1. Введение

С развитием IT-индустрии, включая увеличение вычислительной мощности и расширение доступности больших данных, производительность моделей искусственного интеллекта (ИИ) также значительно улучшилась. Недавно производительность ИИ достигла или превысила человеческие возможности во многих областях и быстро применяется в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и образование.

Репрезентативным примером коммерциализации искусственного интеллекта является ChatGPT - генеративная модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI в ноябре 2022 года, которая может понимать и отвечать на естественный язык человека. ChatGPT получил 1 миллион пользователей всего за 5 дней после запуска и достиг 100 миллионов активных пользователей в месяц в течение 2 месяцев, получив звание самого быстрорастущего потребительского приложения в истории.

NVIDIA, которая разрабатывает и производит графические процессоры, используемые для обучения и вычислений ведущих платформ искусственного интеллекта, также значительно выиграла от этой тенденции. В первом квартале 2024 года чистая прибыль NVIDIA выросла на 628% по сравнению с прошлым годом и составила $14,8 млрд, а ее акции подорожали примерно в 3 раза по сравнению с прошлым годом, что привело к рекордной рыночной капитализации в $3,2 трлн, продемонстрировав выдающиеся результаты.

Рост сектора искусственного интеллекта также оказывает значительное влияние на криптовалютный рынок. В июне 2022 года, когда процветали проекты NFT-искусства, выпуск DALL-E 2, разработанного OpenAI, искусственного интеллекта, который генерирует высококачественные изображения на основе текста, привел к восьмикратному увеличению упоминаний ключевого слова AI в отечественных крипто-каналах Telegram. Более того, с начала второго полугодия 2022 года начали появляться попытки более прямо связать искусственный интеллект и блокчейн, и количество упоминаний AI увеличилось еще в 2 раза.

Рост сектора искусственного интеллекта также оказывает значительное влияние на крипторынок. В июне 2022 года, когда NFT-арт-проекты процветали, релиз DALL-E 2 — ИИ, разработанного OpenAI, генерирующего высококачественные изображения на основе текста, привел к 8-кратному росту упоминаний ключевых слов ИИ в крупных корейских крипто-Telegram-каналах. Кроме того, со второй половины 2022 года стали появляться попытки более прямой связи ИИ и блокчейна, а упоминания ИИ увеличились еще в 2 раза.

Такой уровень интереса к ИИ со стороны криптосообщества также отражается на инвестиционных тенденциях в криптопроектах, связанных с ИИ. По данным сайта статистики виртуальных активов Coingecko, по состоянию на 20 августа 2024 года общая рыночная капитализация 277 блокчейн-проектов, классифицированных в секторе ИИ, быстро выросла за два года с тех пор, как во второй половине 2022 года начали появляться проекты, сочетающие ИИ с блокчейном, достигнув $21 млрд, что примерно на 25% выше, чем в категории Layer2.

Однако проекты в сфере искусственного интеллекта, основанные на блокчейне, которые появились и привлекли внимание, в основном принимают форму использования блокчейна для решения выявленных ограничений при развитии отрасли искусственного интеллекта. Основные примеры использования следующие:

• Децентрализованная сеть ГПУ: Проекты, использующие технологию блокчейна для создания распределенной сети ГПУ, в которой каждый может внести свою мощность ГПУ и получать токенные стимулы, решая проблему барьера входа из-за огромных затрат на ГПУ, необходимых для обучения моделей искусственного интеллекта (например, IO.NET, Сеть Akash)
• Разработка и обучение децентрализованной модели ИИ: Проекты, где несколько участников вносят свой вклад в обучение и разработку моделей ИИ, и получают токенные поощрения, используя технологию блокчейн, чтобы решить проблему предвзятости ИИ, вызванную централизованными средами разработки ИИ (например, Bittensor)
• Маркетплейс искусственного интеллекта на цепи: Децентрализованные проекты маркетплейса искусственного интеллекта, которые прозрачно оценивают и торгуют производительностью и надежностью моделей/агентов искусственного интеллекта с использованием технологии блокчейн в ответ на спрос на специализированные модели/агенты искусственного интеллекта для отраслей и функций (например, SingularityNET, Autonolas)

Помимо этих примеров, продолжают появляться различные попытки преодолеть вызовы, с которыми сталкивается современная отрасль искусственного интеллекта, используя блокчейн-инфраструктуру, такие как децентрализованные рынки данных и протоколы IP. Эти попытки создают синергетические эффекты, предоставляя более стабильную инфраструктуру для отрасли искусственного интеллекта, расширяя при этом спектр применений технологии блокчейн.

