Prozkoumání průsečíku AI a blockchainu: příležitosti a výzvy

Překryv mezi umělou inteligencí (AI) a blockchainem je rostoucí trend napříč různými odvětvími, jako je finance, zdravotnictví, kybernetická bezpečnost a dodavatelský řetězec. Podle společnosti Fortune Business Insights se očekává, že globální trh AI a blockchainu dosáhne hodnoty 930 milionů dolarů do roku 2027, ve srovnání s 220,5 miliony dolarů v roce 2020. Tento svazek nabízí lepší transparentnost, bezpečnost a rozhodování, což zlepšuje celkovou zákaznickou zkušenost.

V tomto příspěvku se budeme zabývat základy AI a blockchainu a diskutovat o klíčových příležitostech a výzvách souvisejících s průnikem AI do blockchainu.

Pochopení AI a blockchainu

AI a blockchain mají odlišné rámce, funkce a použití. Když jsou však kombinovány, jsou silnými katalyzátory růstu a inovací.

Co je umělá inteligence (AI)?

Umělá inteligence umožňuje počítačovým programům napodobovat lidskou inteligenci. Systémy AI mohou zpracovávat velké množství dat, aby se naučily vzorce a vztahy, a učinit přesné a realistické předpovědi, které se zlepšují over time. 

Organizace a praktici vytvářejí modely AI, které jsou specializované algoritmy pro provádění reálných úkolů, jako je klasifikace obrázků, detekce objektů a zpracování přirozeného jazyka. V důsledku toho AI zlepšuje produktivitu, snižuje lidské chyby a usnadňuje rozhodování založené na datech pro všechny zúčastněné strany. Některé prominentní techniky AI zahrnují neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě, transformátory a difuzní modely.

Co je blockchain?

Blockchain je revoluční rámec, který nabízí sdílenou, decentralizovanou a neměnnou knihu pro bezpečný, transparentní a řízený výměnný dat a zdrojů mezi několika entitami. 

Koncept blockchainu byl poprvé realizován v roce 2008 anonymní entitou známou jako Satoshi Nakamoto, která představila kryptoměnu Bitcoin v slavném výzkumném článku s názvem Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Dnes blockchain údajně pohání více než 23 000 kryptoměn celosvětově.

Blockchain je založen na principech šifrování, decentralizované architektury, inteligentních smluv – programů uložených v blockchainu, které se spouštějí na základě předem definovaných podmínek – a digitálních podpisů. To zajišťuje, že data nelze zfalšovat a omezit pouze na autorizované uživatele. Rámec blockchainu má široké aplikace, od zpracování finančních transakcí až po správu dodavatelského řetězce a digitální volby. Některé prominentní příklady rámců blockchainu zahrnují Ethereum, Tezos, Stellar a EOSIO.

Porovnání AI a blockchainu

Synergie AI a blockchainu

Sloučení blockchainu a AI může vytvořit bezpečnější a transparentnější systémy pro podniky. Kapacita AI pro analýzu dat a rozhodování v reálném čase rozšiřuje autenticitu, rozšíření a automatizaci blockchainu. Oba technologie se doplňují. Například,

• Optimalizace automatizace procesů dodavatelského řetězce integrováním AI do inteligentních smluv.
• Řešení problémů etiky AI zajištěním autenticity dat.
• Vytvoření transparentní ekonomiky dat poskytováním akčních přehledů.
• Zvýšení inteligence blockchainových sítí umožněním přístupu k rozsáhlým datům.
• Zvýšení bezpečnosti inteligentní detekcí hrozeb ve finančních službách.

Podle zprávy Moodys Investor Service z roku 2023 může interakce AI a blockchainu potenciálně transformovat finanční trhy automatizací manuálních úkolů a snížením provozních nákladů v příštích pěti letech.

Hlavní příležitosti pro AI v blockchainu

AI a blockchain budou konvergovat a budou mít dopad na kritické oblasti naší společnosti. Níže jsou některé slibné příležitosti a použití blockchainu a AI.

Detekce podvodů

Navzdory různým bezpečnostním opatřením je bezpečnost blockchainu stále významnou obavou. Kybernetické útoky mohou potenciálně narušit blockchainové sítě. Proto je AIinstrumentální při zvýšení bezpečnosti blockchainových rámců. Mechanismy detekce podvodů založené na AI mohou proaktivně detekovat a chránit citlivé blockchainové transakce před kybernetickými hrozbami.

AI a algoritmy strojového učení (ML) jsou schopny:

• Analýzy vzorců transakcí pro detekci podvodných aktivit provedených boty.
• Spouštění upozornění a událostí v reálném čase, aby pomohly připravit se proti útokům.
• Zlepšení bezpečnosti inteligentních smluv blokováním nebo minimalizací kybernetických útoků založených na inteligentních smlouvách, jako je Reentrancy, přetečení/částečné přetečení, krátká adresa a závislost na časovém razítku.

