Esplorando l’Intersezione di Intelligenza Artificiale e Blockchain: Opportunità e Sfide

L’incrocio tra intelligenza artificiale (AI) e blockchain è una tendenza in crescita in vari settori, come finanza, sanità, sicurezza informatica e catena di approvvigionamento. Secondo Fortune Business Insights, il valore di mercato globale di AI e blockchain è previsto crescere a 930 milioni di dollari entro il 2027, rispetto ai 220,5 milioni di dollari del 2020. Questa unione offre una maggiore trasparenza, sicurezza e capacità di decision-making, migliorando l’esperienza complessiva del cliente.

In questo post, copriremo brevemente i fondamenti di AI e blockchain e discuteremo le principali opportunità e sfide relative all’intersezione di AI con blockchain.

Comprendere AI e Blockchain

AI e blockchain hanno framework, caratteristiche e casi d’uso distinti. Tuttavia, quando combinati, sono potenti catalizzatori di crescita e innovazione.

Cosa è l’Intelligenza Artificiale (AI)?

L’intelligenza artificiale consente ai programmi informatici di emulare l’intelligenza umana. I sistemi AI possono elaborare grandi quantità di dati per apprendere modelli e relazioni e fare previsioni accurate e realistiche che migliorano nel tempo. 

Le organizzazioni e i professionisti costruiscono modelli AI che sono algoritmi specializzati per eseguire compiti del mondo reale come la classificazione di immagini, la rilevazione di oggetti e l’elaborazione del linguaggio naturale. Di conseguenza, AI migliora la produttività, riduce l’errore umano e facilita la presa di decisioni basate sui dati per tutti gli stakeholder. Alcune tecniche AI prominenti includono reti neurali, reti neurali convolutive, trasformatori e modelli di diffusione.

Cosa è il Blockchain?

Il blockchain è un framework rivoluzionario che offre un registro condiviso, decentralizzato e immutabile per lo scambio sicuro, trasparente e controllato di dati e risorse tra più entità. 

Il concetto di blockchain è stato realizzato per la prima volta nel 2008 da un’entità anonima nota come Satoshi Nakamoto, che ha introdotto la criptovaluta Bitcoin in un famoso articolo di ricerca intitolato Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Oggi, il blockchain alimenta oltre 23.000 criptovalute in tutto il mondo.

Il blockchain si basa sui principi di crittografia, architettura decentralizzata, smart contract – programmi archiviati sul blockchain che si attivano in base a condizioni predefinite – e firme digitali. Ciò garantisce che i dati non possano essere manomessi e siano limitati solo agli utenti autorizzati. Il framework del blockchain ha applicazioni di vasta portata, dalla gestione delle transazioni finanziarie alla gestione della catena di approvvigionamento e alle elezioni digitali. Alcuni esempi prominenti di framework del blockchain includono Ethereum, Tezos, Stellar e EOSIO.

Confronto tra AI e blockchain

La Sinergia di AI e Blockchain

Una fusione tra blockchain e framework AI può creare sistemi più sicuri e trasparenti per le imprese. Le capacità di analisi dei dati e di decision-making in tempo reale di AI espandono le capacità di autenticazione, aumento e automazione del blockchain. Entrambe le tecnologie si complementano a vicenda. Ad esempio,

• Ottimizzazione dell’automazione dei processi della catena di approvvigionamento incorporando AI nei smart contract.
• Risoluzione delle sfide relative all’etica dell’AI assicurando l’autenticità dei dati.
• Favorire un’economia dei dati trasparente fornendo informazioni utili.
• Migliorare l’intelligenza delle reti blockchain facilitando l’accesso a dati estensivi.
• Potenziare la sicurezza con la rilevazione di minacce intelligenti nei servizi finanziari.

Secondo il rapporto di Moody’s Investor Service del 2023 (MCO ), l’interazione di AI e blockchain può potenzialmente trasformare i mercati finanziari automatizzando i compiti manuali e riducendo i costi operativi nei prossimi cinque anni.

Opportunità Principali per AI nel Blockchain

AI e blockchain convergeranno per impattare aree critiche della nostra società. Di seguito sono elencate alcune opportunità e casi d’uso promettenti di blockchain e AI.

Rilevamento di Frodi

Nonostante le varie misure di sicurezza, la sicurezza del blockchain è ancora una preoccupazione significativa. Gli attacchi informatici possono potenzialmente interrompere completamente le reti blockchain. Pertanto, AI è strumentale nel migliorare la sicurezza dei framework del blockchain. I meccanismi di rilevamento delle frodi basati su AI possono rilevare e proteggere proattivamente le transazioni blockchain sensibili da minacce informatiche.

AI e algoritmi di apprendimento automatico (ML) sono in grado di:

• Analizzare i modelli di transazione per rilevare attività fraudolente eseguite da bot.
• Attivare allarmi e eventi in tempo reale per aiutare a prepararsi contro gli attacchi.
• Migliorare la sicurezza degli smart contract bloccando o minimizzando gli attacchi informatici basati su smart contract, come Reentrancy, vulnerabilità di overflow/underflow, attacco di indirizzo breve e dipendenza da timestamp.

