Autore: CloudY, Jam
Editor: Vincero, YL
Recensore: Yasmine
Alla fine di novembre 2022, OpenAI ha lanciato ChatGPT, un sistema di conversazione intelligente, che ha attirato l'attenzione globale e stimolato un ampio discorso.
Le azioni nel settore dell’intelligenza artificiale hanno registrato un notevole aumento nel mercato delle azioni A, nel mercato azionario statunitense e nel regno delle criptovalute. Con l’adozione diffusa di ChatGPT, il suo profondo impatto sul panorama globale è diventato evidente, portando all’emergere di nuovi scenari applicativi e prodotti iterativi di natura simile.
Anche l'acquisizione di OpenAI da parte di Microsoft e la successiva integrazione di ChatGPT nell'ecosistema Bing e Office hanno generato aspettative crescenti negli investitori, riflesse in un aumento significativo del prezzo delle azioni. Tuttavia, l'introduzione di ChatGPT4, che mostra capacità di intelligenza artificiale sovrumane, ha temperato l'entusiasmo iniziale e ha spinto gli individui a contemplare gli effetti trasformativi dell'IA sui rispettivi settori e i potenziali rischi associati a un ulteriore progresso dell'IA.
In questo contesto, l'obiettivo del presente articolo è quello di esplorare e rispondere a queste domande, avviando una ricerca completa sui settori dell'intelligenza artificiale e della blockchain, cercando di fornire spunti e soluzioni.
Stato attuale di sviluppo del settore dell'intelligenza artificiale
Strumenti di produttività
L'IA può essere considerata uno strumento di produttività trasformativo, simile all'impatto di progressi tecnologici storici come utensili in pietra, motori a vapore, motori a combustione interna, motori elettrici, computer e Internet sulla società umana. Riducendo al minimo le barriere all'interazione uomo-computer e aumentando l'efficienza delle attività di produzione ripetitive, l'IA può indurre cambiamenti sostanziali nella produttività e nelle relazioni di produzione. Di conseguenza, l'influenza dell'IA si estende al miglioramento della qualità complessiva dell'esistenza umana e alla mitigazione degli ostacoli al progresso umano.
La tecnologia AI ha influenzato in modo significativo diversi settori, tra cui la produzione intelligente, l'assistenza sanitaria, la finanza, i trasporti, l'istruzione, ecc. Consentendo alle macchine di acquisire conoscenze ed eseguire autonomamente attività non creative, l'AI contribuisce a migliorare la produttività e la riduzione dei costi in settori specifici. In particolare, nella ricerca farmaceutica, l'AI trova applicazione nella previsione della struttura proteica. Il modello ESMFold è stato sviluppato dal team Meta AI, che ha previsto efficacemente le strutture proteiche da un vasto set di dati comprendente oltre 600 milioni di macrogenomi. Questo straordinario risultato svela l'ampia portata e varietà delle proteine naturali, superando i precedenti limiti dell'immaginazione.
In termini pratici, la tecnologia AI consente l'elaborazione di programmi complessi tramite linguaggio naturale. Elimina la necessità di comprendere una programmazione complessa o di possedere competenze di codifica. Invece, gli utenti possono esprimere il risultato desiderato al sistema AI, che esegue autonomamente i passaggi intermedi richiesti per ottenere il risultato previsto. Questa produttività aumentata deriva dalla capacità dell'AI di colmare la divergenza tra intenzioni umane ed esecuzione delle attività, annullando la necessità di una vasta competenza di programmazione o di comprensione di algoritmi complessi.
La tecnologia AIGC ha un vasto potenziale per applicazioni in vari domini, tra cui servizio clienti intelligente, agenti virtuali e giochi. Sfruttando i set di dati linguistici esistenti, ChatGPT consente un'esperienza di conversazione fluida e naturale nei sistemi di agenti virtuali e nelle piattaforme di gioco, migliorando la soddisfazione dell'utente e la competitività del prodotto. Inoltre, ChatGPT sostituisce efficacemente gli esseri umani in attività ripetitive di generazione di contenuti, come la generazione di report, la raccolta e la sintesi di informazioni, la traduzione e la produzione di illustrazioni condizionali. Questa integrazione dell'intelligenza artificiale libera la produttività umana, consentendo agli individui di concentrarsi sulla fornitura di istruzioni essenziali e di impegnarsi in attività creative, liberandoli dall'esecuzione di attività banali.
