Utforska skärningspunkten mellan AI och blockchain: Möjligheter och utmaningar

Överlappningen mellan artificiell intelligens (AI) och blockchain är en växande trend inom olika branscher, såsom finans, hälsovård, cybersäkerhet och leverantörskedja. Enligt Fortune Business Insights förväntas den globala AI- och blockchain-marknaden växa till 930 miljoner dollar år 2027, jämfört med 220,5 miljoner dollar år 2020. Denna union erbjuder förbättrad transparens, säkerhet och beslutsfattning, vilket förbättrar kundupplevelsen överlag.

I den här artikeln kommer vi att kortfattat gå igenom grunderna i AI och blockchain och diskutera de viktigaste möjligheterna och utmaningarna som är förknippade med skärningspunkten mellan AI och blockchain.

Att förstå AI och blockchain

AI och blockchain har distinkta ramar, funktioner och användningsfall. Men när de kombineras är de kraftfulla katalysatorer för tillväxt och innovation.

Vad är artificiell intelligens (AI)?

Artificiell intelligens möjliggör för datorprogram att efterlikna mänsklig intelligens. AI-system kan bearbeta stora mängder data för att lära sig mönster och relationer och göra precisa och realistiska förutsägelser som förbättras över tid. 

Organisationer och praktiker bygger AI-modeller som är specialiserade algoritmer för att utföra verkliga uppgifter som bildklassificering, objektdetektering och naturlig språkbehandling. Som ett resultat förbättrar AI produktiviteten, minskar den mänskliga felet och underlättar datastyrd beslutsfattning för alla intressenter. Några framträdande AI-tekniker inkluderar neurala nätverk, convolutionella neurala nätverk, transformerare och diffusionsmodeller.

Vad är blockchain?

Blockchain är ett revolutionerande ramverk som erbjuder en delad, decentraliserad – utan central myndighet – och oföränderlig journal för säker, transparent och kontrollerad utbyte av data och resurser mellan flera enheter. 

Blockchain-konceptet förverkligades första gången 2008 av en anonym enhet som kallades Satoshi Nakamoto, som introducerade Bitcoin-kryptotvaluta i en berömd forskningsartikel med titeln Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Idag ska blockchain enligt uppgift driva över 23 000 kryptotvalutor globalt.

Blockchain bygger på principerna om kryptering, decentraliserad arkitektur, smarta kontrakt – program som lagras på blockchain som utlöses baserat på fördefinierade villkor – och digitala signaturer. Detta säkerställer att data inte kan manipuleras och begränsas till behöriga användare endast. Blockchain-ramverket har långtgående tillämpningar, från hantering av finansiella transaktioner till kryptotvaluta, leverantörskedjehantering och digitala val. Några framträdande exempel på blockchain-ramverk inkluderar Ethereum, Tezos, Stellar och EOSIO.

Jämförelse av AI och blockchain

Synergien mellan AI och blockchain

En sammanslagning mellan blockchain och AI-ramverk kan skapa mer säkra och transparenta system för företag. AI:s realtidsdataanalys och beslutsfattning kan utöka blockchain:s autenticitet, förstärkning och automatisering. Båda teknologierna kompletterar varandra. Till exempel,

• Optimering av automatisering av leverantörskedjeprocesser genom att infoga AI i smarta kontrakt.
• Lösning av utmaningarna med AI-etik genom att säkerställa autenticiteten hos data.
• Främjande av en transparent dataekonomi genom att tillhandahålla handlingsbara insikter.
• Förbättring av intelligensen i blockchain-nätverk genom att underlätta tillgång till omfattande data.
• Förstärkning av säkerheten med intelligent hotdetektering i finansiella tjänster.

Enligt Moody’s Investor Service-rapport 2023 (MCO ) kan interaktionen mellan AI och blockchain potentiellt omvandla finansiella marknader genom att automatisera manuella uppgifter och minska driftskostnader under de närmaste fem åren.

Stora möjligheter för AI i blockchain

AI och blockchain kommer att konvergera för att påverka kritiska områden i vår samhälle. Nedan följer några lovande möjligheter och användningsfall för blockchain och AI.

Bedrägeridetektering

Trots olika säkerhetsåtgärder är blockchain-säkerhet fortfarande en betydande oro. Cyberattacker kan potentiellt störa blockchain-nätverk helt. Därför är AI avgörande för att höja säkerheten för blockchain-ramverk. AI-baserade bedrägeridetekteringsmekanismer kan proaktivt upptäcka och skydda känsliga blockchain-transaktioner från cyberhot.

AI och maskinlärningsalgoritmer (ML) kan:

• Analysera transaktionsmönster för att upptäcka bedrägeriaktiviteter som utförs av botar.
• Utlösa larm och händelser i realtid för att hjälpa till att förbereda mot attacker.
• Förbättra säkerheten för smarta kontrakt genom att blockera eller minimera smart kontraktsbaserade cyberattacker, såsom Reentrancy, överflödes/underflödesvulnerabilitet, kort adressattack och tidsstämpelberoende.

