Utforskning av krysningspunktet mellom AI og blockchain: Muligheter og utfordringer

Krysningspunktet mellom kunstig intelligens (AI) og blockchain er en voksende trend over flere bransjer, som finansielle tjenester, helsevesen, cybersikkerhet og leverandørkjede. Ifølge Fortune Business Insights vil den globale AI- og blockchain-markedet vokse til 930 millioner dollar i 2027, sammenlignet med 220,5 millioner dollar i 2020. Denne unionen tilbyr forbedret transparens, sikkerhet og beslutningstaking, og forbedrer hele kundeperiensen.

I denne artikkelen skal vi kort omhandle grunnleggende AI og blockchain, og diskutere de viktigste mulighetene og utfordringene knyttet til krysningspunktet mellom AI og blockchain.

Forståelse av AI og blockchain

AI og blockchain har distinkte rammer, funksjoner og brukstilfeller. Men når de kombineres, er de kraftfulle katalysatorer for vekst og innovasjon.

Hva er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens gjør det mulig for dataprogrammer å etterligne menneskelig intelligens. AI-systemer kan prosessere store mengder data for å lære mønster og relasjoner, og gjøre nøyaktige og realistiske forutsigelser som forbedres over tid.

Organisasjoner og praktikere bygger AI-modeller som er spesialiserte algoritmer for å utføre virkelige oppgaver, som bildeklassifisering, objektdeteksjon og naturlig språkbehandling. Dette forbedrer produktiviteten, reduserer menneskelige feil og fasiliteter datadrevne beslutninger for alle interessenter. Noen fremtredende AI-teknikker inkluderer neurale nettverk, konvolusjonsneurale nettverk, transformatorer og diffusjonsmodeller.

Hva er blockchain?

Blockchain er en revolusjonerende ramme som tilbyr en delt, desentralisert og uforanderlig regnskap for sikker, transparent og kontrollert utveksling av data og ressurser mellom flere enheter.

Blockchain-konseptet ble først realisert i 2008 av en anonym enhet kjent som Satoshi Nakamoto, som introduserte Bitcoin-kryptokurrency i en berømt forskningsrapport med tittelen Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. I dag skal blockchain angivelig drive over 23 000 kryptokurver globalt.

Blockchain er basert på prinsippene om kryptering, desentralisert arkitektur, smarte kontrakter – programmer lagret på blockchain som utløses basert på forhåndsdefinerte betingelser – og digitale signaturer. Dette sikrer at data ikke kan manipuleres og begrenses til autoriserte brukere bare. Blockchain-rammen har langtrekkende anvendelser, fra å håndtere finansielle transaksjoner til kryptokurver, leverandørkjedeledelse og digitale valg. Noen fremtredende eksempler på blockchain-rammer inkluderer Ethereum, Tezos, Stellar og EOSIO.

AI og blockchain-sammenligning

Synergien mellom AI og blockchain

En sammenslåing mellom blockchain og AI-rammer kan gjøre sikrere og mer transparente systemer for bedrifter. AI sin sanntidsdataanalyse og beslutningstakingsevner utvider blockchain sin autentisitet, augmentasjon og automatisering-evner. Begge teknologier komplementerer hverandre. For eksempel,

• Optimere automatisering av leverandørkjede-prosesser ved å innlemme AI i smarte kontrakter.
• Løse utfordringene med AI-etikk ved å sikre autentisitet av data.
• Fremme en transparent dataøkonomi ved å gi handlingsevne.
• Forbedre intelligensen til blockchain-nettverk ved å fasilitere tilgang til omfattende data.
• Forbedre sikkerheten med intelligent trusseldeteksjon i finansielle tjenester.

Ifølge Moody’s Investor Service-rapport 2023 (MCO ) kan interaksjonen mellom AI og blockchain potensielt transformere finansielle markeder ved å automatisere manuelle oppgaver og redusere driftskostnader i de neste fem årene.

Store muligheter for AI i blockchain

AI og blockchain vil konvergere for å påvirke kritiske områder i vårt samfunn. Under er noen lovende muligheter og brukstilfeller for blockchain og AI.

Svindelbekjempelse

Til tross for ulike sikkerhetstiltak er blockchain-sikkerhet fortsatt en betydelig bekymring. Cyberangrep kan potensielt forstyrre blockchain-nettverk fullstendig. Derfor er AI instrumental i å forbedre sikkerheten til blockchain-rammer. AI-drevne svindelbekjempelsesmekanismer kan proaktivt detektere og beskytte sensitive blockchain-transaksjoner mot cybertrusler.

AI og maskinlæring (ML)-algoritmer er i stand til å:

• Analysere transaksjonsmønster for å detektere svindelaktiviteter utført av roboter.
• Utløse varsler og hendelser i sanntid for å hjelpe med å forberede mot angrep.
• Forbedre sikkerheten til smarte kontrakter ved å blokkere eller minimere smart kontrakt-basert cyberangrep, som Reentrancy, overflow/underflow-sårbarhet, kort adresseangrep og tidsstempelavhengighet.

