Autore originale: DeSpread Research
Compilazione originale: Shenchao TechFlow
Dichiarazione di non responsabilità: il contenuto di questo rapporto rappresenta le opinioni personali dell'autore ed è solo a scopo di riferimento. Questo articolo non intende consigliare l'acquisto o la vendita di token o l'utilizzo di alcun protocollo. Niente nella relazione costituisce un consiglio di investimento e non deve essere considerato un consiglio di investimento.
1. Introduzione
Con lo sviluppo del settore IT, il miglioramento della potenza di calcolo e l’applicazione diffusa dei big data, anche le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale (AI) sono migliorate in modo significativo. Negli ultimi anni, le capacità dell’intelligenza artificiale hanno raggiunto o addirittura superato i livelli umani in molti campi ed è stata rapidamente applicata a settori come quello medico, finanziario e dell’istruzione.
Un tipico caso di commercializzazione dell’IA è ChatGPT, un modello di intelligenza artificiale generativa lanciato da OpenAI nel novembre 2022 in grado di comprendere e rispondere al linguaggio naturale umano. ChatGPT ha attirato 1 milione di utenti in soli 5 giorni dal lancio e ha raggiunto 100 milioni di utenti attivi mensili entro 2 mesi, diventando l'app consumer in più rapida crescita nella storia.
Anche NVIDIA, che progetta e produce le GPU necessarie per le principali piattaforme di intelligenza artificiale, ha beneficiato notevolmente di questa tendenza. Nel primo trimestre del 2024, l'utile netto di NVIDIA è aumentato del 628% su base annua raggiungendo i 14,8 miliardi di dollari, il prezzo delle sue azioni è aumentato di circa tre volte rispetto allo scorso anno e la sua capitalizzazione di mercato ha raggiunto i 3,2 trilioni di dollari, il che è piuttosto impressionante.
L’ascesa del settore dell’intelligenza artificiale ha avuto un impatto significativo sul mercato delle criptovalute. Nel giugno 2022, quando il progetto artistico NFT era nel suo periodo di boom, è stato rilasciato il modello AI DALL-E 2 sviluppato da OpenAI, in grado di generare immagini di alta qualità basate su testo, che ha portato alla menzione di AI parole chiave nei principali canali Telegram crittografati della Corea del Sud. Il volume è aumentato di 8 volte. Inoltre, a partire dalla seconda metà del 2022, ci saranno sempre più tentativi di combinare AI e blockchain in modo più diretto, con i riferimenti all’AI che aumenteranno di un altro doppio.
Il forte interesse della comunità cripto per l’intelligenza artificiale si riflette anche nelle tendenze di investimento nei progetti crittografici legati all’intelligenza artificiale. Secondo i dati del sito web di statistiche sugli asset virtuali Coingecko, al 20 agosto 2024, da quando i progetti che combinano AI e blockchain hanno iniziato ad apparire nella seconda metà del 2022, il valore di mercato totale di 277 progetti blockchain classificati come campi AI è aumentato rapidamente. Crescita, che ha raggiunto i 21 miliardi di dollari, circa il 25% in più rispetto alla categoria Layer 2.
Tuttavia, i progetti blockchain nel campo dell’intelligenza artificiale che attualmente ricevono attenzione utilizzano principalmente la tecnologia blockchain per risolvere i limiti esposti nel processo di sviluppo dell’industria dell’intelligenza artificiale. I principali scenari applicativi includono:
Rete GPU distribuita: questi progetti utilizzano la tecnologia blockchain per creare una rete GPU distribuita, in cui chiunque può contribuire con la potenza di calcolo della GPU e ricevere ricompense in token, riducendo così la barriera all'ingresso causata dall'elevato costo della GPU richiesto per l'addestramento del modello AI (come IO. NET, Rete Akash).