С другой стороны, интеграция искусственного интеллекта в экосистему блокчейна также имеет бесконечный потенциал для развития. Особенно в DeFi-сервисах, которые основаны на открытости, есть потенциал для реализации различных функций, которые были сложны для реализации с помощью существующих смарт-контрактов, если вовлечение доверенных сторон может быть минимизировано через внедрение искусственного интеллекта.

В этой статье мы рассмотрим конкретные примеры того, как искусственный интеллект используется в текущих протоколах DeFi, проблемы, которые они сталкиваются, и будущее искусственного интеллекта в DeFi.

2. Интеллектуальный DeFi

Искусственный интеллект обладает отличной способностью анализировать огромные объемы данных в реальном времени и делать выводы. Эта способность может сыграть значительную роль в конкретизации данных, таких как доходность и риски, предоставляемые протоколами DeFi для выполнения фондов пользователей и помощи в управлении рисками. В данном случае искусственный интеллект в основном функционирует на пользовательском интерфейсе Dapp, позволяя существующим протоколам DeFi использовать искусственный интеллект без существенных структурных модификаций.

Репрезентативным примером является Yearn Finance, агрегатор добычи дохода. Чтобы обеспечить пользователям более безопасную инвестиционную среду, Yearn Financeсотрудничествос GIZA, платформа для создания искусственного интеллекта, для создания системы оценки рисков стратегии реального времени для хранилищ Yearn Finance v3.

Однако то, на что я больше фокусируюсь в слиянии экосистемы DeFi и искусственного интеллекта, - это возможность дать автономию протоколам DeFi, используя автономное мышление и возможности действия искусственного интеллекта.

Современные DeFi-протоколы имеют форму, которая пассивно реагирует на транзакции, генерируемые пользователями. Другими словами, смарт-контракты протокола работают заранее определенными способами в соответствии с действиями пользователей. Однако, встраивая ИИ в протоколы DeFi, сам протокол может анализировать рыночные условия, принимать оптимальные решения и активно генерировать транзакции. Это способствует появлению протоколов DeFi, которые предоставляют новые формы финансовых услуг, которые раньше было сложно реализовать.

Давайте рассмотрим конкретные примеры Интеллектуальных DeFi протоколов, которые используют AI в своих основных механизмах функционирования.

2.1. Казначейство Fyde: Фонд токенов искусственного интеллекта

Fyde Treasury — это протокол, который предоставляет сервис фондов корзинного типа под названием Liquid Vault, который управляет несколькими токенами вместе, а ИИ управляет портфелем. Пользователи получают и могут использовать $TRSY, токен ликвидности, соответствующий активам, депонированным в Liquid Vault.

2.1.1. Метод выбора акций и операций с фондами

Основная задача Liquid Vault - увеличить долю токенов с низкой волатильностью во время спада рынка, обеспечивая пользователям более низкий уровень падения и предлагая портфель с хорошей производительностью по сравнению с другими классами активов с долгосрочной перспективы.

Fyde Treasury выбирает активы, включаемые в портфель Liquid Vault, с помощью следующих трех критериев:

• Оцените, присутствует ли достаточная торговая ликвидность
• Изучите историю создателей протокола, проверьте код протокола и т.д., чтобы определить, есть ли какие-либо проблемы
• Анализируйте данные цепочки блоков через искусственный интеллект для оценки наличия мойки торговли, степени централизации токенов, тенденций органического роста и т.д.

Токены, которые соответствуют этим критериям, включаются в портфель Liquid Vault, и Fyde Treasury также использует искусственный интеллект в процессе управления активами Liquid Vault следующим образом:

• Анализ и прогнозирование рынка: Анализ данных о транзакциях в блокчейне, трендов рынка, новостей и т. д., для прогнозирования будущих тенденций на рынке
• Расчет веса и перебалансировка: Рассчитывайте оптимальные веса токенов и выполняйте перебалансировку на основе прогнозируемых тенденций на рынке и недавней производительности и волатильности токенов в портфеле
• Управление рисками и реагирование: быстро идентифицировать атаки на управление, истощение пула ликвидности, аномальные транзакции из конкретных кошельков и т. д. для каждого токена в портфеле в режиме реального времени и скорректировать портфель или изолировать соответствующий токен от портфеля.
• Стратегия продвинутого управления активами: Постоянно оценивайте производительность портфеля, анализируйте эффективность стратегии и извлекайте данные для модификации и разработки стратегий. Затем проводите тесты, сравнивая существующие стратегии с новыми, измеряйте производительность и отражайте фактические рабочие стратегии.

