การสำรวจจุดตัดกันของ AI และ Blockchain: โอกาสและความท้าทาย

การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Blockchain เป็นแนวโน้มที่กำลังเติบโตในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน, การดูแลสุขภาพ, ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการจัดการโซ่อุปทาน ตามรายงานของ Fortune Business Insights คาดว่าค่าตลาด AI และ Blockchain จะเติบโตถึง 930 ล้านดอลลาร์ในปี 2027 เมื่อเทียบกับ 220.5 ล้านดอลลาร์ในปี 2020 การผสมผสานนี้ช่วยให้ระบบมีความโปร่งใส, ความปลอดภัย และการตัดสินใจที่ดีขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม

ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงพื้นฐานของ AI และ Blockchain และพูดถึงโอกาสและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการผสมผสาน AI และ Blockchain

การทำความเข้าใจ AI และ Blockchain

AI และ Blockchain มีเฟรมเวิร์ก, คุณสมบัติ และกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม เมื่อรวมกันแล้วจะกลายเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีพลังในการเติบโตและนวัตกรรม

อะไรคือ Artificial Intelligence (AI)?

ปัญญาประดิษฐ์ทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ได้ ระบบ AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ และทำนายผลลัพธ์ที่แม่นยำและสมจริงซึ่งจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

องค์กรและผู้ปฏิบัติงานสร้างแบบจำลอง AI ที่เป็นแอลกอริทึมที่เชี่ยวชาญในการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การจำแนกภาพ, การตรวจจับวัตถุ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ดังนั้น AI จึงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ, ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลสำหรับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง เทคนิค AI ที่โดดเด่นบางอย่าง ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม, โครงข่ายประสาทเทียมแบบโคนโวลูชัน, โทรแดนเซอร์ และโมเดลการกระจาย

อะไรคือ Blockchain?

Blockchain เป็นเฟรมเวิร์กที่ปฏิวัติวงการโดยเสนอบัญชีแยกประเภทที่ใช้ร่วมกัน, ที่กระจายอำนาจ และไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ สำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลและทรัพยากรระหว่างหลายๆ หน่วยงานอย่างปลอดภัย, โปร่งใส และควบคุม

แนวคิดของ Blockchain ถูกนำไปใช้ครั้งแรกในปี 2008 โดยบุคคลที่ไม่ทราบชื่อซึ่งรู้จักกันในชื่อ Satoshi Nakamoto ซึ่งแนะนำ Bitcoin สกุลเงินดิจิทัลในเอกสารวิจัยที่มีชื่อเสียงที่ชื่อว่า Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System ปัจจุบัน Blockchain มีรายงานว่าสนับสนุน 23,000 สกุลเงินดิจิทัล ทั่วโลก

Blockchain มีพื้นฐานมาจากหลักการของการเข้ารหัส, สถาปัตยกรรมที่กระจายอำนาจ, สัญญาอัจฉริยะ – โปรแกรมที่เก็บไว้บน Blockchain ที่จะทำงานตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า – และลายเซ็นดิจิทัล ซึ่งจะทำให้แน่ใจว่าข้อมูลไม่สามารถถูกปลอมแปลงได้ และจำกัดไว้สำหรับผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น เฟรมเวิร์กของ Blockchain มีการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การจัดการธุรกรรมทางการเงิน, สกุลเงินดิจิทัล, การจัดการโซ่อุปทาน ไปจนถึงการเลือกตั้งดิจิทัล ตัวอย่างเฟรมเวิร์ก Blockchain ที่โดดเด่น ได้แก่ Ethereum, Tezos, Stellar และ EOSIO

การเปรียบเทียบ AI และ Blockchain

การทำงานร่วมกันของ AI และ Blockchain

การรวมกันของ Blockchain และ AI สามารถสร้างระบบที่มีความปลอดภัยและโปร่งใสมากขึ้นสำหรับองค์กร ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และการตัดสินใจของ AI ขยายความสามารถของ Blockchain ในด้านความถูกต้อง, การเพิ่มประสิทธิภาพ และการทำงานอัตโนมัติ เทคโนโลยีทั้งสองนี้เสริมกันและกัน ตัวอย่างเช่น

• การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอัตโนมัติของกระบวนการโซ่อุปทานโดยการฝัง AI ลงในสัญญาอัจฉริยะ
• การแก้ไขปัญหาของ จริยธรรม AI โดยการรับรองความถูกต้องของข้อมูล
• การสร้างเศรษฐกิจข้อมูลที่โปร่งใสโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้
• การเพิ่มความฉลาดของเครือข่าย Blockchain โดยอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลอย่างกว้างขวาง
• การเพิ่มความปลอดภัยด้วยการตรวจจับภัยคุกคามอัจฉริยะในบริการทางการเงิน

