1. Вступ

З розвитком ІТ-індустрії, включаючи збільшення обчислювальних потужностей і розширення доступності великих даних, продуктивність моделей штучного інтелекту (штучного інтелекту) також різко покращилася. Останнім часом продуктивність штучного інтелекту досягла або перевершила людські можливості в багатьох сферах і швидко застосовується в різних галузях, таких як охорона здоров'я, фінанси та освіта.

Приклад комерціалізації ШІ - це ChatGPT, генеративна модель ШІ, розроблена OpenAI у листопаді 2022 року, яка може розуміти та відповідати на природну мову людини. ChatGPT отримав 1 мільйон користувачів всього за 5 днів після запуску та досяг 100 мільйонів активних щомісячних користувачів протягом 2 місяців, здобувши звання найшвидше зростаючої споживчої програми в історії.

NVIDIA, яка проектує та виробляє GPU для навчання та обчислення майже всіх головних платформ AI, також значно скористалася цим трендом. У першому кварталі 2024 року чистий прибуток NVIDIA збільшився на 628% порівняно з минулим роком і становив 14,8 млрд доларів, а її ціна акцій зросла майже втричі порівняно з попереднім роком, записавши ринкову капіталізацію в 3,2 трлн доларів, що свідчить про значні досягнення.

Зростання сектору штучного інтелекту також має значний вплив на крипторинок. У червні 2022 року, коли NFT-мистецькі проєкти процвітали, випуск DALL-E 2, штучного інтелекту, розробленого OpenAI, який генерує високоякісні зображення на основі тексту, призвів до 8-кратного збільшення згадок ключових слів ШІ у вітчизняних криптотелеграм-каналах. Крім того, з другої половини 2022 року почали з'являтися спроби більш безпосередньо пов'язати ШІ та блокчейн, а згадки про ШІ зросли ще в 2 рази.

Зростання сектору штучного інтелекту також суттєво впливає на криптовалютний ринок. У червні 2022 року, коли проекти мистецтва NFT процвітали, випуск DALL-E 2, штучного інтелекту, розробленого OpenAI, який генерує високоякісні зображення на основі тексту, призвів до восьмиразового збільшення згадок ключового слова штучного інтелекту в основних корейських криптовалютних каналах Telegram. Більше того, з другої половини 2022 року почали з'являтися спроби більш прямо пов'язати штучний інтелект і блокчейн, і згадки про штучний інтелект зросли ще вдвічі.

Такий рівень інтересу до штучного інтелекту з боку криптоспільноти також відображається на інвестиційних тенденціях у криптопроєкти, пов'язані зі штучним інтелектом. За даними сайту статистики віртуальних активів Coingecko, станом на 20 серпня 2024 року загальна ринкова капіталізація 277 блокчейн-проєктів, класифікованих у секторі штучного інтелекту, стрімко зросла за два роки з того часу, як у другій половині 2022 року почали з'являтися проєкти, що поєднують ШІ з блокчейном, досягнувши 21 мільярда доларів, що приблизно на 25% вище, ніж категорія Layer2.

Проте, блокчейн-проекти в галузі штучного інтелекту, які досі з'явилися та здобули увагу, головним чином використовують блокчейн для вирішення обмежень, які виділені у процесі розвитку галузі штучного інтелекту. Основні випадки використання наступні:

• Децентралізована мережа GPU: Проекти, які використовують технологію блокчейну для створення розподіленої мережі GPU, в якій кожен може внести свій внесок у потужність GPU та отримувати стимули в токенах, що дозволяє подолати проблему бар'єру входу, пов'язану з величезними витратами на GPU, необхідні для тренування моделей штучного інтелекту (наприклад, IO.NET, Akash Network)
• Децентралізоване навчання і розробка моделей штучного інтелекту: Проекти, в яких кілька учасників сприяють навчанню штучного інтелекту та розробці моделей і отримують токенові стимули, використовуючи технологію блокчейну для вирішення проблеми упередженості штучного інтелекту, спричиненої централізованими середовищами розробки штучного інтелекту (наприклад, Bittensor)
• Ринок штучного інтелекту на ланцюжку: децентралізовані проекти ринку штучного інтелекту, які прозоро оцінюють та торгують продуктивністю та надійністю моделей/агентів штучного інтелекту з використанням технології блокчейну у відповідь на попит на моделі/агенти штучного інтелекту, спеціалізовані для галузей та функцій (наприклад, SingularityNET, Autonolas)

