Intelligenza artificiale e blockchain: un futuro simbiotico o competitivo?

Innanzitutto, estendiamo la nostra sincera gratitudine agli esperti che hanno contribuito con i loro preziosi approfondimenti a questa discussione. I nostri più sentiti ringraziamenti vanno a Kevin Lee, Chief Business Officer di Gate, Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer di Bitget, Vivien Lin, Chief Product Officer di BingX, Monty Metzger, Fondatore e CEO di LCX.com, Bernie Blume, CEO di Xandeum Labs, Eowyn Chen, CEO di Trust Wallet, e Griffin Ardern, Head of BloFin Research & Options Desk. Le loro prospettive sono state cruciali nel plasmare questa narrazione sulla relazione simbiotica tra intelligenza artificale e blockchain.

Due delle tecnologie più trasformative del nostro tempo, l’Intelligenza Artificiale e la Blockchain, stanno convergendo in modi che promettono di rimodellare il futuro. Lungi dall’essere rivali, stanno entrando in una relazione simbiotica. L’AI, con la sua vasta potenza computazionale e capacità predittive, sta iniziando ad agire come il motore intelligente per l’infrastruttura sicura, trasparente e decentralizzata della blockchain.

Questa edizione di Voices of Crypto cattura questo momento cruciale, tessendo una narrazione dalle prospettive dettagliate dei leader del settore su come questa convergenza si stia sviluppando.

Il primo capitolo di questa nuova storia è uno di profonda collaborazione, dove l’AI interviene come un partner vitale per affrontare le complessità e le vulnerabilità intrinseche della blockchain. L’obiettivo è semplice: rendere i sistemi decentralizzati più intelligenti, sicuri e accessibili.

Kevin Lee di Gate è in prima linea in questa narrazione, descrivendo l’AI non solo come un assistente, ma come un “potente moltiplicatore di forza per la blockchain, rafforzando la sicurezza, aumentando l’efficienza e migliorando l’affidabilità.” Fornisce un esempio concreto di questo in azione, affermando: “Gli strumenti di auditing basati su AI ora scansionano gli smart contract per vulnerabilità come la reentrancy e i difetti logici, riducendo gli incidenti di sicurezza fino all’85% rispetto alle revisioni manuali.”

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Questo rappresenta un cambiamento significativo rispetto al processo laborioso e soggetto a errori della revisione manuale del codice. Oltre alla sicurezza, Lee spiega al dettaglio come questa integrazione dell’AI renda anche la blockchain più user-friendly: “i nostri algoritmi AI affinano le previsioni delle gas fee, instradano le transazioni attraverso i percorsi più efficienti e gestiscono la liquidità tra le catene supportate, rendendo la blockchain più sicura, intelligente e conveniente sia per gli sviluppatori che per gli utenti.”

Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer di Bitget, offre una prospettiva cruciale sulla convergenza di AI e blockchain, sottolineando il suo potenziale per creare un ecosistema finanziario più sicuro e trasparente. Nella sezione “AI Co-Pilot” dell’articolo, Usi Zade evidenzia come questa relazione simbiotica possa migliorare l’integrità e la sicurezza dei sistemi finanziari.

Afferma: “Gli algoritmi AI possono analizzare enormi modelli di transazione in tempo reale, identificando anomalie che possono indicare attività dannose più velocemente della sola supervisione umana.” Questo sottolinea lo strato di sicurezza proattivo che l’AI fornisce, critico per proteggere gli utenti in un ambiente che, sebbene trasparente, è spesso pseudonimo.

Sfruttando l’AI per il rilevamento delle anomalie in tempo reale, Bitget mira a stare un passo avanti rispetto alle potenziali minacce, garantendo un ambiente di trading più sicuro per i suoi utenti.

Vivien Lin, Chief Product Officer, amplia questo tema, evidenziando il ruolo dell’AI nel rilevamento delle frodi e nell’ottimizzazione della rete. Spiega che i modelli AI possono “analizzare i modelli di transazione in tempo reale, identificando anomalie che possono indicare attività dannose più velocemente della sola supervisione umana.”

