Eksploracja przecięcia sztucznej inteligencji i blockchaina: możliwości i wyzwania

Przecięcie sztucznej inteligencji (AI) i blockchaina to rosnący trend w różnych branżach, takich jak finanse, ochrona zdrowia, cyberbezpieczeństwo i łańcuchy dostaw. Według raportu Fortune Business Insights, wartość rynku AI i blockchaina ma wzrosnąć do 930 milionów dolarów do 2027 roku, w porównaniu z 220,5 milionami dolarów w 2020 roku. To połączenie oferuje zwiększoną przejrzystość, bezpieczeństwo i podejmowanie decyzji, co poprawia ogólne doświadczenie klienta.

W tym poście krótko omówimy podstawy AI i blockchaina oraz omówimy kluczowe możliwości i wyzwania związane z przecięciem AI z blockchainem.

Poznawanie AI i blockchaina

AI i blockchain mają odrębne ramy, funkcje i przypadki użycia. Jednak gdy są połączone, są potężnymi katalizatorami wzrostu i innowacji.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja umożliwia programom komputerowym naśladowanie ludzkiej inteligencji. Systemy AI mogą przetwarzać duże ilości danych, aby rozpoznać wzorce i relacje oraz dokonywać dokładnych i realistycznych przewidywań, które poprawiają się z czasem. 

Organizacje i praktycy tworzą modele AI, które są specjalistycznymi algorytmami do wykonywania rzeczywistych zadań, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i przetwarzanie języka naturalnego. W efekcie AI poprawia produktywność, redukuje błędy ludzkie i ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych dla wszystkich stron. Niektóre wybitne techniki AI obejmują sieci neuronowe, sieci neuronowe z wyprzedzeniem, transformery i modele dyfuzyjne.

Czym jest blockchain?

Blockchain to rewolucyjna ramy oferująca współdzieloną, zdecentralizowaną – bez centralnej władzy, i niezmienialną księgę dla bezpiecznej, przejrzystej i kontrolowanej wymiany danych i zasobów między wieloma podmiotami. 

Pojęcie blockchain zostało po raz pierwszy zrealizowane w 2008 roku przez anonimową jednostkę znaną jako Satoshi Nakamoto, który wprowadził kryptowalutę Bitcoin w słynnym artykule badawczym zatytułowanym Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Dziś blockchain rzekomo napędza ponad 23 000 kryptowalut na całym świecie.

Blockchain opiera się na zasadach szyfrowania, architektury zdecentralizowanej, smart kontraktów – programów przechowywanych na blockchain, które wyzwalają na podstawie określonych warunków – oraz podpisów cyfrowych. To zapewnia, że dane nie mogą być sfałszowane i ograniczone do upoważnionych użytkowników. Ramy blockchain mają daleko idące zastosowania, od obsługi transakcji finansowych po kryptowaluty, zarządzanie łańcuchem dostaw i wybory cyfrowe. Niektóre wybitne przykłady ram blockchain obejmują Ethereum, Tezos, Stellar i EOSIO.

Porównanie AI i blockchain

Współpraca AI i blockchaina

Połączenie blockchaina i AI może stworzyć bardziej bezpieczne i przejrzyste systemy dla przedsiębiorstw. Możliwości analizy danych i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym AI rozszerzają autentyczność, rozszerzalność i automatyzację blockchaina. Obie technologie uzupełniają się nawzajem. Na przykład,

• Optymalizacja automatyzacji procesów łańcucha dostaw poprzez wbudowanie AI w smart kontrakty.
• Rozwiązanie wyzwań etyki AI poprzez zapewnienie autentyczności danych.
• Wspieranie przejrzystej gospodarki danych poprzez zapewnienie działań i wglądu.
• Zwiększenie inteligencji sieci blockchain poprzez ułatwienie dostępu do obszernych danych.
• Poprawa bezpieczeństwa z inteligentnym wykrywaniem zagrożeń w usługach finansowych.

Według raportu Moody’s Investor Service z 2023 roku, interakcja AI i blockchaina może potencjalnie przekształcić rynki finansowe poprzez automatyzację zadań ręcznych i redukcję kosztów operacyjnych w ciągu najbliższych pięciu lat.

Główne możliwości AI w blockchainie

AI i blockchain będą przecinać się, aby wpłynąć na krytyczne obszary naszego społeczeństwa. Poniżej znajdują się niektóre obiecujące możliwości i przypadki użycia blockchaina i AI.

Wykrywanie oszustw

Pomimo różnych środków bezpieczeństwa, bezpieczeństwo blockchain nadal jest poważnym problemem. Ataki cybernetyczne mogą potencjalnie zakłócić sieci blockchain. Dlatego AI jest niezwykle ważne w podnoszeniu bezpieczeństwa ram blockchain. Mechanizmy wykrywania oszustw oparte na AI mogą proaktywnie wykrywać i chronić wrażliwe transakcje blockchain przed zagrożeniami cybernetycznymi.

AI i algorytmy uczenia maszynowego (ML) są w stanie:

• Analizować wzorce transakcji, aby wykryć działania oszustw dokonane przez boty.
• Wyzwalać alarmy i zdarzenia w czasie rzeczywistym, aby pomóc przygotować się do ataków.
• Poprawić bezpieczeństwo smart kontraktów, blokując lub minimalizując ataki cybernetyczne oparte na smart kontraktach, takie jak Reentrancy, overflow/underflow vulnerability, short address attack i zależność od znacznika czasu.