Formazione decentralizzata sull'intelligenza artificiale e sviluppo di modelli: questi progetti consentono a più partecipanti di partecipare congiuntamente alla formazione sull'intelligenza artificiale e allo sviluppo di modelli e ottenere ricompense in token attraverso la tecnologia blockchain, con l'obiettivo di risolvere il problema dei pregiudizi dell'intelligenza artificiale causati dall'ambiente di sviluppo dell'intelligenza artificiale centralizzato (ad esempio, Bittensor ).
Mercato dell'intelligenza artificiale on-chain: questi progetti di mercato dell'intelligenza artificiale decentralizzati utilizzano la tecnologia blockchain per valutare e scambiare in modo trasparente le prestazioni e l'affidabilità di modelli o agenti di intelligenza artificiale per soddisfare le esigenze di modelli o agenti di intelligenza artificiale in vari settori e funzioni specifiche (ad esempio, SingularityNET, Autonolas ).
Oltre agli esempi sopra menzionati, stanno emergendo molti nuovi tentativi di sfruttare l’infrastruttura blockchain, come i mercati dei dati decentralizzati e i protocolli IP, per risolvere le attuali sfide che il settore dell’intelligenza artificiale deve affrontare. Questi tentativi stanno creando effetti sinergici fornendo un’infrastruttura più stabile per l’industria dell’intelligenza artificiale e ampliando la portata delle applicazioni della tecnologia blockchain.
Allo stesso tempo, esiste un potenziale di sviluppo illimitato nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’ecosistema blockchain. Soprattutto nei servizi DeFi basati su autorizzazioni, introducendo l’intelligenza artificiale è possibile ridurre la dipendenza da terze parti fidate, abilitando così molte funzioni difficili da ottenere con i contratti intelligenti esistenti.
In questo articolo esploreremo esempi specifici di applicazione dell’IA negli attuali protocolli DeFi, le sfide affrontate e la direzione futura dell’IA nella DeFi.
2. DeFi intelligente
L’intelligenza artificiale ha eccellenti capacità di analisi dei dati in tempo reale e può trarre conclusioni da grandi quantità di dati. Questa funzionalità svolge un ruolo importante nel cristallizzare i dati sui rendimenti e sui rischi forniti dai protocolli DeFi quando aiuta gli utenti a eseguire operazioni sui fondi e nella gestione del rischio. In questo caso, l’intelligenza artificiale viene applicata principalmente all’interfaccia utente della Dapp, consentendo ai protocolli DeFi esistenti di sfruttare l’intelligenza artificiale senza grandi cambiamenti strutturali.
Yearn Finance è un tipico esempio, è un aggregatore di entrate. Al fine di fornire agli utenti un ambiente di investimento più sicuro, Yearn Finance sta collaborando con la piattaforma di costruzione di agenti AI GIZA per stabilire un sistema di valutazione strategica del rischio in tempo reale per il suo caveau v3.
Tuttavia, ciò che mi preoccupa di più è il potenziale per i protocolli DeFi di avere autonomia sfruttando la capacità dell’intelligenza artificiale di pensare e agire in modo autonomo nell’ecosistema DeFi e nell’intelligenza artificiale.
Gli attuali protocolli DeFi in genere rispondono passivamente alle transazioni degli utenti, il che significa che i contratti intelligenti del protocollo vengono eseguiti in modo preimpostato in base alle interazioni dell’utente. Tuttavia, incorporando l’intelligenza artificiale nei protocolli DeFi, i protocolli possono analizzare autonomamente le condizioni di mercato, prendere decisioni ottimali e generare transazioni in modo proattivo. Ciò consente protocolli DeFi in grado di fornire nuovi servizi finanziari che in precedenza erano difficili da ottenere.
Diamo uno sguardo concreto ad alcuni protocolli DeFi intelligenti che applicano l’intelligenza artificiale nei loro meccanismi operativi primari.
2.1. Tesoreria Fyde: Fondo token AI
Fyde Treasury è un protocollo che fornisce un servizio di fondi di paniere chiamato Liquid Vault, che gestisce più token insieme e utilizza l'intelligenza artificiale per gestire il portafoglio. Gli utenti possono ricevere e spendere il token di liquidità $TRSY corrispondente agli asset depositati in Liquid Vault.