На 23 августа, дату написания, в портфеле Liquid Vault находится всего 29 токенов, включая различные секторные токены на основе сети Ethereum.

Панель управления Liquid Vault, источник:Fyde

Кроме того, Fyde Treasury предоставляет функцию, которая позволяет пользователям, которые вносят определенные токены управления протоколом в Liquid Vault, поддерживать свои права на голосование за управление, предоставляя токены ликвидности для этих токенов. Токены управления, внесенные пользователями в Liquid Vault, отправляются на кошелек вкладчика в форме токена $gTRSY, который может использоваться для осуществления голосования за управление соответствующим протоколом в Fyde Treasury.вкладка управления.

Однако права голоса зависят от весов токенов в портфеле, поэтому права голоса могут изменяться каждый раз при корректировке портфеля.

2.1.2. Кампания по добыче ликвидности

Fyde Treasury выдает баллы Fyde провайдерам ликвидности, которые улучшают рыночную ликвидность $TRSY, токена ликвидности Liquid Vault, и обещает распределить $FYDE, голосовой токен Fyde Treasury, на основе этих баллов в будущем.

В отличие от других проектов, которые обычно проводят кампании по добыче ликвидности, где пользователи должны непосредственно вносить пары на децентрализованные биржи и получать токены или баллы, Казначейство Fyde принимает депозиты пользователей $FYDE во внутренний контракт добычи ликвидности протокола и непосредственно осуществляет предоставление ликвидностиUniswapv3 - это децентрализованная биржа, которая позволяет установить диапазон поставки при предоставлении ликвидности.

В процессе обеспечения ликвидности для Uniswap v3 он рассчитывает и выполняет оптимальный путь обмена для конвертации некоторой части $FYDE, внесенной в контракт на добычу ликвидности, в $ETH через среду моделирования на основе искусственного интеллекта. Кроме того, в зависимости от рыночных условий ИИ также управляет и оптимизирует диапазон депозитов обеспечения ликвидности на Uniswap v3 в режиме реального времени, достигая примерно в 4 раза большей капитальной эффективности по сравнению с обеспечением ликвидности на общей децентрализованной бирже с тем же капиталом.

Приборная панель AI-симуляции, Источник:Документы Fyde

Таким образом, казначейство Fyde создает корзинный фонд, который минимизирует роль человеческого фактора и предотвращает различные риски, существующие на рынке в режиме реального времени, используя искусственный интеллект для активов, депонируемых пользователями в протоколе.

2.1.3. Производительность протокола

ТВЛ казначейства Fyde стабильно увеличивается с момента запуска в январе 2024 года, достигая отметки в $2M и поддерживая примерно $2M ТВЛ постоянно до настоящего времени. С другой стороны, стоимость токена $TRSY за последние три месяца показала отрицательную динамику в -35% из-за продолжающейся слабости рынка с конца мая.

Однако, сравнивая доходность $TRSY с другими основными токенами в экосистеме Ethereum, мы видим, что токен $TRSY показывает более незначительное снижение на основе относительно стабильной волатильности цены.

Казначейство Fyde было запущено менее года назад, и искусственная интеллектуальная модель Fyde продолжает учиться и развиваться на основе рыночных данных. Поэтому с накоплением и оптимизацией обучения ИИ возможно улучшение показателей в будущем, поэтому необходимо обратить внимание на будущее направление развития и показатели Казначейства Fyde.