Questo strato di sicurezza proattivo è fondamentale per proteggere gli utenti in un ambiente trasparente, ma pseudonimo. Inoltre, vede l’AI come la soluzione alle sfide di scalabilità della blockchain, spiegando che può “allocare dinamicamente le risorse computazionali e prevedere la congestione, portando a una convalida dei blocchi più efficiente e a prestazioni complessive più fluide.”

Per Monty Metzger, Fondatore e CEO di LCX.com, l’integrazione è un imperativo strategico. Vede l’AI come uno strumento per “ridefinire come l’infrastruttura blockchain è sicura, ottimizzata e scalata.”

La sua azienda, dice, utilizza l’AI “per auditare gli smart contract in tempo reale, rilevare minacce prima che emergano e migliorare l’esecuzione tra le catene all’interno di un ambiente di exchange regolamentato.” Questo passaggio verso un’infrastruttura più intelligente e adattabile è una parte fondamentale della storia dell’innovazione.

In questo primo atto, il messaggio è chiaro. AI e blockchain non sono in contrasto. Come conclude Eowyn Chen, CEO di Trust Wallet, “L’AI può agire come un co-pilota per la blockchain,” e quando “accoppiata responsabilmente, l’AI non compete con la decentralizzazione, ma la migliora riducendo i rischi e rendendo i sistemi complessi più accessibili alle persone comuni.”

La democratizzazione dell’intelligenza: una sfida al potere centralizzato

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Il secondo capitolo della nostra storia si sposta su un tema più rivoluzionario, utilizzando la natura decentralizzata della blockchain per sfidare il monopolio centralizzato dei giganti dell’AI di oggi. Questa è una narrazione di un futuro più trasparente, equo e aperto per l’intelligenza artificiale stessa.

Kevin Lee delinea il progetto per questo nuovo mondo, suggerendo che “I marketplace AI basati su blockchain, dove modelli, dati e calcolo sono tokenizzati, hanno un forte potenziale per democratizzare l’accesso garantendo trasparenza e provenienza dei dati di addestramento, un’alternativa agli ecosistemi chiusi delle grandi aziende tecnologiche.”

Riconosce che, sebbene ci siano “ostacoli pratici,” i benefici a lungo termine sono sostanziali. “Le reti AI decentralizzate offrono chiari vantaggi come la governance verificabile on-chain, la sovranità dei dati, la riduzione dei punti di fallimento singoli e una partecipazione più ampia nello sviluppo.”

Presso Gate, stanno già esplorando modelli ibridi “che sfruttano le reti decentralizzate per l’addestramento mentre eseguono l’inferenza su infrastrutture centralizzate ottimizzate, trovando un equilibrio tra apertura, efficienza e usabilità.”

Vivien Lin condivide questa visione, descrivendo il panorama attuale come “dominato da un pugno di grandi corporazioni… sollevando preoccupazioni su bias, opacità e monopolio.”

Per lei, la blockchain è l’antidoto. “Le reti AI decentralizzate possono offrire un contrappeso sfruttando i registri immutabili della blockchain per l’archiviazione sicura dei dati e il tracciamento della provenienza. Questo consente modelli di governance aperti in cui le comunità possono auditare, migliorare e validare collettivamente i sistemi AI.”

Vugar approfondisce anche il secondo capitolo dell’articolo, “La Democratizzazione dell’Intelligenza,” dove delinea il ruolo della blockchain nel sfidare il potere centralizzato delle grandi aziende tecnologiche.

Esprime una chiara preoccupazione per il panorama attuale, affermando che è “dominato da un pugno di grandi corporazioni… sollevando preoccupazioni su bias, opacità e monopolio.” Per Vugar, la blockchain serve come l’antidoto necessario a questa centralizzazione.

Spiega, “Le reti AI decentralizzate possono offrire un contrappeso sfruttando i registri immutabili della blockchain per l’archiviazione sicura dei dati e il tracciamento della provenienza. Questo consente modelli di governance aperti in cui le comunità possono auditare, migliorare e validare collettivamente i sistemi AI.”

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Questa visione è centrale nella strategia di Bitget, poiché mira a costruire un futuro più equo e verificabile per l’AI, dove la fiducia è distribuita piuttosto che concentrata.

Forse nessuno lo esprime più chiaramente di Bernie Blume, CEO di Xandeum Labs. Vede l’ecosistema AI attuale come uno che “evita la responsabilità ovunque possa!” e crede che l’unica vera soluzione sia decentralizzata.