Smart Contract basati su AI

Gli smart contract sono contratti digitali auto-eseguibili con regole e principi pre-stabiliti, cioè si attivano automaticamente quando le regole sono soddisfatte. AI può rendere questi contratti più efficaci:

• Ottimizzando il codice degli smart contract per ridurre i costi di esecuzione del blockchain, come il gas di Ethereum.
• Migliorando la scalabilità degli smart contract utilizzando compressione e parallelizzazione.
• Analizzando e verificando gli smart contract utilizzando tecniche di classificazione e riconoscimento di modelli.
• Integrando capacità creative e cognitive negli smart contract.
• Facilitando test e verifica per gli smart contract.

Inoltre, l’automazione AI può aiutare a risparmiare tempo e sforzo nella gestione dei flussi di lavoro blockchain complessi riducendo la necessità di supervisione umana.

Analisi e Informazioni basate su AI

AI migliora le capacità dei sistemi blockchain utilizzando informazioni basate sui dati. Ad esempio, l’implementazione di AI in una catena di approvvigionamento basata su blockchain può migliorare le operazioni di inventario, la trasparenza, la sostenibilità, ecc. I modelli ML possono eseguire analisi sui dati di transazione blockchain sicuri e attendibili per:

• Prevedere le variazioni della domanda
• Ridurre i tempi di consegna
• Migliorare l’adempimento degli ordini
• Monitorare la qualità dei prodotti

Mantenendo snapshot di tutte le operazioni della catena di approvvigionamento su un registro blockchain, gli stakeholder possono ottenere informazioni in tempo reale e migliorare la tracciabilità delle loro catene di approvvigionamento.

Archiviazione e Elaborazione Dati Decentralizzati

Il framework decentralizzato del blockchain si sincronizza bene con le capacità di gestione dei dati di AI. I modelli ML distribuiti come apprendimento federato possono essere addestrati su set di dati archiviati in più fonti. Il blockchain offre un framework ideale per analizzare set di dati complessi e non connessi utilizzando questi modelli ML. Mantiene la privacy e la sicurezza dei dati di transazione blockchain sensibili.

Sfide Principali per AI nel Blockchain

Se affrontiamo le seguenti sfide diffuse, l’intersezione di blockchain e AI può essere più fluida e rapida.

Problemi di Scalabilità

La scalabilità è un ostacolo tecnico critico quando si integrano tecnologie AI e blockchain a causa di requisiti, parametri e limitazioni diversi, come velocità di elaborazione, gestione dei dati e consumo di risorse.

AI e modelli ML richiedono spesso un’elaborazione ad alta velocità e una bassa latenza. Favoriscono pipeline di dati fluide per fornire informazioni in tempo reale per la presa di decisioni tempestiva. Al contrario, il framework del blockchain ha meccanismi di consenso più lenti che sono decentralizzati e strettamente isolati per natura.

Le seguenti soluzioni possono aiutare a risolvere queste sfide:

• Sharding – dividendo il blockchain in chunk più piccoli per l’elaborazione parallela e l’uso scalabile al di là del dominio restrittivo.
• Layering – introducendo layer dedicati per funzionalità specifiche, come meccanismi di consenso, partizionamento dell’archiviazione e smart contract basati su AI. Ciò migliora l’elaborazione parallela e ottimizza l’allocazione delle risorse.
• Sidechain – affrontando i limiti di archiviazione delle reti blockchain tradizionali consentendo ai dati dei dispositivi intelligenti di essere archiviati in un database separato e mappati sulle transazioni sidechain del blocco.

Problemi di Compatibilità

Far funzionare AI e blockchain in sincronia richiede di assicurare la compatibilità. Affrontare questo problema richiede strategie di integrazione dei dati e modelli di condivisione dei dati altamente ottimizzati ed efficaci. Alcuni degli approcci fondamentali in questo senso includono:

• Colmare il divario del formato dei dati in AI (grande quantità, centralizzato) e blockchain (piccola quantità, decentralizzato) per interpretare efficacemente i dati del blockchain.
• Utilizzare modelli di apprendimento federato con blockchain può aiutare a garantire la fiducia e la privacy mentre si sovraintendono i processi di dati e calcolo.

Implicazioni Giuridiche e Normative

La protezione dei dati e della privacy sono le principali preoccupazioni quando si espongono dati sensibili regolati da un blockchain ai modelli AI e ML. Le politiche di regolamentazione, come il GDPR, impongono severamente alle aziende di gestire i dati dei clienti assicurando:

• Uso consensuale dei dati e delle informazioni
• Cancellazione dei dati, una volta elaborati
• Anonimizzazione dei dati personali o aziendali sensibili

Le questioni giuridiche relative agli smart contract sono impegnative. Pertanto, è obbligatorio creare termini e condizioni contrattuali con attenzione.

Il futuro del blockchain e dell’AI sono intrecciati, data la rapida trasformazione digitale attraverso i settori. Presto, assistiamo a molti altri progressi e opportunità, facilitando varie operazioni aziendali.

Per ulteriori informazioni sui progressi e le tendenze dell’AI, visitate unite.ai.