie próbują tworzyć systemy, w których dane mogą być wymieniane, a własność, uprawnienia i płatności są zarządzane za pośrednictwem zdecentralizowanej infrastruktury.

Teoretycznie dostawcy danych mogliby decydować, w jaki sposób wykorzystywane są ich informacje, i otrzymywać wynagrodzenie, gdy przyczyniają się one do działania aplikacji AI.

Prywatność pozostaje jednym z największych wyzwań.

Publiczne blockchainy zasadniczo nie nadają się do bezpośredniego przechowywania wrażliwych danych osobowych. Praktyczne systemy potrzebują więc dodatkowych technologii, takich jak szyfrowanie, przechowywanie danych off-chain, obliczenia chroniące prywatność lub dowody zero-knowledge.

Blockchain i problem treści generowanych przez AI

Generatywna AI znacznie obniżyła koszty tworzenia tekstów, obrazów, materiałów audio, wideo i innych treści cyfrowych.

Stwarza to nowe możliwości dla twórców, ale jednocześnie sprawia, że ustalenie pochodzenia informacji cyfrowych staje się coraz trudniejsze.

Technologia blockchain może wspierać systemy służące do rejestrowania pochodzenia.

Na przykład twórca mógłby kryptograficznie zarejestrować informacje o oryginalnym dziele, tworząc opatrzony znacznikiem czasu zapis powiązany z konkretnym portfelem lub tożsamością. Późniejsze modyfikacje lub transfery również mogłyby być rejestrowane.

Nie dowodzi to automatycznie, że informacje są prawdziwe, a blockchain nie jest również w stanie ustalić, czy ktoś fałszywie zarejestrował treści, których sam nie stworzył.

Zapisy kryptograficzne mogą jednak stać się jednym z elementów szerszych systemów służących do ustalania, kiedy treść została utworzona, skąd pochodzi i w jaki sposób się zmieniała.

Cyfrowa własność w świecie generowanym przez AI

AI rodzi również złożone pytania dotyczące cyfrowej własności.

Jeśli miliony obrazów, utworów, wirtualnych obiektów, postaci i innych aktywów można generować niemal natychmiast, samo posiadanie cyfrowego pliku traci na znaczeniu.

Aktywa oparte na blockchainie mogą zapewnić dodatkową warstwę rozróżnienia, reprezentując własność lub prawa dostępu niezależnie od bazowego pliku multimedialnego.

Ta koncepcja wykracza poza NFT traktowane jako przedmioty kolekcjonerskie.

Infrastruktura blockchain mogłaby potencjalnie zarządzać licencjami, członkostwem, uprawnieniami do użytkowania, tantiemami, danymi dostępowymi lub innymi prawami związanymi z treściami generowanymi przez AI i tworzonymi przez ludzi.

To, czy blockchain jest potrzebny w konkretnym zastosowaniu, zależy od tego, czy zdecentralizowana własność lub możliwość przenoszenia zapewnia istotną przewagę nad tradycyjną bazą danych.

AI może również ulepszać aplikacje blockchain

Ta zależność działa w obie strony.

Infrastruktura blockchain może zapewniać nowe możliwości aplikacjom AI, ale AI może również ułatwiać korzystanie z kryptowalut i systemów blockchain.

Portfele kryptowalutowe nadal są skomplikowane dla wielu użytkowników. Zrozumienie opłat transakcyjnych, adresów, sieci, zatwierdzania tokenów, stakingu, zdecentralizowanych giełd i smart kontraktów wymaga sporej wiedzy.

Interfejsy oparte na AI mogłyby pomóc przełożyć tę złożoność na bardziej naturalne interakcje.

Zamiast ręcznie poruszać się po wielu interfejsach, użytkownik mógłby opisać zamierzoną czynność zwykłym językiem. Asystent AI mógłby wyjaśnić niezbędne kroki, wskazać potencjalne zagrożenia i przygotować transakcje do sprawdzenia przez użytkownika.

AI może również pomagać w analizie blockchaina, badając duże ilości danych on-chain i identyfikując wzorce, które trudno byłoby wykryć ręcznie.

AI w rozwoju i bezpieczeństwie smart kontraktów

Smart kontrakty to kolejny obszar, w którym AI może mieć znaczący wpływ.

Deweloperzy mogą już korzystać z narzędzi AI do programowania, które pomagają pisać, wyjaśniać, testować i sprawdzać oprogramowanie. Podobne narzędzia mogą wspierać deweloperów pracujących ze smart kontraktami.

