Het onderzoeken van de kruispunt van AI en Blockchain: Kansen en uitdagingen

De kruispunt tussen kunstmatige intelligentie (AI) en blockchain is een groeiende trend in verschillende industrieën, zoals financiën, gezondheidszorg, cybersecurity en supply chain. Volgens Fortune Business Insights zal de wereldwijde markt voor AI en blockchain naar verwachting groeien tot $930 miljoen in 2027, vergeleken met $220,5 miljoen in 2020. Deze combinatie biedt verbeterde transparantie, beveiliging en besluitvorming, waardoor de totale klantbeleving verbetert.

In dit artikel zullen we de basisprincipes van AI en blockchain behandelen en de belangrijkste kansen en uitdagingen bespreken die verband houden met de combinatie van AI en blockchain.

Het begrijpen van AI en Blockchain

AI en blockchain hebben verschillende kaders, functies en gebruikscases. Echter, wanneer ze worden gecombineerd, zijn ze krachtige katalysatoren voor groei en innovatie.

Wat is Kunstmatige Intelligentie (AI)?

Kunstmatige intelligentie stelt computerprogramma’s in staat om menselijke intelligentie na te bootsen. AI-systemen kunnen grote hoeveelheden data verwerken om patronen en relaties te leren en nauwkeurige en realistische voorspellingen te maken die in de loop van de tijd verbeteren. 

Organisaties en beoefenaars bouwen AI-modellen die gespecialiseerde algoritmes zijn om echte taken uit te voeren, zoals beeldclassificatie, objectdetectie en natuurlijke taalverwerking. Als gevolg hiervan verbetert AI de productiviteit, vermindert menselijke fouten en vergemakkelijkt gegevensgestuurde besluitvorming voor alle stakeholders. Enkele prominente AI-technieken zijn neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken, transformatoren en diffusiemodellen.

Wat is Blockchain?

Blockchain is een revolutionair kader dat een gedeeld, gedecentraliseerd – zonder centrale autoriteit – en onveranderlijk register biedt voor de beveiligde, transparante en gecontroleerde uitwisseling van data en middelen tussen meerdere entiteiten. 

Het concept van blockchain werd voor het eerst gerealiseerd in 2008 door een anonieme entiteit genaamd Satoshi Nakamoto, die de Bitcoin-cryptocurrency introduceerde in een beroemd onderzoeksrapport getiteld Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Vandaag de dag zou blockchain naar verluidt meer dan 23.000 cryptocurrencies wereldwijd ondersteunen.

Blockchain is gebaseerd op de principes van encryptie, gedecentraliseerde architectuur, slimme contracten – programma’s die zijn opgeslagen op blockchain die worden geactiveerd op basis van vooraf gedefinieerde voorwaarden – en digitale handtekeningen. Dit zorgt ervoor dat data niet kan worden gemanipuleerd en alleen toegankelijk is voor geautoriseerde gebruikers. Het kader van blockchain heeft verstrekkende toepassingen, van het afhandelen van financiële transacties tot cryptocurrency, supply-chainbeheer en digitale verkiezingen. Enkele prominente voorbeelden van blockchain-kaders zijn Ethereum, Tezos, Stellar en EOSIO.

Vergelijking van AI en blockchain

De Synergie van AI en Blockchain

Een fusie tussen blockchain en AI-kaders kan meer beveiligde en transparante systemen voor ondernemingen creëren. AI’s mogelijkheden voor real-time data-analyse en besluitvorming vergroten blockchain’s authenticiteit, uitbreiding en automatisering. Beide technologieën vullen elkaar aan. Bijvoorbeeld,

• Optimaliseren van de automatisering van supply chain-processen door AI in slimme contracten in te bedden.
• Het aanpakken van de uitdagingen van AI-ethiek door de authenticiteit van data te garanderen.
• Het creëren van een transparante data-economie door actiegerichte inzichten te bieden.
• Het verhogen van de intelligentie van blockchain-netwerken door toegang te bieden tot uitgebreide data.
• Het verhogen van de beveiliging met intelligente dreigingsdetectie in financiële diensten.

Volgens Moody’s Investor Service Report 2023 (MCO ) kan de interactie tussen AI en blockchain mogelijk de financiële markten transformeren door het automatiseren van handmatige taken en het verlagen van de operationele kosten in de komende vijf jaar.

Belangrijke Kansen voor AI in Blockchain

AI en blockchain zullen samenkomen om kritische gebieden van onze samenleving te beïnvloeden. Hieronder volgen enkele veelbelovende kansen en gebruikscases van blockchain en AI.

Fraude detectie

Ondanks verschillende beveiligingsmaatregelen is blockchain-beveiliging nog steeds een significante zorg. Cyberaanvallen kunnen potentieel blockchain-netwerken volledig verstoren. Daarom is AI essentieel om de beveiliging van blockchain-kaders te verhogen. AI-gebaseerde fraude detectie mechanismen kunnen proactief detecteren en beschermen tegen cyberbedreigingen.

AI en machine learning (ML) algoritmes zijn in staat om het volgende te doen:

• Transactiepatronen analyseren om frauduleuze activiteiten te detecteren die door bots zijn gemaakt.
• Waarschuwingen en gebeurtenissen in real-time activeren om te helpen bij het voorbereiden op aanvallen.
• De beveiliging van slimme contracten verbeteren door te blokkeren of te minimaliseren smart contract-gebaseerde cyberaanvallen, zoals Reentrancy, overflow/underflow kwetsbaarheid, short address aanval en tijdstempel afhankelijkheid.

