Штучний інтелект і блокчейн є двома найбільш революційними технологіями цієї епохи, які можуть спровокувати революцію інновацій у багатьох галузях і змінити економічні та соціальні відносини. Поєднання блокчейну та ШІ відкриє нові сфери застосування. ** Штучний інтелект значно підвищить продуктивність, а блокчейн може забезпечити безпеку та прозорість, тому він породить різноманітні інноваційні програми. **

Згідно зі звітом Spherical Insights, поєднання блокчейну та штучного інтелекту в найближчі десять років перетвориться на мільярдну індустрію. Проте те, як ці дві технології працюють разом, залишається недостатньо вивченим питанням, тому його варто дослідити.

У цій статті розглядатиметься штучний інтелект у контексті блокчейну та досліджуватиметься потенційний перетин двох технологій та їх значення.

Перетин ШІ та блокчейну

Моделі глибокого навчання добре обробляють великі дані, моделюють когнітивний процес людського мозку та використовують складні нейронні мережі для визначення закономірностей, прогнозування та прийняття рішень. Мережа блокчейну має прозорий, децентралізований і стійкий до маніпуляцій рівень розрахунків за транзакціями, який стає доступним відразу після підключення до мережі, і дані, що зберігаються в ньому, не можуть бути підроблені, і користувачі можуть взаємодіяти з блокчейном у спосіб, який не потребує дозволу та мінімізує довіра.

**Поєднання блокчейну та штучного інтелекту створить автоматизовану інтелектуальну систему прийняття рішень, яка видає дуже надійні результати та запускає операції в реальному світі на основі захищених від втручання даних. **

Поєднання блокчейну та штучного інтелекту розблокує нову бізнес-модель, підвищить операційну ефективність для підприємств, автоматично виконає повторювані завдання для окремих осіб, безпечніше й ефективніше обмінюватиметься даними, покращить процеси прийняття рішень за допомогою смарт-контрактів штучного інтелекту, а також покращить ключову інфраструктуру та довіру та прозорість процесу транзакцій.

Поєднання штучного інтелекту та блокчейну принесе користь не тільки традиційним бізнес-додаткам, але й пошириться на інші сфери. Поєднуючи потужні аналітичні можливості штучного інтелекту з перевагами блокчейна щодо безпеки та децентралізації, його можна застосовувати в різних сферах, таких як освіта, охорона здоров’я, енергетика, суспільство, сільське господарство та міське планування, щоб краще приймати рішення на основі даних, та підвищення ефективності управління ресурсами.

Приклади використання, що поєднують ШІ та блокчейн

У цій главі розглядається низка потенційних варіантів використання комбінації ШІ та блокчейну.

Гарантована безпека

** Децентралізована інфраструктура та технологія блокчейн можуть забезпечити гарантії шифрування для систем ШІ. **Ми можемо вбудувати захисні огорожі в систему штучного інтелекту, щоб запобігти зловживанню системою або зловмисним маніпулюванням. Розробники штучного інтелекту можуть встановлювати певні параметри в коді, щоб контролювати порогове значення для доступу штучного інтелекту до різних ключових систем; вони також можуть використовувати захищену від втручання інфраструктуру, таку як блокчейн, смарт-контракти та оракули, для створення механізму закритого ключа.

Початковий намір системи блокчейн — запобігати різним зловмисним атакам і маніпуляціям, і ці механізми безпеки також можна використовувати для запобігання атакам у сфері ШІ. У централізованій системі, доки існує проблема в певному з’єднанні, безпека всієї системи може опинитися під загрозою; тоді як децентралізована інфраструктура розподілена на кілька вузлів і кілька незалежних приватних ключів, тому зловмисникам складніше вторгнутися в усю систему.

**Блокчейн може ефективно підвищити безпеку програм штучного інтелекту, тому підприємства можуть повністю використати потенціал штучного інтелекту та забезпечити безпеку за допомогою технології шифрування. **

Відстеження ланцюга поставок

Смарт-контракт — це комп’ютерна програма, розгорнута та запущена в блокчейні. Код у контракті визначає умови запуску та результати запуску. Смарт-контракти можуть виконуватися автоматично, тому вони мають особливі переваги в поєднанні з ШІ. Модель штучного інтелекту підключена до смарт-контракту, і можна заздалегідь визначити конкретні умови для виконання завдань, таких як: моніторинг ситуації з запасами та автоматичне розміщення замовлення у зовнішнього постачальника, коли запасів недостатньо.

