In un punto di svolta critico in questa nuova era tecnologica, enormi tendenze nei campi dell’intelligenza artificiale (AI) e delle criptovalute hanno iniziato a fondersi, apportando profondi cambiamenti all’intero settore. L’emergere di tecnologie rivoluzionarie nel campo dell’intelligenza artificiale, come ChatGPT, attirerà l’incredibile cifra di 25 miliardi di dollari di investimenti solo nel 2023, un aumento di cinque volte rispetto all’anno precedente. Questa impennata non solo dimostra la continua fiducia nel potenziale dell’IA, ma riaccende anche accese discussioni sulla convergenza di AI e Crypto. In particolare, il co-fondatore di Ethereum Vitalik Buterin ha dato un importante contributo su questo argomento, fornendo approfondimenti sulle promesse e sulle sfide dell'integrazione dell'intelligenza artificiale con Crypto.

Recentemente, OpenAI ha lanciato il modello Sora, un innovativo modello text-to-video, che ha attirato l'attenzione della comunità tecnologica e ha dimostrato il rapido ritmo di sviluppo dell'intelligenza artificiale. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha proposto un piano coraggioso per raccogliere 7 trilioni di dollari per la progettazione e la produzione di chip, evidenziando un forte impegno per l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e innescando allo stesso tempo una riflessione approfondita sul potenziale del mercato dell’intelligenza artificiale crittografata.

Sebbene molte di queste applicazioni collaborative siano ancora nelle fasi iniziali, il mercato rimane ottimista.

Camminare per sentieri diversi

Tradizionalmente, le due cose sono state viste come forze opposte: le criptovalute si concentrano sulla decentralizzazione, mentre l’intelligenza artificiale favorisce la centralizzazione. Questo netto contrasto è vividamente illustrato da Peter Thiel e ulteriormente elaborato in una discussione approfondita da Ali Yahya di a16z Crypto. Tuttavia, i recenti sviluppi rivelano una convergenza inaspettata che promette di rimodellare l’innovazione digitale. Esplorando questa intersezione dinamica, abbiamo scoperto l'enorme potenziale di sinergia collaborativa tra AI e Crypto.

Questa integrazione sfrutta appieno i forti vantaggi delle reti crittografate in termini di proprietà dei dati, trasparenza e governance etica, integra le capacità avanzate dell’intelligenza artificiale e fornisce nuove soluzioni alle sfide di centralizzazione nel settore dell’intelligenza artificiale:

• Garantire la proprietà dei dati: con la tecnologia blockchain, gli utenti possono crittografare e regolare l’accesso ai propri dati, fornendo loro i mezzi per supervisionare l’uso dei dati da parte dei sistemi di intelligenza artificiale.

• Maggiore trasparenza: la natura immutabile della blockchain funge da registro trasparente, facilitando la verifica e l’autenticazione dei dati utilizzati nei modelli di intelligenza artificiale.

• Raggiungere la monetizzazione diretta dei dati: Blockchain facilita la monetizzazione diretta dei dati degli utenti, incoraggiando la condivisione dei dati fornendo incentivi economici e garantendo al tempo stesso il controllo personale.

• Ridurre il consumo energetico dell’intelligenza artificiale: adottando meccanismi di efficienza energetica come la prova di partecipazione, si prevede che la blockchain riduca al minimo il fabbisogno energetico della formazione sull’intelligenza artificiale, promuovendo così il progresso sostenibile nello sviluppo dell’intelligenza artificiale.

• Avanzare l’intelligenza artificiale etica: la trasparenza e l’inclusività intrinseche della Blockchain possono promuovere pratiche di intelligenza artificiale più etiche, eliminando la segretezza spesso associata all’innovazione dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale e l’innovazione crittografica colmano il divario e danno forma ai vantaggi futuri

zkML: una mossa innovativa per promuovere la protezione della privacy basata sull'intelligenza artificiale

Sebbene le capacità dell’intelligenza artificiale moderna siano impressionanti, sollevano anche pressanti preoccupazioni sulla privacy, la sicurezza e l’autonomia degli utenti. Nel processo di formazione del modello di intelligenza artificiale, l’aggregazione centralizzata dei dati mette direttamente in discussione i diritti alla privacy personale, soprattutto in un unico ecosistema tecnologico, dove è difficile per gli utenti controllare i propri dati.

In risposta a questa sfida, è emersa l’innovazione guidata dal concetto di crittografia decentralizzata, in cui le tecnologie crittografiche come le prove a conoscenza zero (ZKP) consentono l’apprendimento automatico che preserva la privacy senza sacrificare i dati sensibili degli utenti. Nonostante i numerosi vantaggi di questi metodi, esistono ancora alcune sfide rispetto alle tradizionali pratiche di aggregazione dei dati su larga scala, inclusi problemi relativi all’efficienza computazionale, all’accuratezza del modello e al debug.

Vale la pena notare che l’apprendimento automatico a conoscenza zero (zkML), guidato da team come Modulus Labs ed EZKL, ha compiuto progressi significativi, segnando il rapido sviluppo di questo campo. Poiché la tecnologia di accelerazione hardware continua a migliorare, c'è ottimismo sulle prospettive di zkML.

Le sfide dell’autenticità nell’era dei deepfake

In un’epoca in cui si sta diffondendo la tecnologia deepfake, proteggere l’autenticità e l’affidabilità dei contenuti digitali è fondamentale. Si prevede che la tecnologia Blockchain faciliterà in modo significativo la creazione di sistemi di registrazione dell’identità decentralizzati e a prova di manomissione. Questo sistema di registrazione associa le chiavi pubbliche a identità reali, fornendo un modo semplice per stabilire la fiducia e ritenere le persone responsabili di comportamenti dannosi.