Крім цих прикладів, продовжують з'являтися різноманітні спроби подолати виклики, з якими стикається сучасна індустрія штучного інтелекту, використовуючи блокчейн-інфраструктуру, такі як децентралізовані ринки даних та ІР-протоколи. Ці спроби створюють синергетичні ефекти, надаючи більш стабільну інфраструктуру для індустрії штучного інтелекту та розширюючи спектр застосувань технології блокчейн.

З іншого боку, інтеграція штучного інтелекту в екосистему блокчейн також має нескінченний потенціал для розвитку. Особливо в DeFi-сервісах, які базуються на бездоступності, є потенціал для впровадження різних функцій, які було складно реалізувати за допомогою існуючих смарт-контрактів, якщо залучення довірених третіх сторін може бути зведено до мінімуму завдяки впровадженню штучного інтелекту.

У цій статті ми розглянемо конкретні приклади того, як штучний інтелект використовується в поточних протоколах DeFi, виклики, з якими вони стикаються, та майбутнє штучного інтелекту в DeFi.

2. Розумний DeFi

Штучний інтелект має відмінну здатність аналізувати величезні обсяги даних у реальному часі та робити висновки. Ця можливість може відігравати значну роль у конкретизації даних, таких як доходи та ризики, надані протоколами DeFi для виконання фондів користувача та допомагаючи у управлінні ризиками. У цьому випадку ШІ головним чином функціонує на ІП додатку, дозволяючи існуючим протоколам DeFi використовувати ШІ без значних структурних модифікацій.

Прикладом є Yearn Finance, агрегатор прибуткового фарму. Щоб забезпечити користувачам безпечніше інвестиційне середовище, Yearn Finance співпрацюватизGIZA, платформа для створення штучного інтелекту, для створення системи оцінки ризиків стратегії в реальному часі для камер скарбниці Yearn Finance v3.

Проте, на що я акцентую більше в поєднанні екосистеми DeFi та штучного інтелекту, це можливість надати автономію протоколам DeFi за допомогою використання автономного мислення та можливостей дій штучного інтелекту.

Поточні протоколи DeFi мають форму, яка пасивно реагує на транзакції, що генеруються користувачами. Іншими словами, розумні контракти протоколу працюють за попередньо визначеними способами відповідно до взаємодій користувачів. Однак, включення штучного інтелекту в протоколи DeFi дозволяє самому протоколу аналізувати ринкові умови, приймати оптимальні рішення та активно генерувати транзакції. Це дозволяє з'являтися протоколам DeFi, які надають нові форми фінансових послуг, які були важко реалізувати раніше.

Давайте розглянемо конкретні приклади розумних протоколів DeFi, які використовують ШІ в своїх основних робочих механізмах.

2.1. Казначейство Fyde: Фонд токенів AI

Fyde Treasury — це протокол, який надає послугу фонду кошикового типу під назвою Liquid Vault, яка керує кількома токенами разом, а штучний інтелект керує портфелем. Користувачі отримують і можуть використовувати $TRSY, токен ліквідності, що відповідає активам, внесеним у Liquid Vault.

2.1.1. Метод вибору активів та функціонування фонду

Основним завданням Liquid Vault є збільшення відсотку токенів з низькою волатильністю під час спадного тренду на ринку, що забезпечує користувачам менший темп падіння, тим самим пропонуючи портфель з хорошою продуктивністю порівняно з іншими класами активів з довгострокової перспективи.