2.1.1. Selezione degli asset e modalità di gestione dei fondi
La missione principale di Liquid Vault è aumentare la percentuale di token a bassa volatilità durante le tendenze al ribasso del mercato al fine di fornire agli utenti un tasso di perdita inferiore, risultando in un portafoglio che sovraperforma altre classi di attività a lungo termine.
Fyde Treasury seleziona gli asset da includere nel portafoglio Liquid Vault attraverso i seguenti tre passaggi:
Valutare se la liquidità di negoziazione è sufficiente
Controllare il background dei fondatori del protocollo e gli audit del codice del protocollo per determinare se ci sono problemi
Analizza i dati sulla catena tramite l'intelligenza artificiale per valutare se sono presenti transazioni di lavaggio, concentrazione di token e tendenze di crescita naturale, ecc.
I token che soddisfano questi criteri saranno inclusi nel portafoglio Liquid Vault. Inoltre, Fyde Treasury utilizza anche l’intelligenza artificiale nel processo di gestione patrimoniale di Liquid Vault, tra cui:
Analisi e previsioni di mercato: analizza i dati delle transazioni on-chain, le tendenze del mercato, le notizie, ecc. per prevedere le tendenze future del mercato
Calcolo del peso e ribilanciamento: calcola il peso ottimale dei token e il ribilanciamento in base alle tendenze di mercato previste e alla recente performance e volatilità dei token nel portafoglio
Gestione e risposta del rischio: identifica rapidamente attacchi alla governance, esaurimento del pool di liquidità e transazioni anomale in portafogli specifici per ciascun token nel portafoglio in tempo reale e adegua tempestivamente il portafoglio o isola i token correlati
Strategie avanzate di gestione patrimoniale: valuta continuamente le prestazioni del portafoglio, analizza l'efficacia della strategia ed estrai dati per modificare e sviluppare nuove strategie. Quindi, le strategie esistenti vengono testate rispetto a nuove strategie, la loro prestazione viene misurata e applicata a strategie operative effettive
Alla data di scrittura del 23 agosto, ci sono un totale di 29 token nel portafoglio Liquid Vault, che sono tutti vari token di settore basati sulla rete Ethereum.
Dashboard di Liquid Vault, fonte: Fyde
Inoltre, Fyde Treasury fornisce una funzionalità che consente agli utenti che depositano token di governance specifici del protocollo in Liquid Vault di mantenere i propri diritti di voto sulla governance tramite token di liquidità. I token di governance depositati dagli utenti in Liquid Vault vengono inviati ai loro portafogli sotto forma di token $gTRSY e questi token possono essere utilizzati nella scheda governance di Fyde Treasury per eseguire voti di governance per il protocollo corrispondente.
Tuttavia, i diritti di voto sono influenzati dal peso dei token nel portafoglio, quindi potrebbero cambiare ogni volta che il portafoglio viene modificato.
2.1.2. Attività di estrazione di liquidità
Il Tesoro Fyde premia i punti Fyde ai fornitori di liquidità che aumentano la liquidità nel mercato $TRSY (Liquid Vault Liquidity Token) e promette di distribuire in futuro il suo token di governance $FYDE sulla base di questi punti.
A differenza di altre attività di liquidity mining che di solito richiedono agli utenti di depositare direttamente coppie di trading su scambi decentralizzati per ottenere token o punti, Fyde Treasury accetta gli utenti di depositare $ FYDE nel contratto di liquidity mining all'interno del protocollo e fornendo direttamente liquidità su Uniswap v3. Uniswap v3 è uno scambio decentralizzato che consente agli utenti di impostare intervalli di offerta quando forniscono liquidità.
Quando fornisce liquidità a Uniswap v3, il sistema utilizza un ambiente di simulazione basato sull'intelligenza artificiale per calcolare ed eseguire il percorso migliore per convertire in $ETH una parte dei $FYDE depositati nel contratto di mining di liquidità. Inoltre, l'intelligenza artificiale gestisce e ottimizza la gamma di depositi di liquidità su Uniswap v3 in tempo reale in base alle condizioni di mercato, rendendo l'efficienza del capitale circa 4 volte superiore rispetto alla fornitura dello stesso capitale sugli scambi decentralizzati generali.