Worldcoin, co-fondato da Sam Altman, è uno dei protocolli crittografici più avvincenti per affrontare le sfide attuali. L’obiettivo è ottenere una registrazione globale di ogni individuo attraverso la scansione biometrica Orb per distinguere in modo affidabile tra esseri umani e macchine. Il meccanismo di incentivazione del protocollo utilizza un token blockchain dedicato chiamato WLD. Ad oggi, il team di Worldcoin ha compiuto progressi significativi in ​​120 paesi in tutto il mondo, attirando la registrazione di oltre 3,8 milioni di persone.

Un'altra iniziativa per affrontare questo problema è lo standard Digital Content Provenance Recording (DCPR) lanciato dai team Arweave e Irys (ex Bundlr). Questo standard fa pieno uso della tecnologia blockchain di Arweave per marcare data e ora e verificare i contenuti digitali, fornendo agli utenti metadati affidabili e aiutando a valutare la credibilità delle informazioni digitali.

Affrontare i bias nei modelli di intelligenza artificiale

Man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventano sempre più integrati nella nostra vita quotidiana, vi sono preoccupazioni diffuse circa la loro potenziale distorsione. Ad esempio, i chatbot basati sull’intelligenza artificiale possono esercitare silenziosamente un’influenza tra i consumatori, guidandoli sottilmente nella scelta di prodotti o ideologie specifici, portando a un crollo della fiducia con conseguenze di vasta portata.

Bittensor, un protocollo informatico decentralizzato, combatte i pregiudizi dell’IA incentivando diversi modelli pre-addestrati a competere per la migliore risposta. I validatori premiano i modelli ad alte prestazioni eliminando quelli con scarse prestazioni e distorti. Promuovendo un ambiente aperto e collaborativo tra vari modelli e set di dati, Bittensor dovrebbe far avanzare l’intelligenza artificiale combattendo proattivamente gli impatti negativi dei bias.

Sebbene Bittensor sia ancora nelle fasi iniziali di sviluppo, ha già compiuto progressi significativi, con 32 sottoreti appositamente personalizzate adatte a casi d'uso specifici come prompt di testo, generazione di immagini, previsione dei prezzi, scraping di dati, archiviazione, ecc.

Promuovere l’ascesa dello sviluppo dell’intelligenza artificiale attraverso una maggiore accessibilità

L’aumento dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale e machine learning (ML) ha creato un’enorme domanda di schede grafiche ad alte prestazioni, come Nvidia A100. Tuttavia, gli enormi costi di capitale associati all’informatica e all’archiviazione possono escludere molte persone, lasciando lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in gran parte monopolizzato dai giganti della tecnologia. In risposta a questa sfida, sono emersi mercati emergenti simili all’“AirBnB delle schede grafiche”, che consentono a individui e organizzazioni di affittare risorse GPU inutilizzate per soddisfare le esigenze di ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale.

I mercati informatici decentralizzati, come Akash Network e Render Network, sono progettati per risolvere il problema di efficienza delle risorse GPU sottoutilizzate collegando i proprietari di GPU con gli sviluppatori di intelligenza artificiale alla ricerca di potenza di calcolo. Sfruttando queste piattaforme informatiche decentralizzate, una nuova serie di risorse informatiche diventa accessibile, consentendo alle persone in tutto il mondo di monetizzare la propria potenza di elaborazione inattiva. Allo stesso tempo, fornisce agli sviluppatori di intelligenza artificiale un accesso flessibile alle risorse informatiche, liberandoli dai vincoli dei giganti centralizzati.

Sfruttando la tecnologia blockchain per eliminare intermediari in cerca di profitto e costi aggiuntivi, queste reti decentralizzate possono fornire servizi a una frazione del costo delle loro controparti centralizzate. Akash Network vanta addirittura tariffe che rappresentano solo un quinto dei costi tradizionali. Inoltre, Render Network, che si concentra sul mercato delle GPU per il rendering di immagini 3D, ha registrato un aumento significativo dell’utilizzo nel 2023.

In attesa

Se si osserva lo stato attuale dei settori AI e Crypto, è ovvio che entrambi hanno forti capacità tecniche, ma ciascuno deve affrontare anche carenze significative. Nonostante le sue capacità, la crittografia non è ancora pienamente matura per un’adozione diffusa. Allo stesso tempo, il controllo centralizzato dell’intelligenza artificiale da parte delle grandi aziende tecnologiche ha sollevato preoccupazioni circa il monopolio della tecnologia.

Anche se questa sinergia è ancora nelle sue fasi iniziali, i progetti che combinano l’intelligenza artificiale con le criptovalute stanno costruendo un’infrastruttura per interazioni AI scalabili su catena. Si prevede che questo slancio promettente continuerà a crescere nel 2024 e oltre. Tutto ciò dipende dal fatto che i partecipanti al mercato considerino questi asset come un contrappeso al potenziale dominio dei principali attori centralizzati come OpenAI.

Un’attenta integrazione di queste tecnologie rivoluzionarie amplierà sottilmente le modalità per affrontare le rispettive debolezze. Ciò indica un futuro in cui l’intelligenza artificiale basata su blockchain costruisce un paradigma che preserva la privacy aprendo al tempo stesso la porta a potenziali casi d’uso. Le prospettive per l’elaborazione decentralizzata, zkML e gli agenti di intelligenza artificiale sono promettenti, gettando le basi per un futuro di intelligenza artificiale e crittografia profondamente connesso. Il loro potenziale è enorme e deriva da una comunità di sviluppatori di base che si è formata spontaneamente e si impegna a far avanzare l'applicazione della tecnologia in un modo che sia equo e accessibile a tutti.