Guida alle tendenze tecnologiche
Le principali applicazioni dell'IA comprendono l'intelligenza artificiale in generale, i grafici della conoscenza, l'analisi e la sintesi dei dati, la guida autonoma e i contenuti generati dall'IA (AIGC).
Grafici della conoscenza: le rappresentazioni grafiche di diverse entità, relazioni e attributi nei grafici della conoscenza supportano applicazioni di ricerca intelligente, raccomandazione e risposta a domande.
Dati sintetici: generati tramite apprendimento automatico e altre tecniche di intelligenza artificiale, i dati sintetici vengono utilizzati per addestrare e valutare modelli di intelligenza artificiale, superando le sfide legate alla privacy e alla sicurezza quando si ottengono o si condividono dati reali.
AIGC: la tecnologia AIGC, che sfrutta modelli generativi e di apprendimento profondo, è ampiamente discussa e applicata in ambiti quali la generazione di testo, la generazione di audio, la generazione di immagini, la generazione di video e altro ancora.
Nel 2022, AIGC ha sperimentato una svolta significativa nel finanziamento del mercato e nell'attenzione dei media. Tuttavia, è essenziale notare che AIGC è ancora una tecnologia nascente e si trova nelle prime fasi di esplorazione e sviluppo.
Nello specifico, le fasi di sviluppo dell'AIGC possono essere categorizzate come segue:
Fase di ricerca: questa fase si concentra principalmente sulla spiegazione dei principi fondamentali e degli algoritmi dell'AIGC, sullo studio delle metodologie per l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli e sulla creazione di database completi.
Fase di applicazione: AIGC avvia la sua implementazione in diversi scenari del mondo reale, esplorando l'integrazione efficace della tecnologia AIGC in domini specifici.
Fase di industrializzazione: l'AIGC viene ampiamente adottato in molteplici settori e campi, dando origine a una distinta filiera industriale e a un ecosistema complementare.
In sintesi, siamo recentemente passati dalla fase di ricerca a quella di applicazione, il che indica che lo sviluppo dell'AIGC è ancora nella sua fase iniziale.
Componenti chiave
Dati, algoritmi e potenza di calcolo sono i tre fattori chiave che promuovono il progresso dell'intelligenza artificiale.
Nel dominio dei dati, la crescente importanza della qualità e della diversità dei dati accompagna l'evoluzione in corso della tecnologia AI. Oltre a dati specifici del dominio in abbondanza, una pulizia dei dati efficace, la pre-elaborazione e l'etichettatura sono essenziali per migliorare l'accuratezza dell'addestramento degli algoritmi. Inoltre, la fusione dei dati cross-modale e cross-domain è fondamentale per estrarre valore e intelligenza migliorati.
Per quanto riguarda gli algoritmi, lo stato attuale della tecnologia AI mostra progressi iterativi e un continuo perfezionamento. Le tendenze future ruotano attorno ad algoritmi di apprendimento profondo che comprendono modelli multimodali e su larga scala insieme a innovazioni nell'apprendimento autonomo, nel trasferimento di conoscenze e nell'apprendimento incrementale. Questi sviluppi aumenteranno il livello di intelligenza ed amplieranno l'ambito di applicazione degli algoritmi AI, facilitando l'adozione diffusa della tecnologia AI.
Per quanto riguarda la potenza di calcolo, l'accelerazione e l'ottimizzazione dei calcoli AI guidano i continui aggiornamenti e miglioramenti hardware. Chip specializzati come GPU e TPU sono emersi come contributori cruciali, amplificando significativamente l'efficienza e la velocità dei calcoli AI. Inoltre, i progressi del cloud e dell'edge computing offrono ambienti di calcolo più flessibili e diversificati per l'elaborazione AI.