Dashboard di simulazione AI, fonte: Fyde Docs
In questo modo, il Tesoro Fyde sta costruendo un fondo paniere. Il fondo utilizza l’intelligenza artificiale per gestire in tempo reale le risorse depositate dagli utenti nel protocollo, riducendo così il giudizio umano e prevenendo vari rischi sul mercato.
2.1.3. Prestazioni del protocollo
Dal suo lancio nel gennaio 2024, il TVL del Fyde Treasury è cresciuto costantemente, raggiungendo e stabilizzandosi a circa 2 milioni di dollari. Tuttavia, poiché il mercato ha continuato a indebolirsi dalla fine di maggio, il token $TRSY ha reso il -35% negli ultimi tre mesi.
Tuttavia, confrontando i rendimenti di $TRSY con altri token importanti nell’ecosistema Ethereum, le fluttuazioni dei prezzi di $TRSY sono relativamente stabili con cali minori.
Sebbene Fyde Treasury abbia meno di un anno di vita, i suoi modelli di intelligenza artificiale stanno già imparando e evolvendosi attraverso i dati di mercato. Man mano che l’apprendimento dell’IA si accumula e viene ottimizzato, potrebbe funzionare meglio in futuro, quindi vale la pena prestare attenzione alla direzione dello sviluppo futuro e alle prestazioni di Fyde Treasury.
2.2 Mozaic Finance: ottimizzatore delle entrate dell'intelligenza artificiale
Mozaic Finance è un protocollo di ottimizzazione della resa che utilizza l'intelligenza artificiale per ottimizzare le strategie di yield farming, implementate attraverso specifici protocolli DeFi. Fornisce agli utenti varie strategie di gestione delle risorse dell'ecosistema DeFi, presentate sotto forma di cassaforte, e utilizza i seguenti due tipi di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione della strategia:
Conon: analizza i dati sulla catena in tempo reale per prevedere le condizioni di mercato e i cambiamenti APY nelle strategie di revenue farming
Archimede: calcola le strategie di investimento ottimali sulla base dei dati previsionali di Conon ed esegui l'allocazione dei fondi
In Mozaic Finance, l'agente AI Conon svolge il ruolo di "analista" e Archimedes svolge il ruolo di "stratega", gestendo congiuntamente gli asset depositati dagli utenti.
2.2.1. Tipo di volta
Hercules: questo è un caveau che utilizza stablecoin per l'agricoltura di rendimento e i depositanti ricevono il token MOZ-HER-LP come token di liquidità.
I beni depositati dagli utenti nel caveau vengono utilizzati per fornire liquidità e generare entrate attraverso il protocollo bridge Stargate. L'intelligenza artificiale collega e riequilibra gli asset custoditi in depositi di liquidità in pool di liquidità a rendimento più elevato in tempo reale. La particolarità di Stargate è che anche per lo stesso asset gli APY di diverse reti differiranno a causa delle differenze di liquidità.
Dashboard di Stargate Farm, Nome: Stargate
Teseo: questo è un caveau che genera reddito attraverso varie attività volatili e i depositanti riceveranno il token MOZ-THE-LP come token di liquidità.
Gli asset degli utenti verranno depositati nel pool GM del protocollo GMX, uno scambio di futures perpetuo decentralizzato che fornisce ai trader liquidità e incentivi. La volatilità e i tassi di interesse delle attività scambiate in ciascun pool GM vengono presi in considerazione quando si distribuisce la liquidità. A seconda delle condizioni di mercato, la percentuale di stablecoin può essere aumentata e depositata su Stargate per generare ulteriori interessi.