AI poháněné inteligentní smlouvy

Inteligentní smlouvy jsou samočinné digitální smlouvy s předem stanovenými pravidly a řídícími zásadami, tj. automaticky spustí akce nebo události, když jsou splněna pravidla. AI může tyto smlouvy učinit ještě účinnějšími tím, že:

• Optimalizuje kód inteligentních smluv pro snížení nákladů na provoz blockchainu, jako je Ethereum Gas.
• Zlepšuje škálovatelnost inteligentních smluv pomocí komprese a paralelizace.
• Analýza a audit inteligentních smluv pomocí klasifikačních a rozpoznávacích technik.
• Integrace kreativních a kognitivních schopností do inteligentních smluv.
• Zpřístupnění testování a ověření pro inteligentní smlouvy.

Navíc může automatizace AI pomoci ušetřit čas a úsilí při zpracování komplexních blockchainových pracovních postupů snížením potřeby lidského dohledu.

AI poháněné analýzy a přehledy

AI zlepšuje kapacity blockchainových systémů pomocí datových přehledů. Například implementace AI v blockchainovém dodavatelském řetězci může zlepšit operace skladu, transparentnost, udržitelnost atd. Modely ML mohou spouštět analýzy na bezpečných a důvěryhodných blockchainových transakčních datech, aby:

• Předpověděly variace poptávky
• Zkrátily dodavatelské cesty
• Zlepšily plnění objednávek
• Monitorovaly kvalitu produktů

Udržováním snímků všech operací dodavatelského řetězce na blockchainovém deníku mohou zúčastněné strany získat přehledy v reálném čase a zlepšit stopovatelnost svých dodavatelských řetězců.

Decentralizované úložiště a zpracování dat

Decentralizovaný rámec blockchainu se dobře sladí s kapacitami AI pro zpracování dat. Distribuované modely ML, jako je federated learning, mohou být školeny na datech uložených v několika zdrojích. Blockchain nabízí ideální rámec pro analýzu komplexních a nesouvisejících dat pomocí těchto modelů ML. Zachovává soukromí a bezpečnost citlivých blockchainových transakčních dat.

Hlavní výzvy pro AI v blockchainu

Pokud se budeme zabývat následujícími běžnými výzvami, průnik AI a blockchainu může být ještě hladší a rychlejší.

Problémy se škálovatelností

Škálovatelnost je kritickým technickým problémem při integraci AI a blockchainových technologií kvůli různým požadavkům, parametrům a omezením, jako je rychlost zpracování, zpracování dat a spotřeba zdrojů.

Modely AI a ML často vyžadují rychlé zpracování a nízkou latenci. Upřednostňují plynulé datové potrubí pro poskytování přehledů v reálném čase pro včasná rozhodnutí. Naopak má blockchainový rámec pomalejší konsensuální mechanismy, které jsou decentralizované a striktně izolované povahy.

Následující řešení mohou pomoci řešit tyto problémy:

• Sharding – rozdělení blockchainu na menší části pro paralelní zpracování a škálovatelné použití za hranicemi omezeného domény.
• Layering – zavedení dedikovaných vrstev pro konkrétní funkce, jako je konsensuální mechanismy, partitionování úložiště a AI poháněné inteligentní smlouvy. To zlepšuje paralelní zpracování a optimalizuje alokaci zdrojů.
• Sidechains – řešení omezení úložiště tradičních blockchainových sítí umožněním bezpečného uložení dat ze smart zařízení v samostatné databázi a mapováním na transakce sidechainu bloku.

Problémy se slučitelností

Zajištění slučitelnosti AI a blockchainu vyžaduje zajištění slučitelnosti faktorů. Řešení tohoto problému vyžaduje vysoce optimalizované a efektivní strategie integrace dat a modelů sdílení dat. Některé zásadní přístupy v tomto ohledu zahrnují:

• Přemosťování mezery mezi formátem dat v AI (velké množství, centralizované) a blockchainem (malé množství, decentralizované) pro efektivní interpretaci blockchainových dat.
• Použití modelů federated learning s blockchainem může pomoci zajistit důvěru a soukromí při dohledu nad procesy dat a výpočtů.

Právní a regulační důsledky

Soukromí a ochrana dat jsou primárními obavami, když jsou citlivá data regulovaná blockchainem vystavena modelům AI a ML. Regulační politiky, jako je GDPR, striktně vyžadují, aby podniky zpracovávaly klientova data tak, aby:

• Zajišťovaly svolení k použití dat a informací
• Smazávaly data po zpracování
• Anonymizovaly citlivá osobní nebo podniková data

Právní problémy související s inteligentními smlouvami jsou náročné. Proto je povinné vytvořit pečlivě sestavené smlouvy a podmínky.

Budoucnost blockchainu a AI jsou propojeny, vzhledem k rychlé digitální transformaci napříč odvětvími. Brzy budeme svědky mnoha dalších pokroků a příležitostí, které usnadní různé podnikové operace.

Pro více informací o pokrocích a trendech AI navštivte unite.ai.