La fase attuale del settore Blockchain
Registro distribuito
Blockchain è un registro distribuito decentralizzato.
Blockchain è un registro decentralizzato e distribuito con la proprietà cruciale di immutabilità derivata dal suo meccanismo di consenso sottostante. I dati on-chain vengono registrati in blocchi e convalidati da minatori/validatori, formando una catena continua. Una volta che i dati vengono registrati in un blocco, sia che siano generati da smart contract o account, diventano inalterabili.
La difficoltà e il costo di interrompere il consenso aumentano con il numero di nodi, la distribuzione geografica, la potenza di calcolo o il valore dei token puntati. Di conseguenza, alterare il contenuto registrato diventa un compito arduo per le entità centralizzate.
Inoltre, in un contesto inalterabile, gli smart contract, costruiti tramite codice, consentono agli utenti di interagire con loro senza dover fare affidamento su terze parti per la fiducia. Questi contratti intelligenti eseguono percorsi di codice predeterminati per facilitare le operazioni rilevanti, consentendo in definitiva la realizzazione di transazioni senza fiducia sulla blockchain.
Inoltre, gli asset all'interno dello smart contract sono accessibili solo dall'account associato, impedendo ad altri account di trasferire asset dall'account originale tramite lo smart contract. Ogni operazione dell'account originale richiede una firma per confermare l'identità e persino l'interazione di trasferimento iniziale richiede un'approvazione preventiva affinché lo smart contract acceda agli asset dell'account. Questa progettazione posiziona l'account wallet dell'utente come il veicolo ideale per la sua identità (DID) e i suoi asset.
Nell'ambito dei meccanismi di consenso e degli smart contract, tutti gli asset e le azioni on-chain possono essere registrati e attribuiti in modo accurato, facilitando l'aggregazione automatica dei relativi benefici nell'account del legittimo proprietario. Ciò risolve efficacemente i problemi di asset contraffatti e impersonificazione, poiché impedisce a individui non autorizzati di copiare e incollare per rubare asset o usurpare gli interessi del legittimo proprietario.
Nello specifico, le risorse digitali possono essere definite in modo univoco utilizzando indirizzi di smart contract tokenizzati. Ad esempio, i token non fungibili (NFT) possono rappresentare opere d'arte digitali. Inoltre, le azioni degli individui possono essere autenticate utilizzando token non trasferibili (SBT), fornendo la prova del loro lavoro o della loro presenza in un momento e spazio specifici (Proof of Work/Proof of Attendance).
Guida alle tendenze tecnologiche
La struttura a strati dell'architettura tecnologica Blockchain è caratterizzata dai Livelli 0-2, con catene consortili e catene private che rappresentano tipologie distinte di scenari applicativi Blockchain.
Layer 0 si riferisce all'infrastruttura fisica e all'architettura di rete della Blockchain, che comprende dispositivi hardware, protocolli di rete e mezzi di trasmissione. Funge da componente fondamentale che consente la comunicazione cross-chain e affronta i problemi correlati alle risorse. In particolare, tecnologie leader come Cosmos, Polkadot e LayerZero sono rappresentanti di spicco in questo dominio.
Il Livello 1, noto anche come livello base o catena pubblica, svolge un ruolo fondamentale nell'ecosistema Blockchain. Esempi importanti del Livello 1 includono piattaforme ampiamente riconosciute come Bitcoin ed Ethereum. La progettazione dei protocolli e l'implementazione tecnologica al Livello 1 hanno un'influenza significativa sulle prestazioni e sulle funzionalità principali del sistema Blockchain. Inoltre, il Livello 1 può essere ulteriormente categorizzato in tipi distinti, come EVM (Ethereum Virtual Machine) e sistemi non basati su EVM, in base alle loro caratteristiche specifiche.