AI-baserade smarta kontrakt

Smarta kontrakt är självuppfyllande digitala kontrakt med fördefinierade regler och styrande principer, dvs. de körs automatiskt när reglerna är uppfyllda. AI kan göra dessa kontrakt mer effektiva genom

• Optimering av smart kontraktskod för att minska kostnaden för att driva blockchain, såsom Ethereum Gas.
• Förbättring av skalbarheten för smarta kontrakt med hjälp av komprimering och parallellisering.
• Analys och granskning av smarta kontrakt med hjälp av klassificerings- och mönsterigenkänningstekniker.
• Integrering av kreativa och kognitiva förmågor i smarta kontrakt.
• Underlättande av testning och validering för smarta kontrakt.

Dessutom kan AI-automatisering hjälpa till att spara tid och ansträngning vid hantering av komplexa blockchain-arbetsflöden genom att minska behovet av mänsklig övervakning.

AI-baserad analys och insikt

AI förbättrar blockchain-systemens förmågor med hjälp av datastyrd insikt. Till exempel kan implementering av AI i en blockchain-baserad leverantörskedja förbättra lagerhantering, transparens, hållbarhet osv. ML-modeller kan köra analyser på säkra och betrodda blockchain-transaktionsdata för att:

• Förutse efterfrågevariationer
• Förkorta leveransvägar
• Förbättra orderuppfyllelse
• Övervaka produktkvalitet

Genom att underhålla ögonblicksbilder av alla leverantörskedjeoperationer på en blockchain-journal kan intressenter få realtidsinsikt och förbättra spårbarheten av sina leverantörskedjor.

Decentraliserad datahantering och bearbetning

Blockchain:s decentraliserade ramverk samverkar väl med AI:s datahanteringsförmåga. Distribuerade ML-modeller som federerad inlärning kan träna på dataset som lagras över flera källor. Blockchain erbjuder ett idealiskt ramverk för att analysera komplexa och frånkopplade dataset med hjälp av dessa ML-modeller. Det upprätthåller sekretessen och säkerheten för känsliga blockchain-transaktionsdata.

Stora utmaningar för AI i blockchain

Om vi hanterar följande vanliga utmaningar kan skärningspunkten mellan blockchain och AI bli mer sammanhängande och snabb.

Skalbarhetsproblem

Skalbarhet är en kritisk teknisk hinder när man integrerar AI- och blockchain-teknologier på grund av varierande krav, parametrar och begränsningar, såsom bearbetningshastighet, datahantering och resursförbrukning.

AI- och ML-modeller kräver ofta höghastighetsbearbetning och låg latens. De föredrar smidiga datakanaler för att leverera realtidsinsikt för tidig beslutsfattning. Däremot har blockchain-ramverket långsammare konsensusmekanismer som är decentraliserade och strikt isolerade i naturen.

Följande lösningar kan hjälpa till att hantera dessa utmaningar:

• Sharding – delning av blockchain i mindre bitar för parallellbearbetning och skalbar användning utöver det begränsade området.
• Lager – införande av dedikerade lager för specifika funktioner, såsom konsensusmekanismer, lagringspartitionering och AI-baserade smarta kontrakt. Det förbättrar parallellbearbetning och optimerar resursallokering.
• Sidechains – hantering av lagringsbegränsningarna för traditionella blockchain-nätverk genom att tillåta smart enhetsdata att lagras i en separat databas och mappa dem till sidechain-transaktioner i blocket.

Kompatibilitetsproblem

Att göra AI och blockchain att fungera i samklang kräver att kompatibilitetsfaktorer säkerställs. Att hantera detta problem kräver högt optimerade och effektiva dataintegrationsstrategier och data-delningsmodeller. Några av de viktigaste tillvägagångssätten i detta avseende inkluderar:

• Att överbrygga gapet mellan dataformat i AI (stor mängd, centraliserad) och blockchain (liten mängd, decentraliserad) för att effektivt tolka blockchain-data.
• Användning av federerade inlärningsmodeller med blockchain kan hjälpa till att säkerställa förtroende och sekretess medan man övervakar data- och beräkningsprocesser.

Legala och regulatoriska implikationer

Datasekretess och skydd är de primära problemen när man exponerar känsliga data som regleras av en blockchain för AI- och ML-modeller. Regleringspolicyn, såsom GDPR, tvingar strikt företag att hantera kunddata genom att säkerställa:

• Samtyckande användning av data och information
• Data radering, när den har bearbetats
• Anonymisering av känslig personlig eller företagsdata

De juridiska problemen som är förknippade med smarta kontrakt är utmanande. Därför är det obligatoriskt att skapa kontrakt och villkor noggrant.

Framtiden för blockchain och AI är sammanflätade, med tanke på den snabba digitala transformationen över branscher. Snart kommer vi att se många fler framsteg och möjligheter, vilket underlättar olika affärsverksamheter.

För mer information om AI-framsteg och trender, besök unite.ai.