Скарбництво Fyde вибирає активи, які будуть включені до портфеля Liquid Vault за допомогою такої трьохетапної критерії:

• Оцініть, чи є достатньо торгівельної ліквідності
• Дослідіть історію засновників протоколу, перевірки коду протоколу та інше, щоб визначити, чи є які-небудь проблеми
• Аналізуйте дані ланцюжка блоків за допомогою штучного інтелекту для оцінки наявності прання торгівлі, ступеня централізації токенів, органічних тенденцій зростання тощо.

Токени, які відповідають цим критеріям, включаються до портфеля Liquid Vault, а також Fyde Treasury також використовує штучний інтелект в процесі управління активами Liquid Vault наступним чином:

• Аналіз ринку та передбачення: Аналіз даних транзакцій на ланцюжку блоків, тенденцій ринку, новин і т.д., для передбачення майбутніх тенденцій ринку
• Розрахунок ваги та перебалансування: Розрахуйте оптимальні ваги токенів та виконайте перебалансування на основі передбачуваних тенденцій на ринку та останньої продуктивності та волатильності токенів у портфелі
• Управління ризиками та реагування: Швидко виявляйте атаки на управління, вичерпання пулу ліквідності, аномальні транзакції з певних гаманців тощо для кожного токена в портфелі в реальному часі та налаштовуйте портфель або ізолюйте відповідний токен від портфелю.
• Стратегія управління активами: постійно оцінюйте результативність портфеля, аналізуйте ефективність стратегії та виводьте дані для модифікації та розробки стратегій. Потім проводьте тести, порівнюючи існуючі стратегії з новими, вимірюйте результативність та рефлексуйте щодо фактичних оперативних стратегій.

На 23 серпня, дата написання, в портфелі Liquid Vault знаходиться загалом 29 токенів, що складаються з різних секторних токенів на основі мережі Ethereum.

Liquid Vault Dashboard, Джерело:Fyde

Крім того, Fyde Treasury надає функцію, яка дозволяє користувачам, які вкладають певні токени управління протоколом в Liquid Vault, зберігати їх права голосу за управління, надаючи токени ліквідності для цих токенів. Токени управління, внесені користувачами в Liquid Vault, надсилаються на гаманець внесення у формі $gTRSY-токену, який може бути використаний для здійснення голосування за управління відповідним протоколом в Fyde Treasury вкладка управління.

Однак, право голосу залежить від ваги токенів у портфелі, тому право голосу може змінюватися кожного разу, коли портфель коригується.

2.1.2. Кампанія з вищим рівнем ліквідності

Скарбниця Fyde винагороджує постачальників ліквідності Fyde балами, які покращують ринкову ліквідність $TRSY, токен ліквідності Liquid Vault, та обіцяє розподіляти $FYDE, управляючий токен скарбниці Fyde, на основі цих балів у майбутньому.

На відміну від інших проектів, які зазвичай проводять кампанії з добування ліквідності, де користувачі повинні безпосередньо депонувати пари на децентралізованих біржах та отримувати токени або бали, Fyde Treasury приймає депозити користувачів $FYDE до внутрішнього договору добування ліквідності протоколу та безпосередньо здійснює надання ліквідності доUniswapv3, децентралізована біржа, яка дозволяє встановлювати діапазон постачання при наданні ліквідності.

У процесі надання ліквідності Uniswap v3 він розраховує та виконує оптимальний шлях обміну для конвертації частини $FYDE, внесених у контракт на майнінг ліквідності, у $ETH за допомогою середовища моделювання на основі штучного інтелекту. Крім того, залежно від ринкових умов, штучний інтелект також керує та оптимізує діапазон депозитів надання ліквідності на Uniswap v3 у режимі реального часу, досягаючи приблизно в 4 рази більшої ефективності капіталу порівняно з наданням ліквідності загальній децентралізованій біржі з тим самим капіталом.