Layer 2 si riferisce ai protocolli e alle soluzioni costruiti su Layer 1, con l'obiettivo di migliorare le prestazioni ed espandere gli scenari applicativi della Blockchain. Attualmente ci sono sei tipi di protocolli Layer 2, con ZK Rollup e Optimistic Rollup come quelli più diffusi. Questi protocolli consentono alla Blockchain di elaborare un numero maggiore di transazioni, migliorare TPS e ridurre le commissioni Gas.
Una Consortium Chain è una rete blockchain collaborativa governata da più organizzazioni o istituzioni con interessi condivisi, come banche, compagnie assicurative e aziende di supply chain. Si differenzia dalle catene pubbliche in quanto ha un numero limitato di partecipanti e nodi, il che comporta una maggiore velocità e sicurezza delle transazioni.
Una catena privata è una rete blockchain autorizzata che appartiene a una singola organizzazione o istituzione e che solitamente consente la partecipazione solo al personale interno.
Componenti chiave
Nodi distribuiti, crittografia, algoritmi di consenso, contratti intelligenti e criptovalute costituiscono gli elementi fondamentali che promuovono il progresso della tecnologia Blockchain.
I nodi distribuiti costituiscono l'essenza fondamentale della tecnologia Blockchain, facilitando l'archiviazione e la trasmissione decentralizzata dei dati. La crittografia funge da strumento teorico essenziale, garantendo la sicurezza e la privacy della Blockchain. Inoltre, gli algoritmi di consenso svolgono un ruolo fondamentale nello stabilire un consenso distribuito all'interno della rete Blockchain. Gli smart contract, essendo programmi per computer auto-eseguibili, consentono l'esecuzione di diverse istruzioni logiche sulla Blockchain. Infine, le criptovalute, potenziate dalle tecniche di crittografia, garantiscono la sicurezza e l'anonimato delle transazioni.
Attraverso l'utilizzo di nodi distribuiti, tutti i partecipanti sono in grado di mantenere una replica completa dei dati, garantendo così sia trasparenza che sicurezza. Le tecnologie essenziali all'interno di Blockchain, tra cui funzioni hash, firme digitali e crittografia asimmetrica, sono applicazioni crittografiche. Queste tecnologie svolgono un ruolo cruciale nella salvaguardia dell'integrità dei dati e nella verifica delle identità, il tutto mantenendo la privacy degli utenti.
Attraverso l'implementazione di algoritmi di consenso tra cui Proof of Work (PoW) e Proof of Stake (PoS), tutti i nodi possono raggiungere un accordo unanime, garantendo coerenza e immutabilità dei dati. Gli smart contract facilitano le transazioni senza fiducia, eliminando la necessità di intermediari e migliorando così l'efficienza e la sicurezza delle transazioni in una certa misura. L'emergere di criptovalute come Bitcoin ed Ethereum ha spinto l'adozione diffusa e l'avanzamento della tecnologia blockchain.
L'intersezione tra Blockchain e AI
Nel contesto della rivoluzione dell'intelligenza artificiale, è fondamentale riflettere sulla misura in cui l'intelligenza artificiale ha trasformato la blockchain, nonché sull'impatto della decentralizzazione e delle capacità di fiducia della blockchain sull'intelligenza artificiale.
In primo luogo, l'intelligenza artificiale, fungendo da strumento di produttività, ha il potenziale per ridurre le barriere tecniche, riducendo di conseguenza gli ostacoli nel settore della blockchain e migliorandone l'efficienza complessiva.
In secondo luogo, i giochi e i metaversi basati sull'intelligenza artificiale si libereranno da contesti predeterminati, inaugurando nuove narrazioni ed esperienze di gioco nel regno della blockchain.
Gli smart contract della blockchain possono stabilire i domini e i confini entro cui opera l'intelligenza artificiale o imporre limitazioni ai permessi dell'intelligenza artificiale, impedendone così la proliferazione ingiustificata.
Inoltre, la decentralizzazione della blockchain può facilitare la condivisione e l'allocazione delle risorse, compresi i dati fondamentali e la potenza di calcolo indispensabili per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.
Inoltre, le capacità di autenticazione della blockchain possono fornire prove relative all'integrità dei dati, alla convalida dell'identità e ai diritti di proprietà, mitigando così i conflitti di interesse che potrebbero emergere dalle applicazioni di intelligenza artificiale.