AI-gebaseerde Slimme Contracten

Slimme contracten zijn zelfuitvoerende digitale contracten met vooraf gedefinieerde regels en bestuursprincipes, d.w.z. ze voeren automatisch acties of gebeurtenissen uit wanneer regels worden nageleefd. AI kan deze contracten nog krachtiger maken door

• Optimaliseren van slimme contractcode voor het verlagen van de kosten van het uitvoeren van blockchain, zoals Ethereum Gas.
• Verbeteren van de schaalbaarheid van slimme contracten met behulp van compressie en parallelisatie.
• Analyseren en auditen van slimme contracten met behulp van classificatie- en patroonherkenningstechnieken.
• Integreren van creatieve en cognitieve capaciteiten in slimme contracten.
• Faciliteren van testen en verificatie voor slimme contracten.

Bovendien kan AI-automatisering helpen om tijd en moeite te besparen bij het afhandelen van complexe blockchain-workflows door de behoefte aan menselijke supervisie te verminderen.

AI-gebaseerde Analyse en Inzichten

AI verhoogt de mogelijkheden van blockchain-systemen met behulp van gegevensgestuurde inzichten. Bijvoorbeeld, het implementeren van AI in een blockchain-gebaseerde supply chain kan de inventarisatie, transparantie, duurzaamheid, enz. verbeteren. ML-modellen kunnen analyses uitvoeren op beveiligde en betrouwbare blockchain-transactiegegevens om:

• Vraagvariaties te voorspellen
• Bezorgingsroutes te verkorten
• Bestellingen te verbeteren
• De kwaliteit van producten te controleren

Door snapshots van alle supply-chainoperaties op een blockchain-register te onderhouden, kunnen stakeholders real-time inzichten verkrijgen en de traceerbaarheid van hun supply chains verbeteren.

Gedecentraliseerde Data-opslag en -verwerking

Het gedecentraliseerde kader van blockchain past goed bij de data-verwerkingsmogelijkheden van AI. Gedistribueerde ML-modellen zoals federated learning kunnen worden getraind op datasets die zijn opgeslagen op meerdere locaties. Blockchain biedt een perfect kader voor het analyseren van complexe en losse datasets met behulp van deze ML-modellen. Het onderhoudt de privacy en beveiliging van gevoelige blockchain-transactiegegevens.

Belangrijke Uitdagingen voor AI in Blockchain

Als we de volgende veelvoorkomende uitdagingen aanpakken, kan de combinatie van blockchain en AI nog soepeler en sneller verlopen.

Schaalbaarheidsproblemen

Schaalbaarheid is een kritische technische belemmering bij het integreren van AI en blockchain-technologieën vanwege de verschillende vereisten, parameters en beperkingen, zoals verwerkingssnelheid, data-verwerking en resource-gebruik.

AI- en ML-modellen vereisen vaak hoge verwerkingssnelheden en lage latentie. Ze geven de voorkeur aan soepele datapipelines om real-time inzichten te leveren voor tijdige besluitvorming. Daarentegen heeft het blockchain-kader langzamere consensusmechanismen die gedecentraliseerd en strikt geïsoleerd zijn.

De volgende oplossingen kunnen helpen om deze uitdagingen aan te pakken:

• Sharding – het opdelen van de blockchain in kleinere stukken voor parallelle verwerking en schaalbare gebruik beyond het beperkte domein.
• Layering – het introduceren van speciale lagen voor specifieke functionaliteiten, zoals consensusmechanismen, opslagpartitionering en AI-gebaseerde slimme contracten. Het verbetert parallelle verwerking en optimaliseert resource-toewijzing.
• Sidechains – het aanpakken van de opslagbeperkingen van traditionele blockchain-netwerken door toegang te bieden tot slimme apparaatgegevens die zijn opgeslagen in een aparte database en deze in kaart te brengen naar de sidechain-transacties van de block.

Compatibiliteitsproblemen

Het laten werken van AI en blockchain in harmonie vereist het waarborgen van compatibiliteitsfactoren. Het aanpakken van dit probleem vereist hoge optimalisatie en effectieve data-integratiestrategieën en data-delingsmodellen. Enkele van de vitale benaderingen in dit opzicht zijn:

• Het overbruggen van de kloof van dataformaat in AI (grote hoeveelheid, centraal) en blockchain (kleine hoeveelheid, gedecentraliseerd) om blockchain-data effectief te interpreteren.
• Het gebruik van federated learning-modellen met blockchain kan helpen om vertrouwen en privacy te waarborgen bij het toezicht op data- en berekeningsprocessen.

Wettelijke en Regulerende Implicaties

Gegevensbescherming en -bescherming zijn de primaire zorgen wanneer gevoelige data die worden gereguleerd door een blockchain worden blootgesteld aan AI- en ML-modellen. Reguleringsbeleid, zoals GDPR, dwingt bedrijven ertoe om klantgegevens te behandelen door ervoor te zorgen:

• Gebruik van gegevens en informatie met toestemming
• Gegevens verwijderen zodra deze zijn verwerkt
• Anonimiseren van gevoelige persoonlijke of bedrijfsgegevens

De wettelijke kwesties met betrekking tot slimme contracten zijn uitdagend. Daarom is het verplicht om zorgvuldig contractuele voorwaarden en condities op te stellen.

De toekomst van blockchain en AI zijn verweven, gezien de snelle digitale transformatie in verschillende industrieën. Spoedig zullen we nog meer vooruitgang en kansen zien, waardoor verschillende bedrijfsoperaties worden vergemakkelijkt.

Voor meer informatie over AI-vooruitgang en trends, bezoek unite.ai.