**Поєднання блокчейну та штучного інтелекту також може оцифрувати паперовий процес і контролювати кожну ланку від виробництва до доставки в режимі реального часу, щоб підвищити прозорість і зменшити ризик шахрайства. **Компанії, які поєднують можливості інтелектуального аналізу з прогнозуванням і блокчейном, зможуть краще зрозуміти моделі попиту, оптимізувати управління запасами та приймати рішення на основі даних для зниження витрат.

Цей варіант використання також може бути корисним в інших сферах, наприклад, для пом’якшення наслідків стихійного лиха. Поєднання функцій аналізу штучного інтелекту з функціями відстеження ланцюга постачання в ланцюжку може допомогти орієнтованим на людей організаціям і підприємствам оптимізувати розподіл ресурсів під час катастроф, а також надавати дані в реальному часі про кількість і географічне розташування матеріалів для надання допомоги при катастрофах для підвищення ефективності та кращого розподілу матеріалів.

Перевірте автентичність вмісту

Поява моделей глибокого навчання, таких як DALL-E, Stable Diffusion і Midjourney, продемонструвала необмежений потенціал створення зображень або інших медіа з тексту.

Хоча ці моделі дозволяють нам побачити руйнівний інноваційний потенціал штучного інтелекту для підвищення продуктивності та творчості, їх також можна використовувати для поширення неправдивих чуток або підроблених зображень чи інших комунікаційних засобів.

Нижнім рівнем технології блокчейн є криптографія та технологія шифрування, тому її можна використовувати для перевірки автентичності медіафайлів, таких як зображення, відео та текст, а технологія шифрування використовується для перевірки джерела вмісту та того, чи вміст було підроблено з. Цю криптографічну техніку водяних знаків також можна використовувати для створення захищених від несанкціонованого втручання часових міток, які підтверджують автентичність вмісту повідомлення, походження та час.

Щоб забезпечити соціальну стабільність у майбутньому, ми повинні вміти відрізняти штучний інтелект від контенту, створеного людьми. **Отже, зашифровану перевірку та мітки часу можна використовувати, щоб допомогти децентралізованим платформам відображати, перевіряти та розповсюджувати вміст. ** Такі платформи також можуть допомогти творцям і користувачам зміцнити довіру до контенту, гарантуючи, що носій поширення інформації не підроблений, є автентичним, а всі історичні записи прозорі та піддаються перевірці.

Крім того, сертифікати в ланцюжку, особливо NFT, можуть ефективно вирішити проблеми, з якими стикається перевірка автентичності та можливості відстеження цифрового вмісту. **NFT — це унікальний цифровий актив, який можна використовувати для представлення власності на актив і перевірки походження різних файлів, таких як зображення, відео, текст і музика.

** Прив’язка NFT до певного вмісту дозволяє творцям створювати цифрові відбитки, щоб переконатися, що вміст можна відстежувати в ланцюжку. **Коли контент карбується як NFT, його походження, історія переходу з рук у руки та будь-які подальші зміни стають прозорими та легко перевіреними. Після стандартизації такі технології можуть підвищити відповідальність за вміст Інтернету. Видавці можуть отримати більше стимулів для забезпечення автентичності творів, а звичайні люди зможуть краще розрізняти справжній вміст від підробленого.

аналіз даних

Найбільша цінність технології блокчейн полягає в тому, що вона може найбільш ефективно гарантувати автентичність джерел даних. Щоб забезпечити цілісність даних у довгостроковій перспективі, найкращим способом є зберігання даних у високозахищеній децентралізованій мережі блокчейн. Тому блокчейн, природно, є хорошою платформою для аналізу великих даних.

Оскільки блокчейн все більше домінує в соціальній та економічній діяльності людини, використання складних моделей машинного навчання для аналізу великих даних також може обробляти масивні набори даних у ланцюжку. Ці моделі машинного навчання можуть визначати мегатренди та виводити корисну інформацію за допомогою прогнозної аналітики. Це може допомогти компаніям і окремим особам приймати ефективні та раціональні рішення та оцінювати нові можливості в мережевій економіці.