L'importanza dell'intelligenza artificiale per la blockchain
In primo luogo, l'IA, come strumento, ha il potenziale per abbassare le barriere alla creazione di contenuti, consentendo a individui senza competenze tecniche di esprimere la propria creatività e produrre contenuti di alta qualità. Ciò comprende vari domini come la creazione di NFT, lo sviluppo di asset di gioco, la modellazione del metaverso e la generazione di codice.
Tuttavia, l'attuale utilizzo dell'AIGC nel campo NFT è prevalentemente limitato alla generazione di immagini semplici, prive di distinzioni fondamentali dalla tradizionale arte generativa. Per sfruttare appieno il potenziale dell'AIGC nello spazio NFT, è necessaria un'ulteriore esplorazione per espandere le caratteristiche degli NFT, in modo simile a come Mirror World impiega l'IA per conferire agli NFT un'essenza distinta.
In secondo luogo, c'è una significativa riduzione delle barriere tecniche relative allo sviluppo del codice. La scrittura del codice comprende l'implementazione di contratti intelligenti e attività di hacking o white-hat, che rappresentano gli estremi opposti dello spettro. L'intelligenza artificiale può facilitare l'implementazione di contratti intelligenti tramite la programmazione in linguaggio naturale, mentre gli avversari possono impiegare l'intelligenza artificiale per analizzare il codice del contratto e lanciare attacchi. Sfruttando l'intelligenza artificiale, diventa possibile iterare sul codice del contratto implementato, promuovendo la competizione interna e stabilendo una base di codice più solida e affidabile in tutto il settore. Questa base consente alle parti interessate di dare priorità all'ottimizzazione dell'architettura blockchain, alla progettazione di progetti completi e al miglioramento del gameplay, promuovendo così l'innovazione a livello aziendale.
Allo stesso modo, la semplificazione delle barriere tecniche da parte dell'IA consente l'applicazione diffusa di operazioni precedentemente complesse. Esempi includono prestiti flash, strategie di mining ottimali e acquisizione automatizzata della resa, il giudizio del tempo di uscita del minatore capo, tutti realizzabili dall'IA. L'IA possiede la capacità di programmare autonomamente, selezionare percorsi ed eseguire direttamente queste operazioni. Ciò è parallelo all'uso delle carte abilità nel gioco Yu-Gi-Oh!, in cui le carte abilità si attivano e hanno effetto automaticamente. Questa accessibilità consente agli utenti comuni di impegnarsi in operazioni che in precedenza erano limitate a coloro con elevate competenze tecniche. Ad esempio, catturare MEV in genere richiede la programmazione di un bot MEV. Tuttavia, quando tali attività diventano realizzabili da individui comuni, i margini di profitto diminuiscono man mano che la partecipazione diventa diffusa. Di conseguenza, ne consegue una corsa al gas, in cui le tariffe del gas elevate erodono il valore di MEV a causa dei principi della teoria dei giochi. In definitiva, ciò porta a una redditività ridotta e a un impatto ridotto di MEV. Questo fenomeno esemplifica una forma di sviluppo tecnologico che stimola l'ottimizzazione del settore.
L'intelligenza artificiale faciliterà l'adozione diffusa della tecnologia blockchain. Attualmente, ci sono meno di 320.000 utenti attivi di Ethereum, che rappresentano una piccola frazione degli utenti Internet totali, secondo i dati di Footprint Analytics. La sfida principale risiede nella mancanza di domanda degli utenti e nelle complessità delle interazioni on-chain. In precedenza, l'integrazione dei dati nella blockchain o l'utilizzo di ticket e credenziali basati su blockchain richiedeva l'istituzione di un sistema blockchain o il sostenimento di commissioni di gas elevate, con conseguenti costi significativi. Tuttavia, sfruttare la tecnologia AI ora consente la costruzione di blockchain a basso costo e l'ottimizzazione dell'utilizzo dei dati on-chain, con conseguenti commissioni di gas ridotte. Di conseguenza, la tecnologia blockchain può essere applicata e gli smart contract distribuiti in vari domini che richiedono autenticazione e trasparenza. In definitiva, un sistema di interazione semplificato basato sull'intelligenza artificiale attirerà un numero significativo di utenti nel settore blockchain.