ตามรายงานของ Moody’s Investor Service Report 2023 (MCO ) การทำงานร่วมกันของ AI และ Blockchain อาจเปลี่ยนแปลงตลาดการเงินโดยการทำงานอัตโนมัติและลดต้นทุนการดำเนินงานในอีก 5 ปีข้างหน้า

โอกาสสำคัญสำหรับ AI ใน Blockchain

AI และ Blockchain จะ มารวมกัน เพื่อสร้างผลกระทบต่อพื้นที่สำคัญของสังคมเรา ต่อไปนี้คือโอกาสและกรณีการใช้งานที่น่าหวังของ Blockchain และ AI

การตรวจจับการฉ้อโกง

尽管มีการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยหลายอย่าง ความปลอดภัยของ Blockchain ยังคงเป็นข้อกังวลที่สำคัญ การโจมตีทางไซเบอร์อาจทำให้เครือข่าย Blockchain ล่มได้ ดังนั้น AI จึงมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มความปลอดภัยของเฟรมเวิร์ก Blockchain ระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI สามารถตรวจจับและปกป้องธุรกรรม Blockchain ที่ละเอียดอ่อนจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างแข็งขัน

AI และ Machine Learning (ML) สามารถทำได้ดังนี้

• การวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมเพื่อตรวจจับการกระทำที่ฉ้อโกงโดยบอท
• การกระตุ้นการแจ้งเตือนและเหตุการณ์แบบเรียลไทม์เพื่อช่วยเตรียมพร้อมสำหรับการโจมตี
• การเพิ่มความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะโดยการปิดกั้นหรือลดการโจมตีทางไซเบอร์ที่ใช้สัญญาอัจฉริยะ เช่น Reentrancy, ความเสี่ยงจากการเกิน/ต่ำกว่า, การโจมตีที่ใช้ที่อยู่สั้น และความเสี่ยงจากการพึ่งพาไทม์สแตมป์

สัญญาอัจฉริยะที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI

สัญญาอัจฉริยะเป็นสัญญาดิจิทัลที่มีกฎและหลักการกำกับก่อนที่กำหนดไว้แล้ว ซึ่งจะทำงานอัตโนมัติเมื่อเงื่อนไขถูกต้อง AI สามารถทำให้สัญญาเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดย

• การเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดสัญญาอัจฉริยะเพื่อลดต้นทุนการดำเนินงาน Blockchain เช่น Ethereum Gas
• การปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดของสัญญาอัจฉริยะโดยใช้ การบีบอัด และ การทำงานขนาน
• การวิเคราะห์และตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะโดยใช้เทคนิคการจำแนกประเภทและรู้จำรูปแบบ
• การผสมผสานความสามารถสร้างสรรค์และความฉลาดในตัวสัญญาอัจฉริยะ
• การอำนวยความสะดวกในการ ทดสอบและยืนยัน สำหรับสัญญาอัจฉริยะ

นอกจากนี้ การทำงานอัตโนมัติของ AI ยังช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการจัดการกระบวนการ Blockchain ที่ซับซ้อนโดยการลดความจำเป็นในการกำกับดูแลของมนุษย์

การวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI

AI เพิ่มความสามารถของระบบ Blockchain โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ตัวอย่างเช่น การนำ AI ไปใช้ในโซ่อุปทานที่ใช้ Blockchain สามารถปรับปรุงการดำเนินงานของคลัง, โปร่งใส, ความยั่งยืน ฯลฯ โมเดล ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม Blockchain ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้เพื่อ:

• การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของความต้องการ
• การลดระยะทางของโซ่อุปทาน
• การปรับปรุงการเติมสินค้า
• การตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์

โดยการรักษาสแนปช็อตของการดำเนินงานทั้งหมดของโซ่อุปทานในบัญชีแยกประเภท Blockchain ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และปรับปรุงความสามารถในการติดตามโซ่อุปทาน

การเก็บข้อมูลและประมวลผลแบบกระจาย

เฟรมเวิร์กที่กระจายอำนาจของ Blockchain สอดคล้องกับความสามารถในการจัดการข้อมูลของ AI ได้ดี โมเดลการเรียนรู้แบบกระจาย เช่น การเรียนรู้แบบกระจาย สามารถฝึกอบรมบนเซตข้อมูลที่เก็บไว้ในหลายแหล่ง Blockchain มีเฟรมเวิร์กที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์เซตข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่เชื่อมต่อกันโดยใช้โมเดล ML เหล่านี้ และรักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลธุรกรรม Blockchain ที่ละเอียดอ่อน