GMX Pannello di controllo del pool GM, fonte: GMX
Perseus: si tratta di un caveau che utilizza attivamente il meccanismo di consenso PoL (Proof of Liquidity) per guadagnare premi di rete fornendo liquidità per il protocollo dell'ecosistema di Berachain, che sta per essere lanciato sulla rete principale. Il team di Mozaic Finance sta sviluppando e preparandosi a lanciare una strategia utilizzando il testnet Berachain, i cui dettagli saranno annunciati in seguito.
Per ulteriori informazioni su Berachain e il meccanismo di consenso PoL, consultare l'articolo Berachain — The Bear Catching Two Rabbits: Liquidity and Security.
A differenza di Fyde Treasury, che crea fondi Token Basket, Mozaic Finance è un protocollo che utilizza l'intelligenza artificiale per ottimizzare strategie e processi di fornitura di liquidità e gestire i rischi durante il deposito delle risorse degli utenti nei protocolli DeFi.
Le volte di Ercole e di Teseo si stanno comportando bene fino a gennaio 2024, con un APY previsto rispettivamente di circa l’11% e il 50%. Tuttavia, entrambi i depositi sono attualmente sospesi a causa del furto di fondi dal deposito di Mozaic Finance.
Rendimenti annuali attesi sulle volte di Ercole e Teseo a partire da gennaio 2024, fonte: @Mozaic_Fi
2.2.2. Furto di fondi e Mozaic 2.0
Mozaic Finance ha subito un furto di fondi il 15 marzo 2024. All'epoca, il team stava passando a una nuova soluzione di sicurezza sviluppata da Hypernative per migliorare il rischio e la sicurezza sulla catena. Prima che l'aggiornamento della sicurezza fosse completato, uno sviluppatore interno ha scoperto che i fondi del caveau potevano essere rubati utilizzando le chiavi private dei membri principali del team. Hanno violato il computer del membro per ottenere la chiave privata e l'hanno utilizzata per rubare circa 2 milioni di dollari in beni del caveau, che hanno poi trasferito a un exchange centralizzato per la liquidazione.
Interessato da questo incidente, il team finanziario di Mozaic ha sospeso le operazioni delle casseforti Hercules e Theseus e il valore del token $MOZ per la raccolta delle commissioni di governance e protocollo è diminuito di circa l'80%. Dopo l'incidente, il team di Mozaic Finance ha annunciato immediatamente e in modo trasparente lo stato di avanzamento dell'incidente e ha collaborato con le società di sicurezza per monitorare il flusso dei beni rubati. Allo stesso tempo, hanno chiesto all'exchange in cui gli sviluppatori conservavano i beni rubati di congelare e restituire i fondi nel tentativo di ripristinare il normale funzionamento del protocollo.
Fortunatamente, attualmente è in corso la restituzione di tutti i fondi rubati. In attesa che i fondi rubati vengano restituiti dall'exchange centralizzato, il team si prepara a lanciare Mozaic 2.0. La nuova versione include i seguenti miglioramenti:
Migliora la sicurezza: ottieni controlli del codice e miglioramenti della sicurezza da professionisti della sicurezza come Trust Security, Testmachine e Hypernative.
Miglioramento del modello di intelligenza artificiale: aggiornamento completo del modello di Archimede esistente e previsione e apprendimento da eventi di cigno nero che non si sono ancora verificati sulla base delle conoscenze degli esperti. Inoltre, rileva decisioni anomale e imposta flag per la revisione umana e il miglioramento del modello.
Migliora l'esperienza utente: migliora l'interfaccia utente/UX di Dapp e migliora l'accesso degli utenti a Dapp in vari ambienti della catena attraverso l'astrazione dell'account e l'integrazione dei servizi bridge.
Pertanto, sebbene Mozaic Finance abbia attraversato una grave crisi di furti di fondi, si sta preparando attivamente a lanciare Mozaic 2.0, dedicato a fornire agli utenti servizi di gestione patrimoniale più sicuri ed efficienti.