Прилад управління імітацією штучного інтелекту, Джерело:Документи Fyde

Таким чином, скарбниця Fyde будує кошик фондів, який мінімізує людський суд і запобігає різним ризикам, які існують на ринку в режимі реального часу, використовуючи AI для активів, які користувачі депонують в протоколі.

2.1.3. Протокол Продуктивності

TVL Fyde Treasury неухильно зростав з моменту запуску в січні 2024 року, досягнувши 2 мільйонів доларів і постійно підтримуючи близько 2 мільйонів доларів TVL досі. З іншого боку, вартість $TRSY token показала прибутковість -35% за останні три місяці через тривалу слабкість ринку з кінця травня.

Однак, порівнюючи доходи від $TRSY з іншими основними токенами у екосистемі Ethereum, ми бачимо, що токен $TRSY показує менший спад на основі відносно стабільної волатильності цін.

Fyde Treasury був запущений менше року тому, і модель штучного інтелекту Fyde продовжує вчитися та розвиватися за допомогою ринкових даних. Тому, зі зростанням накопиченого досвіду і оптимізацією штучного інтелекту, існує можливість показу кращої продуктивності в майбутньому, тому важливо звернути увагу на майбутній розвиток та продуктивність Fyde Treasury.

2.2. Mozaic Finance: AI Оптимізатор Доходів

Mozaic Finance - це протокол оптимізації доходності, який оптимізує стратегії землеробства, використовуючи конкретні протоколи DeFi за допомогою штучного інтелекту. Mozaic Finance надає користувачам різноманітні стратегії управління активами в екосистемі DeFi у формі сховищ і використовує наступні два типи штучного інтелекту для оптимізації стратегії:

• Conon: Аналізує ончейн-дані в режимі реального часу, щоб передбачити ринкові умови та зміни APY стратегій прибуткового фермерства
• Архімед: Розраховує оптимальну інвестиційну стратегію та виконує розподіл коштів на основі прогнозних даних, отриманих від Конона

Таким чином, у Mozaic Finance штучний інтелект Conon, виступаючи в ролі 'аналітика', і Archimedes, виступаючи в ролі 'стратега', співпрацюють для управління активами, що внесені користувачами.

2.2.1. Типи сховищ

• Геркулес: сховище, яке може виконувати прибутковий фарм за допомогою стейблкоїнів, а вкладникам випускаються токени MOZ-HER-LP як токени ліквідності
• Активи, які користувачі внесли у сховище, надаються як ліквідність протоколу мосту.Stargate для отримання врожаю. Штучний інтелект з'єднує та ребалансує активи сховища в пули ліквідності з вищою прибутковістю в режимі реального часу, використовуючи характеристику StarGate, де APY встановлюється по-різному для кожної мережі залежно від ступеня ліквідності, навіть для одного й того ж активу

StarGate Farm Панель керування, Джерело:StarGate

• Theseus: сховище, яке генерує дохід за допомогою різних волатильних активів, а вкладникам випускаються токени MOZ-THE-LP як токени ліквідності
• Активи, внесені користувачами в сховище, депонуються в GM Pool протоколу GMX, децентралізованій безстроковій ф'ючерсній біржі, що забезпечує торгову ліквідність трейдерів і заохочення для заробітку. У цей час ліквідність розгортається з урахуванням волатильності та відсоткових ставок кожного торгового активу пулу GM, і залежно від ринкових умов частка стейблкоїнів може бути збільшена та депонована в StarGate для отримання додаткових відсотків

Панель приладів GMX GM Pool, Джерело:GMX

• Perseus: сховище, яке активно використовує механізм консенсусу PoL (Proof of Liquidity), щоб отримувати мережеві винагороди, надаючи ліквідність екосистемним протоколам Gate.ioBerachain, яка збирається запустити свою головну мережу. Команда Mozaic Finance наразі розробляє та готується до запуску стратегій з використанням тестової мережі Berachain. Детальна інформація буде розкрита пізніше

Для отримання детальної інформації про Berachain та механізм консенсусу PoL, будь ласка, зверніться до статті " Berachain — Ведмідь, який ловить двох кроликів: ліквідність та безпека“.