AI-drevne smarte kontrakter

Smarte kontrakter er selvutfyllende digitale kontrakter med forhåndsdefinerte regler og styreprinsipper, dvs. de kjører automatisk handlinger eller hendelser når reglene er møtt. AI kan gjøre disse kontraktene mer effektive ved å

• Optimere smart kontrakt-kode for å redusere kostnadene ved å kjøre blockchain, som Ethereum Gas.
• Forbedre skalerbarheten til smarte kontrakter ved å bruke komprimering og parallellisering.
• Analysere og auditere smarte kontrakter ved å bruke klassifisering og mønsterkjennelsesteknikker.
• Inkludere kreative og kognitive evner i smarte kontrakter.
• Fasilitere testing og verifisering for smarte kontrakter.

I tillegg kan AI-automatisering hjelpe med å spare tid og innsats i håndtering av komplekse blockchain-arbeidsflyter ved å redusere behovet for menneskelig overvåking.

AI-drevne analyser og innsikter

AI forbedrer evnene til blockchain-systemer ved å bruke data-drevne innsikter. For eksempel kan implementering av AI i en blockchain-basert leverandørkjede forbedre lageroperasjoner, transparens, bærekraft og andre ting. ML-modeller kan kjøre analyser på sikre og pålitelige blockchain-transaksjonsdata for å:

• Forutsi etterspørselsvariasjoner
• Korte leveringsruter
• Forbedre ordrefullføring
• Overvåke kvaliteten på produkter

Ved å vedlikeholde øyeblikksbilder av alle leverandørkjede-operasjoner på en blockchain-regnskap, kan interessenter få sanntidsinnsikter og forbedre sporingen av sine leverandørkjeder.

Desentralisert data lagring og prosessering

Den desentraliserte rammen til blockchain synkroniserer godt med datahåndteringsevnen til AI. Distribuerte ML-modeller som federeret læring kan trenes på datasett lagret over flere kilder. Blockchain tilbyr en perfekt ramme for å analysere komplekse og frakoblete datasett ved å bruke disse ML-modellene. Den vedlikeholder privatlivet og sikkerheten til sensitive blockchain-transaksjonsdata.

Store utfordringer for AI i blockchain

Hvis vi løser følgende vanlige utfordringer, kan krysningspunktet mellom blockchain og AI være mer sammenhengende og raskt.

Skalerbarhetsproblemer

Skalerbarhet er en kritisk teknisk hindring når det gjelder å integrere AI og blockchain-teknologier på grunn av ulike krav, parametre og begrensninger, som prosesseringshastighet, datahåndtering og ressursforbruk.

AI- og ML-modeller krever ofte høyhastighetsprosesserings- og lavlatens. De foretrekker glatte data-pipelines for å levere sanntidsinnsikter for å kunne ta raskere beslutninger. Omvendt har blockchain-rammen langsommere konsensusmekanismer som er desentraliserte og strengt isolerte i naturen.

Følgende løsninger kan hjelpe med å løse disse utfordringene:

• Sharding – å splitte blockchain i mindre biter for parallellprosesserings- og skalerbar bruk utenfor det begrensede domenet.
• Lagring – å introdusere dedikerte lag for spesifikke funksjoner, som konsensusmekanismer, lagring og AI-drevne smarte kontrakter. Dette forbedrer parallellprosesserings- og ressursallokering.
• Sidekjeder – å løse lagringsbegrensningene til tradisjonelle blockchain-nettverk ved å tillate smart enhetsdata å lagres i en separat database og kartlegge det til sidekjedetransaksjoner i blokk.

Kompatibilitetsproblemer

Å få AI og blockchain til å fungere i sammenheng krever å sikre kompatibilitetsfaktorer. Å løse denne utfordringen krever høyt optimerte og effektive dataintegreringsstrategier og data-delingsmodeller. Noen av de viktigste tilnærmingene i denne sammenhengen inkluderer:

• Å brokke gapet mellom dataformat i AI (stor mengde, sentralisert) og blockchain (liten mengde, desentralisert) for å kunne tolke blockchain-data effektivt.
• Å bruke federerte læringsmodeller med blockchain kan hjelpe med å sikre tillit og privatliv mens man overvåker data- og beregningsprosesser.

Rettslige og regulative implikasjoner

Datapersonvern og -beskyttelse er de primære bekymringene når det gjelder å eksponere sensitive data som reguleres av en blockchain til AI- og ML-modeller. Reguleringspolitikk, som GDPR, tvinger strengt bedrifter til å håndtere kundeinformasjon ved å sikre:

• Samsvar om bruk av data og informasjon
• Data-sletting, når det er prosessert
• Anonymisering av sensitive personlige eller forretningsdata

De rettslige problemene knyttet til smarte kontrakter er utfordrende. Derfor er det obligatorisk å opprette kontraktlige vilkår og betingelser nøye.

Fremtiden til blockchain og AI er sammenflettet, gitt den raske digitale transformasjonen over industrier. Snart vil vi være vitne til mange flere fremgangsmåter og muligheter, som vil fasilitere ulike forretningsoperasjoner.

For mer informasjon om AI-fremgang og -trender, besøk unite.ai.