3. Sfida: il dilemma della decentralizzazione e della scalabilità dell’intelligenza artificiale
Finora, attraverso i casi di Fyde Treasury e Mozaic Finance, abbiamo imparato come i protocolli DeFi intelligenti utilizzino l’intelligenza artificiale come componente principale delle applicazioni DeFi. I vantaggi che i protocolli DeFi intelligenti possono apportare attraverso l’intelligenza artificiale includono:
Costruire un nuovo modello di protocollo DeFi attraverso l’autonomia
Migliorare l’efficienza del capitale analizzando e ottimizzando le operazioni di capitale
Analisi in tempo reale e risposta a rischi come transazioni anomale
Attualmente, l’integrazione tra blockchain e intelligenza artificiale si concentra principalmente sulla creazione di un’infrastruttura blockchain per superare i limiti dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, considerati i vantaggi sopra menzionati, si prevedono ulteriori tentativi di introdurre l’intelligenza artificiale nei protocolli DeFi. Naturalmente, ci sono sfide che devono essere affrontate nel processo di integrazione di questi due campi.
L’intelligenza artificiale richiede un ambiente in grado di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, ma l’attuale infrastruttura blockchain non è in grado di gestire questa velocità di elaborazione dei dati. Ad esempio, si stima che il modello ChatGPT-3 debba elaborare trilioni di dati al secondo per rispondere alla domanda, che è circa 10 milioni di volte più veloce del TPS massimo di Solana (transazioni al secondo) di 65.000.
Inoltre, anche se l’infrastruttura blockchain si sviluppasse al punto da poter supportare l’elaborazione basata sull’intelligenza artificiale, la trasparenza delle blockchain pubbliche potrebbe comunque esporre al pubblico i dati di addestramento e i pesi decisionali dei modelli di intelligenza artificiale. Ciò significa che le transazioni generate dall’intelligenza artificiale possono diventare prevedibili, esponendole al rischio di vari attacchi esterni.
Di conseguenza, i protocolli DeFi che cercano di sfruttare l’intelligenza artificiale, tra cui Fyde Treasury e Mozaic Finance, attualmente scelgono di eseguire l’intelligenza artificiale su server centralizzati e di interagire con la blockchain in base ai suoi risultati.
Tuttavia, questo approccio fa sì che gli utenti debbano fidarsi dell’integrità del team responsabile della gestione dell’IA quando depositano risorse nel protocollo. Questa situazione mina il principio fondamentale della DeFi che elimina la necessità di terze parti fidate attraverso contratti intelligenti per fornire un ambiente di trading senza fiducia.
Quando si applica l’intelligenza artificiale nella blockchain, i problemi di decentralizzazione e scalabilità sono visti come sfide che le applicazioni DeFi devono risolvere per sfruttare l’intelligenza artificiale. E la tecnologia zkML (apprendimento automatico a conoscenza zero) sta guadagnando attenzione come soluzione.
3.1.zkML (apprendimento automatico a conoscenza zero)
zkML è una tecnologia che combina prove a conoscenza zero (ZKP) con l'apprendimento automatico (ML). La prova a conoscenza zero è un metodo di crittografia in grado di verificare l'autenticità dei dati senza rivelare i dati stessi, ottenendo così la protezione della privacy e la verifica dell'integrità dei dati. zkML sfrutta queste caratteristiche di prova a conoscenza zero e viene applicato nel campo del machine learning, consentendo di verificare la correttezza dell'output del modello senza esporre input, parametri e meccanismi interni del modello AI.
Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere integrata in modo sicuro nei protocolli DeFi progettando i contratti intelligenti del protocollo DeFi per verificare prove a conoscenza zero e generare transazioni on-chain solo quando il modello AI funziona onestamente come previsto e senza interferenze esterne.
Ad esempio, la già citata Mozaic Finance prevede di introdurre in futuro la tecnologia di prova a conoscenza zero nel suo protocollo. La tecnologia migliorerà la capacità di verificare le decisioni oneste di Archimede e di gestire il caveau in tempo reale, si legge nel documento.