Крім того, модель штучного інтелекту також може оптимізувати алгоритми консенсусу блокчейну, включаючи біткойн, зменшити затримку та виконувати операції для вузлів блокчейну.

Надання фінансових послуг

Завдяки децентралізованому фінансуванню (DeFi) кожен, хто має підключення до Інтернету, може отримати доступ до прозорих фінансових послуг, проводити однорангові транзакції та взаємодіяти з незмінними смарт-контрактами. Екосистема DeFi досягла значного прогресу, і моделі штучного інтелекту можуть використовувати переваги цих все більш збагачених і зрілих фінансових послуг DeFi, виконувати операції та завдання на основі попередньо визначених інструкцій і здійснювати взаєморозрахунки.

Якщо велику мовну модель можна безпечно підключити до Інтернету, її також можна підключити до мережевого стеку фінансових технологій Web3 для виконання рутинних завдань, таких як оплата або транзакції. Завдяки здатності блокчейн-додатків комбінувати моделі ШІ можуть виконувати взаємопов’язані складні фінансові транзакції, не покладаючись на будь-яких посередників і непрозорі традиційні фінансові системи.

Крім того, ШІ також можна використовувати в програмах DeFi для автоматичного виконання інвестиційних стратегій і надання користувачам інноваційних фінансових послуг за допомогою безпечної та прозорої децентралізованої інфраструктури. Штучний інтелект добре підходить для прийняття рішень, тоді як блокчейн добре записує поведінку транзакцій у реальному часі, тому поєднання цих двох способів може встановити автоматичні процеси відповідності та виявлення шахрайства на основі алгоритмів машинного навчання.

Надавати медичні послуги

Деякі блокчейни добре підходять для зберігання конфіденційних даних, і вдосконалені моделі штучного інтелекту також можуть використовувати це для аналізу даних про стан здоров’я та виявлення повторюваних моделей, а також встановлення точних діагнозів на основі медичних фотографій і медичних записів. Крім того, інноваційні технології шифрування, такі як гомоморфне шифрування, також можуть виконувати операції з даними, не розкриваючи конфіденційність даних.

**Технології штучного інтелекту та блокчейн можуть безпечно зберігати та обмінюватися випадками, даними медичних досліджень та іншими конфіденційними даними, тим самим покращуючи рівень керування, конфіденційність і безпеку медичних даних. **Дослідники в галузі охорони здоров’я та довголіття зможуть ефективніше співпрацювати в різних місцях із максимальною безпекою даних.

Технологію блокчейн можна використовувати як базове рішення для зберігання даних для розробки діагностичних інструментів штучного інтелекту та налаштування планів лікування, одночасно підвищуючи конфіденційність даних і покращуючи ефективність і налаштування системи охорони здоров’я.

Гарантована прозорість

**Одна з головних проблем, з якою стикаються сучасні моделі глибокого навчання, полягає в тому, що процес прийняття рішень є непрозорим. **Оскільки ці моделі дуже складні, іноді із сотнями мільярдів параметрів, експертам важко пояснити, чому певна модель видає конкретну відповідь на конкретне запитання.

Хоча ця непрозорість є фундаментальною характеристикою моделей глибокого навчання, і це, зрештою, робота дослідників штучного інтелекту, щоб розробити моделі штучного інтелекту, які можуть пояснити їхні власні рішення, блокчейн-мережі можуть певною мірою скористатися своєю прозорістю для вирішення проблеми моделі ШІ. непрозорість.

Блокчейн може записувати дані прозоро, тому він може дозволити моделям штучного інтелекту створювати чітку структуру для роботи, моделі прийняття рішень на основі алгоритмів для аналізу журналів аудиту та використовувати незмінні журнали даних для перегляду даних, які використовуються моделями. Зрештою, це ще більше покращить якість рекомендаційних алгоритмів моделі AI.