У відміну від Fyde Treasury, яка створює фонди з токенів кошика, Mozaic Finance є протоколом, який оптимізує стратегії та процеси забезпечення ліквідності через штучний інтелект при внесенні активів користувача в протоколи DeFi та управляє ризиками.

На січень 2024 року відділення Геркулеса та Тезея показували хорошу продуктивність з очікуваними APY в розмірі близько 11% і 50% відповідно. Однак через випадок крадіжки коштів у відділеннях Mozaic Finance обидва відділення зараз призупинені.

Очікувана річна прибутковість сховищ Геркулеса і Тесея станом на січень 2024 року, Джерело: @Mozaic_Fi

2.2.2. Інцидент з крадіжкою коштів та Mozaic 2.0

Інцидент крадіжки коштів в компанії Mozaic Finance стався 15 березня 2024 року, під час переходу до нового рішення з безпеки, розробленого Гіпернативний для підвищення ризику та безпеки на ланцюжку.

До завершення оновлення безпеки внутрішній розробник виявив, що кошти в сховищі можна вкрасти за допомогою приватного ключа члена основної команди. Вони викрали особистий ключ члена команди, взломавши його ПК. Потім, використовуючи вкрадений ключ, вони вкрали активи на суму близько 2 млн доларів, які були зв'язані зі сховищами, і перемістили їх на централізовані біржі для ліквідації.

Через цей інцидент команда Mozaic Finance призупинила роботу сховищ Геркулеса і Тесея, а вартість $MOZ, токена управління та збору протокольних зборів, впала приблизно на 80%. Відразу після інциденту з крадіжкою команда Mozaic Finance прозоро розкрила хід інциденту і у співпраці з охоронними фірмами відстежила потік вкрадених активів і подала заявку на заморожування і повернення вкрадених коштів на біржі, де розробник депонував вкрадені активи, доклавши зусиль для відновлення роботи протоколу.

На щастя, в даний час триває повернення всіх вкрадених коштів, і поки чекають повернення вкрадених коштів з централізованих бірж, команда готується до запуску Mozaic 2.0, який включає в себе наступні поліпшення:

• Підвищена безпека: Проведення аудитів коду та покращення безпеки через компанії-експерти з безпеки, такі як Trust Security, Testmachine та Hypernative.
• Покращення моделі штучного інтелекту: Комплексне оновлення існуючої моделі Архімеда, а також передбачення та вивчення чорних лебедів, які до цього часу не трапилися через відсутність даних на основі експертних знань. Також виявлення аномальних рішень та встановлення прапорців для людського перегляду та покращення моделі
• Покращений користувацький досвід: покращення UI/UX Dapp та покращення доступу користувачів до Dapp у різних середовищах ланцюга за допомогою абстракції облікових записів та інтеграції служб

Таким чином, хоча Mozaic Finance зазнав великої кризи через інцидент з крадіжкою коштів, вони готуються запустити Mozaic 2.0 та прагнуть надати користувачам безпечнішу та ефективнішу послугу з управління активами.

3. Виклик: Дилема децентралізації та масштабованості штучного інтелекту

До цього моменту ми розглядали, як розумні протоколи DeFi використовують штучний інтелект як основний компонент додатків DeFi на прикладах Fyde Treasury та Mozaic Finance. Переваги, які розумні протоколи DeFi можуть отримати, використовуючи штучний інтелект, можна узагальнити наступним чином:

• Створення нових типів моделей протоколів DeFi за допомогою автономності
• Підвищення капітальної ефективності через аналіз та оптимізацію методів функціонування фонду
• Аналіз в реальному часі та реагування на ризики, такі як незвичайні транзакції

В даний час інтеграція блокчейна і ШІ в основному відбувається в напрямку побудови блокчейн-інфраструктури для вирішення обмежень ШІ. Однак ми очікуємо, що спроби впровадити ШІ в протоколи DeFi збільшаться через згадані вище переваги. Звичайно, є й виклики, які необхідно вирішити в процесі об'єднання цих двох сфер.