Tuttavia, la tecnologia di prova a conoscenza zero è ancora nuova e richiede molte discussioni e sviluppi per ottenere applicazioni pratiche. In particolare, per modelli di intelligenza artificiale complessi, la generazione di prove a conoscenza zero, sebbene più efficiente dell’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale direttamente sulla blockchain, richiede comunque più potenza di calcolo e spazio di archiviazione di quanto l’attuale infrastruttura blockchain possa fornire. Pertanto, per rendere zkML veramente pratico, è necessario ottenere ulteriori progressi tecnologici e ottimizzazioni nelle prove a conoscenza zero e nell’infrastruttura blockchain.
4. Economia e verifica dell'identità basata su agenti AI
Mi aspetto che, man mano che le tecnologie blockchain e AI si svilupperanno ulteriormente, supereranno gradualmente le sfide necessarie per raggiungere l’integrazione delle due. Sulla base di questi progressi, credo che nel prossimo futuro la maggior parte dei protocolli DeFi integrerà l’intelligenza artificiale nei propri meccanismi operativi.
Inoltre, con l’emergere e la maturità dell’implementazione degli agenti AI e delle piattaforme di trading come SingularityNET e Autonolas, l’AI può non solo essere integrata a livello di protocollo, ma anche creare un ambiente in cui i singoli utenti possano utilizzare facilmente gli agenti AI. In altre parole, tutti coloro che partecipano all’ecosistema blockchain saranno in grado di creare e utilizzare protocolli DeFi intelligenti ottimizzati per i singoli individui.
Ad esempio, gli agenti AI di Autonolas scommettono su Omen, la piattaforma di mercato di previsione di Gnosis Network, analizzando i dati on-chain e off-chain, e il loro numero e la loro attività sono costantemente aumentati. In un anno, a partire da luglio 2023, questi agenti hanno generato più di un milione di transazioni.
Si prevede che in futuro aumenterà il numero di agenti IA personalizzati in grado di gestire in modo efficiente il capitale 24 ore su 24 e di partecipare attivamente all’ecosistema blockchain. Ciò promuoverà l’utilizzo della liquidità inattiva e operazioni di capitale più efficienti, migliorando così in modo significativo la liquidità complessiva dell’ecosistema. Alla fine, le transazioni tra agenti IA potrebbero diventare l’attività principale dell’ecosistema, formando un nuovo ecosistema economico basato sugli agenti.
Inoltre, man mano che i modelli personalizzati di agenti IA continuano a diventare più intelligenti, questi agenti potrebbero espandere la loro portata di attività in aree progettate specificamente per gli “esseri umani”. Ciò include la gestione delle risorse on-chain personalizzata in base alle preferenze personali, l’acquisizione e la partecipazione a opportunità di airdrop e la partecipazione ad attività di governance.
Pertanto, poiché gli agenti IA simulano il comportamento umano in modo sempre più accurato, in futuro diventerà più difficile distinguere tra utenti umani “reali” e agenti IA. A tal fine, si prevede che cresca l’importanza della verifica dell’identità come meccanismo per dimostrare l’identità e l’unicità di un utente, soprattutto nei protocolli che valorizzano il valore umano e l’azione.
4.1. Prova d'identità
La prova d'identità è un meccanismo per verificare l'identità e l'unicità di un individuo combinando caratteristiche umane uniche con un account personale sul web. I metodi attualmente in fase di discussione e sviluppo rientrano in due categorie principali:
Metodo basato sull'autenticazione fisica: utilizza dispositivi hardware per raccogliere informazioni biometriche univoche, come il riconoscimento facciale, il riconoscimento delle impronte digitali e il riconoscimento dell'iride.
Metodo basato sull'analisi comportamentale: determinare l'autenticità e l'unicità dell'account analizzando il grafico del social network, la reputazione e i modelli di attività di rete dell'utente. Questo approccio si basa sull'attività di rete dell'account specifico di un utente e sulle sue interazioni con altri account.
I metodi di verifica dell'identità basati sull'analisi comportamentale possono proteggere meglio la privacy dell'utente e possono essere implementati senza l'uso di dispositivi hardware speciali. Tuttavia, per migliorare l’accuratezza e l’affidabilità della prova, questo metodo richiede una grande quantità di dati di rete. Con l’aumento della complessità degli agenti IA, le loro capacità di riconoscimento potrebbero diminuire, quindi si prevede che in futuro i metodi di verifica dell’identità basati sull’autenticazione fisica saranno più ampiamente utilizzati.