AI-oparte smart kontrakty

Smart kontrakty to samowypełniające się cyfrowe kontrakty z ustalonymi zasadami i zasadami, tzn. automatycznie uruchamiają działania lub zdarzenia, gdy są spełnione reguły. AI może uczynić te kontrakty bardziej wpływowymi, poprzez

• Optymalizację kodu smart kontraktów w celu redukcji kosztów operacyjnych blockchain, takich jak Ethereum Gas.
• Poprawienie skalowalności smart kontraktów przy użyciu kompresji i równoległości.
• Analizę i audyt smart kontraktów przy użyciu technik klasyfikacji i rozpoznawania wzorców.
• Włączenie kreatywnych i kognitywnych możliwości w smart kontrakty.
• Ułatwienie testowania i weryfikacji smart kontraktów.

Ponadto automatyzacja AI może pomóc zaoszczędzić czas i wysiłek w obsłudze złożonych procesów blockchain, redukując potrzebę nadzoru ludzkiego.

AI-oparte analityka i wgląd

AI zwiększa możliwości systemów blockchain przy użyciu danych i wglądu. Na przykład, wdrożenie AI w blockchainowym łańcuchu dostaw może poprawić operacje inwentarzowe, przejrzystość, zrównoważoność itp. Modele ML mogą uruchamiać analitykę na bezpiecznych i zaufanych danych transakcji blockchain, aby:

• Przewidywać zmiany popytu
• Zmniejszać trasy dostaw
• Poprawiać realizację zamówień
• Monitorować jakość produktów

Poprzez utrzymanie migawek wszystkich operacji łańcucha dostaw na blockchainowej księdze, strony mogą uzyskać wgląd w czasie rzeczywistym i poprawić śledzenie swoich łańcuchów dostaw.

Decentralizowane przechowywanie i przetwarzanie danych

Decentralizowana ramy blockchain synchronizują się dobrze z możliwościami obsługi danych AI. Rozproszone modele ML, takie jak federated learning, mogą być szkolone na zestawach danych przechowywanych w wielu źródłach. Blockchain oferuje idealną ramę do analizy złożonych i niepołączonych zestawów danych przy użyciu tych modeli ML. Zapewnia to prywatność i bezpieczeństwo wrażliwych danych transakcji blockchain.

Główne wyzwania AI w blockchainie

Jeśli rozwiążemy następujące powszechne wyzwania, przecięcie blockchaina i AI może być bardziej płynne i szybkie.

Wyzwania skalowalności

Skalowalność to krytyczna przeszkoda techniczna przy integrowaniu AI i blockchaina z powodu różnych wymagań, parametrów i ograniczeń, takich jak prędkość przetwarzania, obsługa danych i zużycie zasobów.

Modele AI i ML często wymagają szybkiego przetwarzania i niskiej latencji. Preferują gładkie potoki danych, aby dostarczyć wgląd w czasie rzeczywistym do podejmowania decyzji. Odwrotnie, ramy blockchain mają wolniejsze mechanizmy konsensusu, które są zdecentralizowane i ściśle izolowane.

Następujące rozwiązania mogą pomóc w rozwiązaniu tych wyzwań:

• Sharding – podział blockchain na mniejsze fragmenty do przetwarzania równoległego i skalowalnego poza ograniczonym domenem.
• Warstwowanie – wprowadzenie dedykowanych warstw dla określonych funkcjonalności, takich jak mechanizmy konsensusu, partycjonowanie magazynu i AI-oparte smart kontrakty. To zwiększa przetwarzanie równoległe i optymalizuje alokację zasobów.
• Boczne łańcuchy – rozwiązanie ograniczeń magazynowych tradycyjnych sieci blockchain, umożliwiając bezpieczne przechowywanie danych urządzeń w oddzielnym magazynie i mapowanie ich na transakcje bocznego łańcucha.

Wyzwania zgodności

Umożliwienie AI i blockchainowi współpracy wymaga zapewnienia zgodności. Rozwiązanie tego problemu wymaga wysoko zoptymalizowanych i skutecznych strategii integracji danych i modeli udostępniania danych. Niektóre z najważniejszych podejść w tym zakresie obejmują:

• Przebudowanie różnic w formacie danych w AI (duża ilość, scentralizowana) i blockchainie (mała ilość, zdecentralizowana), aby skutecznie interpretować dane blockchain.
• Użycie modeli federated learning z blockchainem, aby zapewnić zaufanie i prywatność podczas nadzorowania procesów danych i obliczeń.

Wyzwania prawne i regulacyjne

Prywatność i ochrona danych są głównymi problemami, gdy wrażliwe dane regulowane przez blockchain są narażone na AI i ML. Polityki regulacyjne, takie jak RODO, zmuszają firmy do obsługi danych klientów, zapewniając:

• Zgody na użycie danych i informacji
• Usunięcie danych po przetworzeniu
• Anonimizację wrażliwych danych osobowych lub firmowych

Kwestie prawne związane z smart kontraktami są wyzwaniem. Dlatego konieczne jest staranne tworzenie warunków umownych.

Przyszłość blockchaina i AI są splecione, biorąc pod uwagę szybką transformację cyfrową w różnych branżach. Wkrótce będziemy świadkami wielu więcej postępów i możliwości, ułatwiających różne operacje biznesowe.

Dla więcej informacji o postępach i trendach AI, odwiedź unite.ai.