Штучному інтелекту потрібне середовище, яке може швидко обробляти великі обсяги даних, але поточна інфраструктура блокчейну не може відповідати рівню швидкості обробки даних, необхідному штучному інтелекту. Наприклад, модель ChatGPT-3, за оцінками, потребує трильйонів процесів обробки даних на секунду для генерації відповідей на запитання, що приблизно в десять мільйонів разів швидше, ніж максимальний TPS (Transactions Per Second) Solana у 65 000.

Крім того, навіть якщо інфраструктура блокчейну розвинеться до того моменту, коли обчислення ШІ стануть можливими, прозорість публічних блокчейнів потенційно може відкрити громадськості навчальні дані та вагу рішень моделей штучного інтелекту. Це створює обмеження, коли транзакції, згенеровані штучним інтелектом, можуть стати передбачуваними, потенційно піддаючи їх різним зовнішнім атакам.

З цих причин протоколи DeFi, які хочуть використовувати штучний інтелект, включно з Fyde Treasury та Mozaic Finance, які були вище представлені, наразі працюють зі штучним інтелектом на централізованих серверах та взаємодіють з блокчейном на основі отриманих результатів.

Проте такий підхід створює ситуацію, де користувачі, які внесли активи в протокол, повинні довіряти чесності команди, що керує ШІ, що підриває принципи DeFi забезпечити довірливе торговельне середовище шляхом усунення потреби в довірених третіх сторін через розумні контракти. Ця дилема децентралізації та масштабованості, яка виникає в процесі використання ШІ в блокчейні, вважається викликом, який додатки DeFi повинні вирішити в процесі використання ШІ, та технологія zkML (Zero Knowledge Machine Learning) набуває уваги як альтернатива цьому.

3.1. zkML (Машинне навчання з нульовим знанням)

zkML - це технологія, що поєднує доведення з нульовим відкриттям (ZKP) та машинне навчання (ML). Доведення з нульовим відкриттям - це криптографічний метод, який дозволяє довести зміст певних даних без їх розкриття, що забезпечує як захист приватності, так і перевірку цілісності даних. zkML застосовує ці характеристики доведення з нульовим відкриттям до машинного навчання, що дозволяє довести, що результат моделі було правильно обчислено без розкриття вхідних даних, параметрів та внутрішньої роботи моделі ШШ.

Крім того, шляхом побудови розумного контракту протоколу DeFi для перевірки доказу незнання та генерації транзакцій на ланцюжку лише тоді, коли модель штучного інтелекту працює чесно, як задумано, без зовнішнього втручання, штучний інтелект може безпечно інтегруватись у протокол DeFi.

Наприклад, Mozaic Finance, про яку було згадано раніше, має плани внести технологію доведення нульового знання до протоколу в майбутньому, і має зазначено в їхніх документахщо це доповнить можливість довести в реальному часі, що Архімед чесно приймає рішення та керує сховищами.

Однак технологія доказу з нульовим розголошенням існує недовго, і для її фактичного прийняття потрібно багато обговорень і розробок. Зокрема, генерація доказів з нульовим розголошенням для складних моделей штучного інтелекту, хоча і є більш ефективною, ніж безпосереднє впровадження моделей штучного інтелекту в блокчейні, все одно вимагає більших обчислювальних витрат і ємності зберігання, ніж може забезпечити поточна інфраструктура блокчейну. Тому, щоб zkML був практичним, необхідний подальший технологічний прогрес та оптимізація доказів з нульовим розголошенням та інфраструктури блокчейну.