ความท้าทายสำคัญสำหรับ AI ใน Blockchain

หากเราสามารถแก้ไขความท้าทายที่แพร่หลายเหล่านี้ได้ การผสมผสานของ Blockchain และ AI จะเป็นไปอย่างราบรื่นและรวดเร็ว

ปัญหาการปรับขนาด

การปรับขนาดเป็นปัญหาทางเทคนิคที่สำคัญเมื่อรวม AI และ Blockchain เทคโนโลยีเนื่องจากมีข้อกำหนด, พารามิเตอร์ และข้อจำกัดที่แตกต่างกัน เช่น ความเร็วในการประมวลผล, การจัดการข้อมูล และการบริโภคทรัพยากร

โมเดล AI และ ML ต้องการการประมวลผลที่รวดเร็วและความหน่วงต่ำ พวกเขาชอบท่อข้อมูลที่ราบรื่นเพื่อมอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์สำหรับการตัดสินใจที่ทันเวลา ในทางกลับกัน เฟรมเวิร์ก Blockchain มีกลไกการสร้างฉันทามติที่ช้ากว่าซึ่งเป็นการกระจายอำนาจและแยกออกจากกันโดยสิ้นเชิง

การแก้ปัญหาต่อไปนี้สามารถช่วยแก้ไขความท้าทายเหล่านี้:

• การแบ่งส่วน – การแบ่ง Blockchain ออกเป็นชิ้นเล็กๆ สำหรับการประมวลผลแบบขนานและใช้งานแบบปรับขนาดนอกโดเมนที่จำกัด
• การสร้างชั้น – การแนะนำชั้นที่อุทิศให้กับฟังก์ชันเฉพาะ เช่น กลไกการสร้างฉันทามติ, การแบ่งพาร์ติชันสำหรับการจัดเก็บ และสัญญาอัจฉริยะที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ซึ่งเพิ่มการประมวลผลแบบขนานและเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารทรัพยากร
• ไซด์เชน – การแก้ไขข้อจำกัดในการจัดเก็บข้อมูลของเครือข่าย Blockchain แบบดั้งเดิมโดยการอนุญาตให้ข้อมูลจากอุปกรณ์สมาร์ทสามารถจัดเก็บได้อย่างปลอดภัยในฐานข้อมูลที่แยกออกมาและแมปกับ ธุรกรรมไซด์เชน ของบล็อก

ปัญหาความเข้ากันได้

การทำให้ AI และ Blockchain ทำงานพร้อมกัน đòi hỏiความเข้ากันได้ การแก้ไขปัญหานี้ต้องการกลยุทธ์การผสานข้อมูลและแบบจำลองการแบ่งปันข้อมูลที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมและประสิทธิภาพสูง วิธีการที่สำคัญในเรื่องนี้ ได้แก่

• การข้ามช่องว่างของรูปแบบข้อมูลใน AI (ปริมาณมาก, จัดศูนย์กลาง) และ Blockchain (ปริมาณน้อย, กระจายอำนาจ) เพื่อตีความข้อมูล Blockchain ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การใช้โมเดลการเรียนรู้แบบกระจายพร้อมกับ Blockchain สามารถช่วยให้แน่ใจถึงความไว้วางใจและความเป็นส่วนตัวขณะกำกับดูแลข้อมูลและกระบวนการคำนวณ

ผลกระทบทางกฎหมายและกฎระเบียบ

การคุ้มครองข้อมูลและความเป็นส่วนตัว เป็นข้อกังวลหลักเมื่อเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่ควบคุมโดย Blockchain ให้กับโมเดล AI และ ML นโยบายกำกับดูแล เช่น GDPR บังคับให้ธุรกิจจัดการข้อมูลลูกค้าโดยการรับรอง:

• การใช้ข้อมูลและข้อมูลด้วยความยินยอม
• การลบข้อมูลหลังการประมวลผล
• การทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลหรือธุรกิจที่ละเอียดอ่อนเป็นแบบไม่ระบุชื่อ

ปัญหาทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับสัญญาอัจฉริยะเป็นเรื่องที่ท้าทาย ดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างข้อกำหนดและเงื่อนไขสัญญาอย่างรอบคอบ

อนาคตของ Blockchain และ AI มีความเชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิด เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลที่รวดเร็วข้ามอุตสาหกรรม เราจะได้เห็นการพัฒนาอีกมากมายและโอกาสที่จะอำนวยความสะดวกในการดำเนินธุรกิจต่างๆ

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการพัฒนาต่อๆ ไปและแนวโน้มของ AI โปรดเยี่ยมชม unite.ai