L'impatto dell'IA nel contesto della blockchain è principalmente limitato al livello applicativo. Gli utenti possono sfruttare l'IA per aggirare le complessità della scrittura di contratti intelligenti e distribuire direttamente applicazioni su misura per le loro esigenze. Di conseguenza, l'enfasi sullo sviluppo del progetto passerà dall'emissione all'innovazione e alle operazioni. Si prevede che il livello applicativo subirà sostanziali cambiamenti trasformativi in futuro. Tuttavia, l'influenza dell'IA non si estende ai livelli sottostanti, inclusi i livelli di esecuzione, consenso e dati, che necessitano di progressi fondamentali. La mera automazione di attività ripetitive non è sufficiente per guidare trasformazioni qualitative in queste aree. Ad esempio, l'implementazione di EIP1559 nell'aggiornamento di Ethereum London ha rafforzato i progressi di Ethereum, mentre il completamento dell'aggiornamento di Shanghai è fondamentale per aumentare il volume di staking di ETH, rafforzare la sicurezza di Ethereum e rivitalizzare la crescita del settore LSD.
Il ruolo della blockchain nell'intelligenza artificiale
La disparità intrinseca tra la decentralizzazione della blockchain e la tecnologia AI centralizzata offre paradossalmente l'opportunità di affrontare le sfide che l'AI incontra.
La centralizzazione predominante delle moderne tecnologie AI e Big Data sotto il controllo di un numero limitato di entità potenti con significative capacità e risorse tecnologiche conferisce influenza sulle tendenze di mercato e sul comportamento degli utenti. Di conseguenza, gli individui sono costretti a fidarsi della fedele esecuzione delle istruzioni da parte dell'AI, il che comporta rischi intrinseci quali violazioni della privacy, pregiudizi algoritmici e uso improprio dei dati.
La natura distribuita e decentralizzata della blockchain fornisce una soluzione pratica a queste sfide. Attraverso contratti intelligenti, l'accessibilità dei dati e i confini operativi possono essere limitati, alleviando così il rischio di comportamenti dannosi. L'implementazione di nodi di monitoraggio consente di sanzionare la cattiva condotta confiscando le risorse computazionali dell'IA. Questo framework garantisce l'attenzione diretta dell'IA sullo sviluppo umano, impedendo l'utilizzo eccessivo e le azioni non autorizzate.
La blockchain consente agli utenti anonimi di decidere se contribuire con i dati necessari sottostanti per l'addestramento del modello AI. La tecnologia a conoscenza zero (zk) consente la divulgazione dei dati degli utenti preservando la privacy personale. L'intero processo di raccolta, archiviazione e condivisione dei dati opera su nodi decentralizzati, garantendo la sicurezza dei dati, la disponibilità e la verifica della fonte. Di conseguenza, una quota proporzionale del profitto generato dal modello AI può essere distribuita come dividendi ai proprietari dei dati. Un meccanismo di incentivazione adeguato può sfruttare la natura decentralizzata della blockchain con elevata sicurezza dei dati.
Allo stesso modo, gli utenti che sollecitano modelli AI possono anche ricevere profitti parziali in base alla loro proprietà dei prompt quando vengono utilizzati. Questa disposizione salvaguarda gli interessi sia dei proprietari dei dati AI che dei provider di prompt.