4. Економіка на основі агентів та доказ особистості

Я очікую, що в міру того, як технології блокчейну та штучного інтелекту продовжуватимуть розвиватися, вони поступово досягатимуть завдань, необхідних для зближення двох сфер. Крім того, ґрунтуючись на цьому прогресі, я очікую, що в найближчому майбутньому більшість протоколів DeFi інтегруватимуть штучний інтелект як частину своїх операційних механізмів.

Крім того, з появою та вдосконаленням розгортання агентів штучного інтелекту та торгових платформ, таких як SingularityNET та Autonolas, створюється середовище, де не тільки можна інтегрувати ШІ на рівні протоколу, але й окремі користувачі можуть легко використовувати агентів ШІ. Іншими словами, кожна «людина», яка бере участь в екосистемі блокчейну, зможе створювати та використовувати інтелектуальні протоколи DeFi, оптимізовані для окремих осіб.

Наприклад, кількість та активність AI-агентів Autonolas, які виконують ставки, аналізуючи дані ланцюжка та позаланцюжкові дані на Omen, платформа ринку прогнозів мережі Gnosis неухильно зростає, згенерувавши понад мільйон транзакцій приблизно за рік з липня 2023 року.

Очікується, що у майбутньому зросте кількість персоналізованих AI-агентів, які здатні до ефективного 24-годинного управління капіталом та активно брати участь у блокчейн-екосистемі. Це призведе до використання невикористаного ліквіду та більш ефективної роботи з капіталом, що значно збільшить загальний ліквід екосистеми. В кінцевому рахунку, очікується, що транзакції між AI-агентами стануть основною діяльністю в екосистемі, утворюючи нову агентську економічну екосистему.

Крім того, у міру того, як моделі персоналізованих агентів штучного інтелекту стають більш інтелектуальними в майбутньому, персональні агенти штучного інтелекту, ймовірно, розширять спектр своєї діяльності до областей, призначених для «людей», які мають свободу волі, включаючи управління активами в ланцюжку, адаптоване до індивідуальних тенденцій, захоплення та участь у можливостях аірдропу, а також участь в управлінні.

Тому, оскільки агенти штучного інтелекту все частіше точно імітують людську поведінку, у майбутньому стане важче відрізнити «реальних» користувачів від агентів штучного інтелекту. Відповідно, очікується, що буде підкреслено важливість Proof of Personhood, механізму доведення людяності та унікальності користувача, зосередженого навколо протоколів, які цінують людську цінність та свободу волі.

4.1. Доказ особистості

Доказ персональності - це механізм, що дозволяє доводити людську індивідуальність та унікальність, пов'язуючи характеристики, які можуть мати лише люди, з особистими обліковими записами в мережі. Методології, які наразі обговорюються і з'являються, можна узагальнити у дві категорії:

• Фізична аутентифікація на основі: використовує унікальну біометричну інформацію, таку як обличчя, відбиток пальця, радужка ока тощо, через апаратне забезпечення
• На основі аналізу поведінки: визначає людяність та унікальність на основі соціального графіка та репутації користувача, моделей мережевої активності тощо на основі мережевої активності певного облікового запису та його взаємодії з іншими обліковими записами

Метод Proof of Personhood, оснований на аналізі поведінки, досить добре захищає приватність користувача і має перевагу доступності без спеціального обладнання для ідентифікації тіла, але вимагає великої кількості мережевих даних для підвищення точності та надійності доказу. При все більш складних AI-агентах його розрізнення може знизитися, тому очікується, що у майбутньому фізичний Proof of Personhood буде ширше використовуватися.