Systemy AI mogą pomagać identyfikować podejrzane wzorce w kodzie, wyjaśniać złożoną logikę kontraktów, generować testy lub wskazywać potencjalne podatności.

Kod wygenerowany przez AI nie powinien być jednak automatycznie uznawany za bezpieczny.

Smart kontrakty mogą kontrolować znaczne ilości kryptowalut, a nawet niewielki błąd programistyczny może mieć poważne konsekwencje finansowe. AI powinna więc uzupełniać profesjonalne audyty, testowanie i praktyki bezpieczeństwa, zamiast je zastępować.

Zdecentralizowane zarządzanie i AI

Zdecentralizowane organizacje autonomiczne, czyli DAO, mogą również wykorzystywać AI.

DAO często mają do czynienia z dużą liczbą propozycji dotyczących zarządzania, dyskusji, danych z głosowań, informacji o skarbcu i opinii społeczności. Systemy AI mogłyby podsumowywać propozycje, analizować wcześniejsze decyzje dotyczące zarządzania, identyfikować istotne dyskusje lub pomagać uczestnikom zrozumieć złożone tematy przed głosowaniem.

Bardziej zaawansowane systemy mogłyby potencjalnie delegować ograniczone zadania operacyjne agentom AI.

Prowadzi to do ważnego pytania dotyczącego zarządzania: jak duże uprawnienia powinno mieć autonomiczne oprogramowanie?

Wykorzystywanie AI do organizowania informacji bardzo różni się od pozwolenia systemowi AI na samodzielne kontrolowanie skarbca lub wykonywanie decyzji dotyczących zarządzania. Społeczności eksperymentujące z tymi technologiami będą potrzebować przejrzystych zasad, zabezpieczeń i jasno określonych granic.

Rozwój tokenów krypto związanych z AI

Rozwój sztucznej inteligencji doprowadził również do powstania dużej kategorii kryptowalut związanych z AI.

Tokeny te mogą służyć bardzo różnym celom.

Niektóre zapewniają dostęp do zdecentralizowanych sieci obliczeniowych. Inne są wykorzystywane na rynkach AI, w usługach danych, przez autonomicznych agentów, do zarządzania, płatności lub systemów zachęt.

Istnieją również tokeny, których związek ze sztuczną inteligencją ma przede wszystkim charakter marketingowy.

Określenie "token AI" mówi więc bardzo niewiele o tym, co dana kryptowaluta faktycznie robi.

Zanim ocenisz projekt krypto związany z AI, ważne jest zrozumienie produktu, który za nim stoi. Jaką rolę odgrywa technologia blockchain? Dlaczego token jest potrzebny? Kto faktycznie korzysta z sieci? Czy projekt oferuje działającą usługę?

Te pytania są bardziej przydatne niż samo sprawdzanie, czy projekt jest powiązany ze sztuczną inteligencją.

Problem wyroczni nadal ma znaczenie

AI nie może automatycznie rozwiązać jednego z podstawowych ograniczeń blockchaina: blockchainy nie mogą samodzielnie weryfikować wszystkiego, co dzieje się poza ich sieciami.

Jeśli model AI dostarcza informacje do smart kontraktu, blockchain nadal potrzebuje podstawy, aby tym informacjom zaufać.

System AI może generować błędne informacje, korzystać z nieaktualnych danych, zostać zmanipulowany lub udzielać różnych odpowiedzi na to samo pytanie.

Dlatego przy łączeniu systemów AI ze smart kontraktami ważne są wiarygodne źródła danych, sieci wyroczni, weryfikacja kryptograficzna i starannie zaprojektowane mechanizmy zaufania.

Połączenie AI z blockchainem nie eliminuje potrzeby zrozumienia, skąd pochodzą informacje.

Prywatność jest dużym wyzwaniem

AI i blockchain mają bardzo różne podejście do danych.

Systemy AI często korzystają z dostępu do dużych zbiorów danych. Publiczne blockchainy są natomiast zaprojektowane tak, aby trwale powielać informacje na wielu komputerach.

Nieostrożne połączenie tych dwóch technologii może prowadzić do poważnych problemów z prywatnością.

Wrażliwe informacje zasadniczo nie powinny być umieszczane bezpośrednio w publicznym blockchainie tylko dlatego, że aplikacja AI potrzebuje do nich dostępu.

Przyszłe systemy mogą w coraz większym stopniu opierać się na technologiach umożliwiających przetwarzanie lub weryfikowanie informacji bez publicznego ujawniania danych źródłowych.

Dowody zero-knowledge, bezpieczne środowiska obliczeniowe, szyfrowanie i technologie zdecentralizowanej tożsamości mogą odegrać ważną rolę w tym obszarze.