Il mining computazionale è una considerazione cruciale a causa dei dati sostanziali e dei requisiti di potenza di calcolo adeguati. Tuttavia, l'attuale fornitura globale di risorse computazionali è insufficiente rispetto alla domanda. Per risolvere questo problema, i pool di mining di cloud computing decentralizzati possono aggregare risorse e fornire sussidi ai contributori. Successivamente, l'asta della potenza di calcolo per l'addestramento del modello di intelligenza artificiale garantisce un utilizzo efficiente di risorse limitate con sicurezza e affidabilità computazionale. Inoltre, l'integrazione di dati, algoritmi e potenza di calcolo consente lo sviluppo di un protocollo AI-as-a-Service. Sfruttando la decentralizzazione e la riutilizzabilità, questo protocollo offre servizi di costruzione di modelli di intelligenza artificiale agli utenti che ne hanno bisogno, coprendo l'acquisizione dei dati, l'elaborazione, la selezione degli algoritmi e l'allocazione delle risorse computazionali. Questo approccio basato sull'ecosistema mitiga i rischi di centralizzazione preservando al contempo i vantaggi della supply chain.
Nel regno dell'applicazione dell'IA, la blockchain affronta efficacemente problemi come la pirateria, il plagio e le identità virtuali che derivano dalle notevoli capacità di apprendimento dell'IA. Registrando le opere d'arte come NFT on-chain, indirizzi smart contract univoci convalidano la loro autenticità. Il valore delle opere d'arte, oltre alle loro intrinseche qualità artistiche, dipende anche dall'identità dei loro creatori, proprio come le imitazioni del Girasole di Van Gogh hanno poco valore. Mentre la blockchain può dimostrare quale dipinto di girasole è veramente realizzato dalla mano di Van Gogh. Inoltre, la blockchain può essere utilizzata per creare grafici di conoscenza distribuiti, garantendo integrità, permanenza e disponibilità dei dati.
Per affrontare la costruzione di identità virtuali utilizzando dati personali tramite AI, possono essere utilizzati Owner Attested Token (OAT) o Self-sovereign Biometric Token (SBT). Ogni azione della blockchain viene registrata e il corrispondente OAT o SBT creato è distinto, consentendo la verifica dell'identità basata su questi token. La natura a prova di manomissione della blockchain garantisce l'impossibilità di fabbricare eventi inesistenti.
In sintesi, l'IA funge da strumento di produttività, promuovendo l'adozione della blockchain e introducendo nuove narrazioni per il metaverso. Tuttavia, l'IA si limita a sostituire attività ripetitive e ridurre le barriere tecniche, incapace di guidare l'innovazione nelle tecnologie critiche. Di conseguenza, l'impatto dell'IA sul settore della blockchain rimane confinato al livello applicativo.
D'altro canto, la blockchain funziona come un controllore del rischio e un ottimizzatore delle risorse nel settore dell'IA. Frena lo sviluppo eccessivo dell'IA e le operazioni non autorizzate, salvaguarda i diritti di proprietà dei dati e delle risorse e ottimizza l'integrazione dei dati e delle risorse computazionali richieste dall'IA. Tuttavia, il suo ambito è principalmente interessato a promuovere la trasparenza, la decentralizzazione e la proprietà dei dati all'interno dell'IA.
Riferimento
[1]"Bitcoin: un sistema di denaro elettronico peer-to-peer" di Satoshi Nakamoto (2009.03)
[2]"Mastering Bitcoin" di Andreas Antonopoulos (2016.03)
[3] "Sfide e recenti progressi nelle reti di canali di pagamento basate su blockchain" (2021.07)
[4] "Oltre Web3: la fantastica deriva dell'AIGC, il nuovo beniamino del capitale" di 0xmin (2022.10)
[5] "Il dilemma dell'AIGC e il modo per abbattere le barriere nel Web3" di whart.eth (2022.11)
[6] "AIGC: la rivoluzione della produttività dei contenuti" di Yang Renwen (2022.12)
[7] "Emergenza e informazioni evolutive di grandi modelli linguistici: accelerazione della previsione della struttura proteica" di Zeming Lin (2023.03)
[8] "Come l'intelligenza artificiale può aiutare a costruire Web3" da crypto.com (2023.03)
[9] "Riflessioni: l'impatto delle innovazioni dell'intelligenza artificiale sui creatori e sugli NFT" di Sleepy (2023.04)
[10] "Ethereum White Paper" di Vitalik Buterin (2023.05)
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