“Qualsiasi vera soluzione per scrutinare l’AI, prendendola di mira, può essere solo decentralizzata, altrimenti il requisito di fiducia sarà semplicemente spostato.” Le sue parole inquadrano la questione come una battaglia fondamentale per la responsabilità nell’era dei sistemi autonomi.

Monty Metzger vede questo come un cambiamento di paradigma. “Le reti AI decentralizzate potrebbero sfidare il monopolio dei modelli centralizzati rendendo i dati di addestramento, le decisioni dei modelli e gli incentivi completamente trasparenti.” Crede che utilizzando la blockchain, possiamo costruire sistemi AI che non sono solo potenti ma anche “dimostrabili, verificabili e equi.”

I pericoli del potere: navigare nel labirinto etico

L’ultimo capitolo è un necessario avvertimento, una riflessione sul potere immenso che viene liberato e sui quadri etici necessari per gestirlo. È qui che la storia passa dal potenziale al bisogno critico di responsabilità.

Kevin Lee è inequivocabile sui rischi. “Quando si combina la decisione autonoma (AI) con l’esecuzione irreversibile (blockchain), la governance diventa fondamentale.”

Identifica diverse aree critiche di preoccupazione che la sua azienda sta affrontando attivamente: “Privacy dei dati: le decisioni AI on-chain creano registri permanenti che potrebbero compromettere la privacy degli utenti. Sistemi autonomi: gli smart contract guidati dall’AI potrebbero eseguire azioni non intenzionali con conseguenze irreversibili.

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Bias algoritmico: l’addestramento decentralizzato non elimina automaticamente il bias; richiede una curata selezione dei dataset.”

Vede la soluzione nei “punti di controllo della supervisione umana, nelle tecniche di calcolo che preservano la privacy e nell’auditing trasparente delle decisioni per tutte le integrazioni AI-blockchain.”

Vivien Lin evidenzia la sfida etica più fondamentale: la responsabilità. “se un sistema AI decentralizzato prende una decisione dannosa, chi è responsabile: gli sviluppatori, i validatori o la comunità?”

Sostiene che la natura decentralizzata di questi sistemi non elimina automaticamente il bias, e che “senza adeguati controlli, i bias incorporati nei modelli AI potrebbero diffondersi attraverso le reti distribuite.” La soluzione, conclude, richiede “quadri di governance sostanziali, supervisione trasparente e revisione etica continua.”

Griffin Ardern, capo della ricerca e del desk opzioni di BloFin, aggiunge una prospettiva finanziaria cruciale, avvertendo che “i requisiti di controllo del rischio per le applicazioni AI su blockchain sono molto più severi rispetto ad altre applicazioni AI.”

Indica la “natura intrinsecamente opaca dell’AI” come un rischio chiave, rendendo difficile “tracciare la fonte e assegnare la responsabilità” in caso di perdite finanziarie significative.

La narrazione di AI e blockchain è ancora in fase di scrittura. È una storia di immenso potenziale e rischio significativo. Le intuizioni di questi leader del settore mostrano che il futuro non riguarda una tecnologia che vince sull’altra, ma la costruzione di un ecosistema collaborativo ed eticamente solido che sfrutta il meglio di entrambe per creare un mondo digitale più sicuro, trasparente ed equo.

Infine, nella sezione conclusiva sulle considerazioni etiche, Vugar affronta il bisogno critico di responsabilità mentre queste due potenti tecnologie si fondono. Solleva una domanda fondamentale sulla responsabilità: “Se un sistema AI decentralizzato prende una decisione dannosa, chi è responsabile: gli sviluppatori, i validatori o la comunità?”

Questa domanda evidenzia il complesso labirinto etico che l’industria deve navigare. Avverte che la natura decentralizzata di questi sistemi non elimina automaticamente il bias, affermando che “senza adeguati controlli, i bias incorporati nei modelli AI potrebbero diffondersi attraverso le reti distribuite.”

La sua prospettiva sottolinea l’importanza di robusti quadri di governance e supervisione trasparente, garantendo che mentre la tecnologia avanza, l’industria rimanga impegnata a rispettare standard etici e la sicurezza degli utenti.