Ryzyko związane z bezpieczeństwem rośnie, gdy AI kontroluje aktywa

Typowe błędy AI mogą być uciążliwe. Błędy AI związane z kryptowalutami mogą być kosztowne.

Jeśli asystent AI wygeneruje błędną odpowiedź, użytkownik zazwyczaj może ją po prostu zignorować. Jeśli autonomiczny agent wyśle kryptowalutę na niewłaściwy adres lub wejdzie w interakcję ze złośliwym smart kontraktem, transakcja może być nieodwracalna.

Dlatego zarządzanie uprawnieniami jest szczególnie ważne.

Agenci AI kontrolujący aktywa krypto mogą wymagać limitów wydatków, ograniczonych uprawnień do smart kontraktów, symulacji transakcji, progów wymagających zatwierdzenia przez człowieka, mechanizmów awaryjnych i innych zabezpieczeń.

Im bardziej autonomiczne stają się te systemy, tym ważniejsza staje się również ich architektura bezpieczeństwa.

Oddzielanie innowacji od szumu

Zarówno AI, jak i krypto to technologie, wokół których narosło mnóstwo spekulacji.

Ich połączenie naturalnie prowadzi do jeszcze większej liczby spekulacji.

Projekt nie staje się użyteczny tylko dlatego, że wykorzystuje sztuczną inteligencję, technologię blockchain i token. W wielu sytuacjach tradycyjna baza danych lub scentralizowana usługa AI może być prostsza, tańsza i szybsza.

Najbardziej wartościowe zastosowania prawdopodobnie pojawią się tam, gdzie decentralizacja zapewnia konkretną przewagę.

Może to obejmować otwarte rynki, odporność na cenzurę, cyfrową własność, globalne płatności, zdecentralizowaną infrastrukturę, przejrzyste systemy zachęt lub koordynację między uczestnikami, którzy nie ufają sobie w pełni.

Najważniejsze pytanie nie brzmi, czy AI i blockchain można ze sobą połączyć. Oczywiście, że można.

Pytanie brzmi, czy ich połączenie rozwiązuje rzeczywisty problem lepiej niż istniejące alternatywy.

Jak może wyglądać przyszłość

Obszar, w którym AI i kryptowaluty się łączą, nadal się rozwija.

W przyszłości agenci AI mogą rutynowo zarządzać portfelami, kupować usługi cyfrowe, wchodzić w interakcje ze smart kontraktami i koordynować działania z innymi autonomicznymi systemami. Zdecentralizowane sieci mogą zapewniać moc obliczeniową, dane, modele, przestrzeń do przechowywania danych i infrastrukturę płatniczą dla tych agentów.

Jednocześnie technologia blockchain może stawać się coraz ważniejsza dla weryfikowania własności, tożsamości, uprawnień i pochodzenia, ponieważ AI sprawia, że cyfrowe treści można coraz łatwiej tworzyć i modyfikować.

Wiele eksperymentów zakończy się niepowodzeniem, a niektóre pomysły, które obecnie przyciągają dużą uwagę, mogą ostatecznie okazać się niepotrzebne.

Inne mogą stać się podstawową infrastrukturą cyfrowej gospodarki, w której ludzie, organizacje i autonomiczne oprogramowanie coraz częściej wchodzą ze sobą w interakcje.

AI i krypto wciąż są eksperymentem

AI i krypto reprezentują dwie różne wizje tego, jak mogą rozwijać się systemy cyfrowe. Sztuczna inteligencja sprawia, że oprogramowanie staje się bardziej zaawansowane i autonomiczne, podczas gdy technologia blockchain umożliwia cyfrową własność i koordynację bez konieczności przeprowadzania każdej interakcji przez tego samego scentralizowanego pośrednika.

Połączenie tych technologii otwiera interesujące możliwości, od autonomicznych agentów ekonomicznych i zdecentralizowanych sieci obliczeniowych po rynki AI i weryfikowalne treści cyfrowe.

To połączenie zwiększa jednak również istniejące wyzwania związane z bezpieczeństwem, prywatnością, zaufaniem, skalowalnością i spekulacją.

Dla użytkowników poznających ten rozwijający się obszar zrozumienie technologii i społeczności stojących za poszczególnymi projektami jest bardziej wartościowe niż podążanie za najnowszą narracją wokół AI. Najważniejsze rozwiązania będą ostatecznie tymi, które oferują rzeczywistą użyteczność, trwałe zaangażowanie i wyraźny powód, dla którego AI i blockchain powinny ze sobą współpracować.