2.2. Mozaic Finance: Оптимизатор доходности с помощью ИИ

Mozaic Finance - это протокол оптимизации доходности, который оптимизирует стратегии фарминга доходности, используя конкретные протоколы DeFi с помощью искусственного интеллекта. Mozaic Finance предоставляет пользователям различные стратегии управления активами в экосистеме DeFi в виде хранилищ и использует следующие два типа искусственного интеллекта для оптимизации стратегий:

• Conon: Анализирует данные цепочки в режиме реального времени для прогнозирования рыночных условий и изменений APY стратегий фермерства доходности
• Archimedes: Рассчитывает оптимальную инвестиционную стратегию и распределяет средства на основе прогнозных данных, полученных Conon

Таким образом, в Mozaic Finance ИИ-агенты Conon, действуя в качестве 'аналитика', и Archimedes, действуя в качестве 'стратега', сотрудничают для управления активами, которые пользователи вносят в депозит.

2.2.1. Типы хранилищ

• Hercules: хранилище, которое может выполнять фарминг доходности с использованием стейблкоинов, а депозитарии получают токены MOZ-HER-LP в качестве ликвидных токенов
• Активы, внесенные пользователями в хранилище, предоставляются как ликвидность протоколу мостаЗвездные вратадля генерации дохода. ИИ мосты и балансирует активы хранилища в пулы ликвидности с более высокими доходностями в реальном времени, используя характеристику StarGate, где APY устанавливается по-разному для каждой сети в зависимости от уровня ликвидности, даже для одного и того же актива

Панель управления StarGate Farm, Источник:StarGate

• Theseus: хранилище, которое генерирует доход, используя различные волатильные активы, и вкладчикам выдаются ликвидные токены MOZ-THE-LP в качестве ликвидности
• Активы, внесенные пользователями в хранилище, депонируются в GM Pool протокола GMX, децентрализованной биржи бессрочных фьючерсов, обеспечивая трейдерам торговую ликвидность и стимулируя к заработку. В это время ликвидность развертывается с учетом волатильности и процентных ставок каждого торгового актива пула GM, и в зависимости от рыночных условий доля стейблкоинов может быть увеличена и депонирована в StarGate для получения дополнительных процентов

Панель инструментов GMX GM Pool, Источник: GMX

• Perseus: хранилище, которое активно использует механизм консенсуса PoL (Proof of Liquidity), чтобы получать сетевые награды, предоставляя ликвидность экосистемным протоколам Berachain, который собирается запустить свою основную сеть. Команда Mozaic Finance в настоящее время разрабатывает и готовится запустить стратегии с использованием тестовой сети Berachain. Подробная информация будет раскрыта позже.

Для получения подробной информации о Berachain и механизме консенсуса PoL, пожалуйста, обратитесь к статье «Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Ликвидность и Безопасность“.

В отличие от Fyde Treasury, которая создает фонды корзины токенов, Mozaic Finance — это протокол, который оптимизирует стратегии и процессы предоставления ликвидности с помощью искусственного интеллекта при внесении пользовательских активов в протоколы DeFi и управляет рисками.

К январю 2024 года в хранилищах Геркулес и Тезей наблюдалась хорошая производительность с высокой ожидаемой ставкой доходности (APY) около 11% и 50% соответственно. Однако из-за инцидента кражи средств в хранилищах Mozaic Finance оба хранилища в настоящее время приостановлены.

Ожидаемые годовые доходы хранилищ Hercules и Theseus на январь 2024 г., Источник: @Mozaic_Fi

2.2.2. Инцидент кражи фондов и Mozaic 2.0

Инцидент кражи фондов в Mozaic Finance произошел 15 марта 2024 года во время перехода на новое решение по безопасности, разработанноеГипернативныйдля улучшения риска и безопасности внутри блокчейна.

Перед завершением обновления безопасности внутренний разработчик обнаружил, что средства хранилища могут быть украдены с использованием приватного ключа члена основной команды. Они взломали ПК члена основной команды, чтобы получить приватный ключ. Затем, используя украденный ключ, они украли около $2 млн активов, связанных с хранилищами, и перевели их на централизованные биржи для ликвидации.

Из-за этого инцидента команда Mozaic Finance приостановила работу хранилищ Hercules и Theseus, и стоимость $MOZ, токена сбора голосов и протокольной комиссии, упала примерно на 80%. Сразу после инцидента кражи команда Mozaic Finance прозрачно раскрыла ход инцидента и, совместно с охранной фирмой, отследила поток украденных активов и подала заявку на замораживание и возврат украденных средств на биржи, куда разработчик внес украденные активы, прилагая усилия для возобновления работы протокола.

К счастью, в настоящее время идет процесс возврата всех украденных средств, и в ожидании возврата украденных средств с централизованных бирж, команда готовится к запуску Mozaic 2.0, который включает следующие улучшения:

• Повышенная безопасность: Проведение кодовых аудитов и улучшений безопасности через специализированные фирмы по безопасности, такие как Trust Security, Testmachine и Hypernative
• Улучшение модели искусственного интеллекта: Комплексное улучшение существующей модели Архимеда, а также прогнозирование и изучение черных лебедей, которые до сих пор не произошли из-за отсутствия данных на основе экспертных знаний. Также обнаружение аномальных решений и установка флагов для рассмотрения человеком и улучшения модели
• Улучшенный пользовательский опыт: улучшение пользовательского интерфейса и опыта использования Dapp, а также расширение доступности пользователей к Dapp в различных средах цепочек через абстракцию учетной записи и интеграцию службы мостов

Таким образом, хотя Mozaic Finance пережила крупный кризис с инцидентом кражи фондов, они готовятся запустить Mozaic 2.0 и стремятся предоставить пользователям более безопасное и эффективное обслуживание управления активами.

3. Вызов: дилемма децентрализации и масштабируемости искусственного интеллекта

До сих пор мы рассмотрели, как интеллектуальные протоколы DeFi используют искусственный интеллект в качестве основного компонента приложений DeFi на примере казначейства Fyde и финансов Mozaic. Выгоды, которые интеллектуальные протоколы DeFi могут получить от использования искусственного интеллекта, могут быть подведены к следующему:

• Установление новых типов моделей протоколов DeFi через автономию
• Повышение эффективности капитала путем анализа и оптимизации методов деятельности фонда
• Анализ и реагирование в режиме реального времени на риски, такие как аномальные транзакции

В данный момент интеграция блокчейна и искусственного интеллекта в основном происходит в направлении создания инфраструктуры блокчейна для решения ограничений искусственного интеллекта. Однако мы ожидаем, что попытки внедрения искусственного интеллекта в протоколы DeFi будут увеличиваться благодаря упомянутым выше преимуществам. Конечно, также существуют вызовы, которые нужно решить в процессе объединения этих двух областей.

Для ИИ требуется среда, способная быстро обрабатывать большие объемы данных, но нынешняя инфраструктура блокчейна не может соответствовать уровню скорости обработки данных, требуемому ИИ. Например, модель ChatGPT-3, по оценкам, требует триллионов процессов обработки данных в секунду для получения ответов на вопросы, что примерно в десять миллионов раз быстрее, чем максимальный TPS (транзакции в секунду) Solana, составляющий 65 000.

Более того, даже если инфраструктура блокчейна развивается до такой степени, что вычисления ИИ становятся возможными, прозрачность публичных блокчейнов потенциально может выставить на обозрение обучающие данные и веса решений моделей ИИ. Это представляет собой ограничение, где транзакции, создаваемые ИИ, могут стать предсказуемыми, что потенциально подвергает их различным внешним атакам.

Поэтому DeFi-протоколы, которые хотят использовать искусственный интеллект, включая Fyde Treasury и Mozaic Finance, в настоящее время выполняют ИИ на централизованных серверах и взаимодействуют с блокчейном на основе результатов.

Однако такой подход создает ситуацию, в которой пользователи, которые внесли активы в протокол, должны доверять честности команды, управляющей искусственным интеллектом, что подрывает принципы DeFi, предоставляющие безопасную торговую среду без необходимости доверять третьим лицам благодаря смарт-контрактам. Эта проблема децентрализации и масштабируемости, возникающая при использовании искусственного интеллекта в блокчейне, считается вызовом, который приложения DeFi должны решить в процессе использования искусственного интеллекта, и технология zkML (Zero Knowledge Machine Learning) привлекает внимание как альтернативное решение.

3.1. zkML (Машинное обучение с нулевым разглашением знаний)

zkML — это технология, которая сочетает в себе доказательства с нулевым разглашением (ZKP) и машинное обучение (ML). Доказательства с нулевым разглашением — это криптографический метод, который может доказать содержание определенных данных, не раскрывая его, обеспечивая как защиту конфиденциальности, так и проверку целостности данных. zkML применяет эти характеристики доказательств с нулевым разглашением к машинному обучению, позволяя доказать, что выходные данные модели были правильно рассчитаны, не раскрывая входные данные, параметры и внутреннюю работу модели ИИ.

Кроме того, построив смарт-контракт протокола DeFi для проверки доказательства в нулевом знании и генерации транзакций на цепочке только в том случае, если ИИ-модель работает честно и без внешнего вмешательства, ИИ может быть безопасно интегрирован в протокол DeFi.

Например, Mozaic Finance, ранее представленный, планирует в будущем внедрить технологию доказательства нулевого знания в протокол и имеет указано в их документахэто позволит дополнить возможность доказать в реальном времени, что Архимед честно принимает решения и управляет хранилищами.

Однако технология доказательства нулевого знания не существует так давно, и для того, чтобы ее реально приняли, требуется много обсуждений и разработок. В частности, создание доказательств нулевого знания для сложных моделей искусственного интеллекта, хотя и более эффективно, чем прямая реализация моделей искусственного интеллекта на блокчейне, все еще требует больших вычислительных затрат и объема хранилища, чем может предоставить текущая инфраструктура блокчейна. Поэтому для практического применения zkML необходимы дальнейшие технологические усовершенствования и оптимизация доказательств нулевого знания и инфраструктуры блокчейна.

4. Агентская экономика и доказательство личности

Ожидается, что по мере развития технологий блокчейн и искусственного интеллекта они постепенно смогут преодолеть вызовы, необходимые для слияния этих двух областей. Кроме того, основываясь на этом прогрессе, я предвижу, что в ближайшем будущем большинство протоколов DeFi будут интегрировать искусственный интеллект в качестве части своих операционных механизмов.

Более того, с появлением и усложнением развертывания агентов ИИ и торговых платформ, таких как SingularityNET и Autonolas, создается среда, в которой не только ИИ может быть интегрирован на уровне протокола, но и отдельные пользователи могут легко использовать агентов ИИ. Другими словами, каждый «человек», участвующий в экосистеме блокчейна, сможет создавать и использовать интеллектуальные протоколы DeFi, оптимизированные для частных лиц.

Например, количество и активность AI-агентов Autonolas, выполняющих ставки, анализируя данные на цепи и вне ее, на.Оменплатформа прогнозирования рынка сети Gnosis стабильно растет, генерируя более миллиона транзакций за примерно год с июля 2023 года.

Ожидается, что персонализированные ИИ-агенты, способные эффективно управлять капиталом 24 часа в сутки, будут расти и активно участвовать в экосистеме блокчейна в будущем. Это приведет к использованию простаивающей ликвидности и более эффективному функционированию капитала, что значительно повысит общую ликвидность экосистемы. Ожидается, что в конечном итоге транзакции между агентами ИИ станут основным видом деятельности экосистемы, формируя новую экономическую экосистему, основанную на агентах.

Кроме того, по мере того как модели персонализированных AI-агентов становятся более интеллектуальными в будущем, персональные AI-агенты, скорее всего, расширят свою сферу деятельности на области, предназначенные для 'людей' с агентством для выполнения, включая управление активами на цепочке, адаптированное к индивидуальным тенденциям, захват возможностей аирдропа и участие в управлении.

Таким образом, по мере того как агенты искусственного интеллекта все более точно имитируют человеческое поведение, в будущем станет все сложнее отличить «настоящих» пользователей от агентов искусственного интеллекта. Соответственно, ожидается, что будет подчеркнута важность доказательства личности, механизма для подтверждения человечности и уникальности пользователя, с акцентом на протоколы, ценящие человеческую ценность и агентство.

4.1. Доказательство принадлежности к лицу

Proof of Personhood - механизм, который позволяет доказать человечность и уникальность личности, связывая характеристики, которые могут быть только у людей, с персональными аккаунтами в сети. В настоящее время обсуждаются и разрабатываются методологии, которые можно широко классифицировать на две категории:

• На основе физической аутентификации: использует уникальную биометрическую информацию, такую как лицо, отпечаток пальца, радужная оболочка глаза и т. д., с помощью аппаратного обеспечения
• На основе анализа поведения: определяет гуманность и уникальность на основе социального графа и репутации пользователя, шаблонов сетевой активности и т. д., на основе сетевой активности конкретного аккаунта и его взаимодействия с другими аккаунтами

Метод Proof of Personhood, основанный на поведенческом анализе, относительно хорошо защищает конфиденциальность пользователя и имеет то преимущество, что он доступен без специального оборудования для идентификации тела, но требует большого количества сетевых данных для повышения точности и надежности доказательства. По мере того, как агенты ИИ становятся все более изощренными, их проницательность может снижаться, поэтому ожидается, что физическое доказательство личности будет более широко распространено в будущем.

Представительный протокол, который внедрил физическую аутентификацию на основе доказательства личности, это Ворлдкоин, основанный Сэмом Альтманом, основателем OpenAI, создателя ChatGPT. Worldcoin - это проект, проводящий исследования и эксперименты для внедрения универсального базового дохода путем назначения уникальных цифровых ID всем людям в мире через Proof of Personhood и распределения токенов $WLD всем людям с ID в подготовке к будущей ситуации, когда люди теряют работу из-за развития искусственного интеллекта.

4.1.1. Worldcoin

Worldcoin - это проект, основанный на физической аутентификации личности, который распознает человеческие радужки с помощью специального оборудования, называемого Orb. После распознавания радужки глаза для этой радужки выдается мировой идентификатор на сети Worldcoin, и на устройстве пользователя генерируется приватный ключ, который может получить доступ к этому мировому идентификатору.

Worldcoin Orb, Источник:Белая книга Worldcoin

На данный момент сеть Worldcoin хранит только хэш-значение отсканированных данных радужки, чтобы радужка пользователя не могла быть восстановлена или идентифицирована, и при необходимости аутентификации World ID устройство пользователя генерирует доказательство нулевого разглашения и отправляет его в сеть, защищая конфиденциальность данных индивидуальных онлайн-активностей.

Однако из-за системы распознавания радужки только при выдаче мирового идентификатора все еще существуют проблемы, такие как передача мирового идентификатора через торговлю устройствами, удерживающими закрытые ключи, и доступ ИИ-агентов к закрытым ключам. Worldcoin прилагает усилия для решения этих проблем путем обсуждения внедрения биометрической системы аутентификации при использовании мирового идентификатора и разработки алгоритмов обнаружения ИИ, основанных на анализе поведения.

5. Заключение

В этой статье мы рассмотрели протоколы, предоставляющие новые типы услуг, появляющиеся по мере включения ИИ в экосистему блокчейна, проблемы, с которыми сталкиваются эти протоколы, и будущее экосистемы блокчейна, основанной на агентах ИИ.

В будущем технологии искусственного интеллекта и блокчейна будут продолжать развиваться и сходиться, дополняя ограничения друг друга, и через это ожидается, что будет создана среда, в которой люди смогут более удобно получать доступ к использованию искусственного интеллекта и блокчейна.

Особенно в будущей экосистеме экономики on-chain, сфокусированной на искусственном интеллекте, любой сможет легко использовать и предоставлять финансовые услуги без высокого уровня финансовых знаний. Ожидается, что это значительно способствует улучшению ликвидности экосистемы on-chain и расширению инклюзивности в индустрии 'финансов'.

Кроме того, искусственный интеллект и блокчейн имеют потенциал быть использованными в качестве инфраструктуры для различных отраслей, выходя за пределы взаимного влияния, и в результате развитие этих двух технологий приведет к широкомасштабным изменениям в человеческом обществе в целом, выходя за рамки их воздействия на отдельные отрасли.

Тем не менее, институциональные правила, связанные с ИИ, такие как защита конфиденциальности данных и вопросы подотчетности ИИ, а также институциональные правила в отношении блокчейна, такие как природа токенов с ценными бумагами, будут сильно влиять на будущее направление развития и отраслевую структуру этих технологий. Поэтому необходимо внимательно следить за содержанием отраслевых регламентов для ИИ и блокчейна, которые будут установлены в будущем.

В конечном счете, мы надеемся, что развитие этих технологий обеспечит лучшую среду для человечества и будет способствовать решению различных проблем в нашем обществе.

Disclaimer：

1. Эта статья взята из [распространенные исследования]. Все авторские права принадлежат автору оригинала [исследование распространения]. Если есть возражения против этой публикации, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они справятся с этим оперативно.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно мнением автора и не представляют собой инвестиционный совет.
3. Переводы статьи на другие языки выполняются командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.