Децентралізоване зберігання даних

Багато моделей ШІ значною мірою покладаються на великі набори даних. Хоча дані є лише одним із елементів, вони можуть значно вплинути на продуктивність системи ШІ. Блокчейни, такі як Filecoin, IPFS і Arweave, можуть надавати децентралізовані рішення для зберігання, ефективно гарантувати якість навчальних даних і точно відстежувати джерела даних. Крім того, як згадувалося вище, інноваційні методи шифрування також можуть надавати зашифровані набори даних для моделей глибокого навчання, одночасно захищаючи конфіденційність даних.

Поєднання рішень для зберігання даних на блокчейні з технологією глибокого навчання підвищить безпеку та надійність систем штучного інтелекту, а також підвищить прозорість і довіру до процесу прийняття рішень.

Розробка смарт-контрактів

З появою інструментів розробки за допомогою ШІ, таких як Github Copilot, ефективність розробників смарт-контрактів значно підвищилася. Крім того, також можна інтегрувати керовані штучним інтелектом API-інтерфейси в програми смарт-контрактів, аналізувати реальні дані датчиків або настрої користувачів у соціальних мережах або створювати генеративні моделі. І це зрештою сприятиме розробці нового покоління додатків Web3. У цій демонстрації Лоуренс Мороні, керівник відділу штучного інтелекту Google, показує, як розробити генератор штучного інтелекту для смарт-контрактів за допомогою функцій стабільної дифузії та зв’язку.

Штучний інтелект також може допомогти розробникам ігор створити весь ігровий світ, внутрішньоігрові активи, NPC та події ігрового сценарію, щоб розблокувати новий ігровий досвід Web3. Крім того, розробники також можуть використовувати природну мову та генеративні моделі ШІ для розробки ігрової механіки та вбудовування цих параметрів у логіку гри в ланцюжку. Група ентузіастів ігор може використовувати генеративну модель штучного інтелекту, щоб допомогти у написанні відкритого коду та спільної розробки ігор.

Проблеми та міркування ШІ в поєднанні з блокчейном

Незважаючи на те, що поєднання штучного інтелекту та технології блокчейн може принести багато переваг багатьом галузям, все ще є деякі проблеми, які потрібно подолати, щоб справді розкрити потенціал обох. Моделі штучного інтелекту завжди стикалися з проблемою збору даних, оскільки вони повинні вводити в кілька різних наборів даних. **Щоб ідеально поєднати ШІ та блокчейн, необхідно вирішити проблему сумісності між двома платформами та встановити стандарти для покращення підключення та сумісності між двома технологіями. **

Крім того, ** також потрібно оновити структуру конфіденційності даних, щоб вирішити проблеми, що виникають у процесі інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, а також захистити конфіденційність і довіру користувачів. **

Хоча обидві технології мають потенціал змінити самі основи суспільства, громадська обізнаність про них зараз низька. Якщо переваги, ризики та запобіжні заходи поєднання штучного інтелекту та технології блокчейну можна популяризувати серед громадськості, це зробить кожного більш впевненим у поєднанні технології блокчейну та штучного інтелекту та підвищить попит користувачів.

Щойно більше людей побачать синергію між децентралізованими системами та технологією штучного інтелекту, більше систем штучного інтелекту будуть інтегрувати механізми безпеки шифрування та блокчейн-програми. Це ефективно вирішить проблему довіри користувачів, дозволить їм впевненіше взаємодіяти з ШІ та сприятиме сталому розвитку технологій ШІ.

Майбутнє ШІ та блокчейну

Перевагою AI є великомасштабний інтелект, а перевагою Web3 є масштабна координація, обмін цінностями та мінімізація довіри. Тож, якщо об’єднати ці два аспекти, це відкриє двері в новий світ, забезпечуючи вищий рівень безпеки, прозорості та ефективності для багатьох галузей.

Поєднання ШІ та блокчейну матиме величезний руйнівний вплив на різні галузі. Оскільки все більше компаній починають використовувати програмне забезпечення, інтегроване зі штучним інтелектом, для автоматизації робочого процесу, підвищення ефективності та оптимізації бізнесу, моделі штучного інтелекту продовжуватимуть входити у все більше сегментів ринку.

У той же час, оскільки довіра громадськості до установ за останні десятиліття зменшилася, користувачі також все частіше вибирають програми з гарантіями шифрування. Конвергенція цих двох змін парадигми готова змінити спосіб функціонування суспільства та економіки.