Un protocollo rappresentativo che utilizza l'autenticazione fisica per la prova dell'identità è Worldcoin. Il progetto è stato co-fondato da Sam Altman, fondatore di OpenAI e creatore di ChatGPT. Worldcoin mira ad assegnare un ID digitale univoco a ogni persona nel mondo attraverso l'identificazione e distribuire token $WLD a coloro che possiedono l'ID. L’obiettivo è studiare ed esplorare la possibilità di raggiungere un reddito di base universale per combattere la futura disoccupazione causata dallo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
4.1.1. Moneta mondiale
Worldcoin è un progetto di prova d'identità basato sull'autenticazione fisica utilizzando un hardware speciale chiamato Orb per riconoscere l'iride umana. Una volta completato il riconoscimento dell'iride, la rete Worldcoin emette un World ID per quell'iride e genera una chiave privata sul dispositivo personale dell'utente che può essere utilizzata per accedere al World ID.
Worldcoin Orb, Fonte: Worldcoin Whitepaper
Attualmente, la rete Worldcoin memorizza solo gli hash dei dati scansionati dell'iride, il che impedisce la ricostruzione o il riconoscimento delle iridi degli utenti. Quando è richiesta l'autenticazione World ID, il dispositivo dell'utente genera una prova a conoscenza zero e la invia alla rete, proteggendo così la privacy dei dati delle attività on-chain dell'utente. Tuttavia, poiché il sistema esegue il riconoscimento dell’iride solo quando emette un World ID, ci sono ancora alcune sfide, come il trasferimento dell’ID mondiale scambiando il dispositivo che detiene la chiave privata e l’agente AI che ottiene la chiave privata. Per combattere questi problemi, Worldcoin sta discutendo l'introduzione di un sistema di verifica biometrica quando si utilizza World ID e lo sviluppo di algoritmi di rilevamento dell'intelligenza artificiale basati sull'analisi comportamentale.
5. Conclusione
In questo articolo, esploriamo i nuovi protocolli di servizio che stanno emergendo man mano che l’intelligenza artificiale viene integrata negli ecosistemi blockchain, le sfide che questi protocolli devono affrontare e il futuro degli ecosistemi blockchain basati su agenti AI.
In futuro, le tecnologie AI e blockchain continueranno a svilupparsi e a integrarsi tra loro per colmare le reciproche carenze. Attraverso questa convergenza, si prevede che fornirà un ambiente più conveniente affinché gli individui possano accedere e utilizzare facilmente l’intelligenza artificiale e la tecnologia blockchain.
Soprattutto nel futuro ecosistema economico on-chain con agenti di intelligenza artificiale al centro, le persone saranno in grado di utilizzare e fornire facilmente servizi finanziari senza avere una profonda conoscenza finanziaria. Ciò contribuirà ad aumentare in modo significativo la liquidità dell’ecosistema on-chain e ad espandere l’inclusività del settore finanziario.
Inoltre, l’intelligenza artificiale e la blockchain non solo si influenzano a vicenda, ma hanno anche il potenziale per diventare infrastrutture per vari settori. Pertanto, lo sviluppo di queste due tecnologie avrà un profondo impatto sull’intera società umana, non solo su un singolo settore.
Tuttavia, le normative relative all’intelligenza artificiale, come la protezione della privacy dei dati e le questioni di responsabilità dell’IA, e le normative relative alla blockchain, come gli attributi di sicurezza dei token, avranno un impatto significativo sulla futura direzione di sviluppo e sulla struttura del settore di queste tecnologie. Pertanto, in futuro dovremo prestare molta attenzione alle future normative per l’industria dell’intelligenza artificiale e della blockchain.
In definitiva, speriamo che lo sviluppo di queste tecnologie possa creare un ambiente migliore per l’umanità e contribuire a risolvere molti problemi della società.