Представницький протокол, який впровадив фізичну аутентифікацію на основі доказу особистості, єWorldcoin, співзасновником якого є Сем Альтман, засновник компанії OpenAI, яка створила ChatGPT. Worldcoin — це проєкт, який проводить дослідження та експерименти для впровадження універсального базового доходу шляхом присвоєння унікальних цифрових посвідчень усім людям у світі через Proof of Personhood та розповсюдження $WLD токенів усім людям з посвідченнями особи, готуючись до майбутньої ситуації, коли люди втратять роботу через розвиток штучного інтелекту.

4.1.1. Worldcoin

Worldcoin — це проєкт Proof of Personhood на основі фізичної автентифікації, який розпізнає райдужну оболонку ока людини за допомогою спеціального обладнання під назвою Сфера. Після розпізнавання райдужної оболонки ока видається World ID для цієї райдужної оболонки в мережі Worldcoin, а приватний ключ, який може отримати доступ до цього World ID, генерується на персональному пристрої користувача.

Worldcoin Orb, Джерело: Worldcoin Whitepaper

Наразі мережа Worldcoin зберігає лише хеш-значення відсканованих даних райдужної оболонки ока, щоб райдужну оболонку ока користувача не можна було реконструювати або ідентифікувати, і щоразу, коли потрібна автентифікація для World ID, пристрій користувача генерує доказ із нульовим розголошенням і надсилає його в мережу, захищаючи конфіденційність даних окремих дій у мережі.

Однак через систему розпізнавання райдужної оболонки ока лише під час видачі World ID все ще існують такі проблеми, як передача World ID через торгівлю пристроями з приватними ключами та доступ агентів штучного інтелекту до приватних ключів. Worldcoin докладає зусиль для вирішення цих проблем, обговорюючи впровадження системи біометричної аутентифікації при використанні World ID і розробляючи алгоритми виявлення ШІ на основі аналізу поведінки.

5. Висновок

У цій статті ми розглянули протоколи, що надають нові типи послуг, які з'являються при впровадженні штучного інтелекту в екосистему блокчейну, виклики, з якими стикаються ці протоколи, та майбутнє екосистеми блокчейну на основі агентів штучного інтелекту.

У майбутньому технології штучного інтелекту та блокчейну будуть продовжувати розвиватись та збігатись, доповнюючи обмеження один одного, і через це очікується, що буде створено середовище, де особи зможуть зручніше отримувати доступ до штучного інтелекту та блокчейну та використовувати їх.

Особливо в майбутньому ончейн-економічна екосистема, зосереджена на агентах штучного інтелекту, будь-хто зможе легко використовувати та надавати фінансові послуги без високого рівня фінансових знань. Очікується, що це значною мірою сприятиме підвищенню ліквідності ончейн-екосистеми та розширенню інклюзивності «фінансової» галузі.

Крім того, штучний інтелект та блокчейн мають потенціал бути використаними як інфраструктура для різних галузей промисловості, поза впливом одне на одного, і в результаті розвиток цих двох технологій принесе широкомасштабні зміни в людське суспільство в цілому, поза їх впливом на окремі галузі.

Однак інституційні правила, пов'язані зі штучним інтелектом, такі як захист конфіденційності даних та питання підзвітності ШІ, а також інституційні правила щодо блокчейну, такі як природа цінних паперів токенів, значною мірою впливатимуть на майбутній напрямок розвитку та галузеву структуру цих технологій. Тому необхідно уважно стежити за змістом галузевих нормативних актів для ШІ та блокчейну, які будуть встановлені в майбутньому.

В кінцевому підсумку, ми сподіваємося, що розвиток цих технологій забезпечить краще середовище для людства та сприятиме вирішенню різних проблем у нашому суспільстві.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю перепубліковано з [.Дослідження розкиду]. Усі авторські права належать оригінальному автору [ розповсюджене дослідження]. Якщо є заперечення проти цього передруку, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learn команди, і вони оперативно впораються з цим.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є жодною інвестиційною порадою.
3. Переклад статті на інші мови здійснює команда Gate Learn. Якщо не зазначено, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено.