Il 30 agosto 2024, Coinbase, la più grande piattaforma di scambio di criptovalute quotata negli USA, ha gestito la prima transazione cripto da AI a AI.
Questo traguardo, annunciato dal CEO di Coinbase Brian Armstrong, rappresenta un grande passo verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale si integra sempre più nell’industria delle criptovalute.
Coinbase sfrutta agenti AI per transazioni in un’economia decentralizzata
Coinbase ha condotto le sue prime transazioni cripto da AI a AI utilizzando la rete Base Sepolia. Nota per la sua scalabilità e bassi costi di transazione, Base Sepolia ha fornito l’ambiente ideale per questo evento.
Coinbase ha impiegato la sua avanzata tecnologia di Multi-Party Computation (MPC) per creare un portafoglio sicuro per agenti AI. Questo ha garantito che la transazione rimanesse controllata e a prova di manomissione.
Dopo aver creato e finanziato un portafoglio usando un metodo faucet, l’agente AI ha potuto trasferire senza problemi asset cripto a un altro portafoglio. Questo portafoglio poteva appartenere a un utente umano o a un altro agente AI. Ha dimostrato la versatilità e il potenziale delle transazioni da AI a AI in un ecosistema decentralizzato.
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Il concetto di agenti AI che conducono transazioni autonomamente è rivoluzionario. Tradizionalmente, l’AI è stata limitata all’elaborazione di informazioni e alla presa di decisioni basate su algoritmi pre-programmati. Ora, con la capacità di gestire e trasferire asset senza supervisione umana, gli agenti AI possono operare all’interno di sistemi finanziari decentralizzati.
Questo sviluppo permette agli agenti AI di effettuare transazioni con altre entità AI, umani e commercianti. Inoltre, consente agli agenti AI di acquisire risorse, pagare servizi e svolgere compiti che richiedono transazioni finanziarie. Tutto ciò può avvenire senza intervento umano.
“Questo è un passo importante perché gli AI possano svolgere lavoro utile. Oggi, se dai un compito a un agente AI e torni tra qualche giorno o ora, non può svolgere lavoro utile. In parte, questa è una limitazione della tecnologia stessa, e prodotti come devin.ai si stanno avvicinando a questo. Ma l’altra ragione è che gli AI non possono transare per acquisire le risorse di cui hanno bisogno. Non hanno una carta di credito per usare AWS, Github o Vercel. Non hanno un metodo di pagamento per prenotarti il biglietto aereo o l’hotel per il tuo prossimo viaggio. Non possono superare i paywall (ad esempio, per leggere un articolo scientifico), promuovere il loro post su X con una pubblicità a pagamento, o usare la crescente rete di API a pagamento per integrare i dati di cui hanno bisogno,” ha spiegato Armstrong .
Agenti AI nell’economia cripto: opportunità e ostacoli futuri
In un rapporto di dicembre 2023, Mason Nystrom, Junior Partner presso Pantera Capital, ha notato come i bot si siano evoluti in “robusti agenti AI” capaci di gestire autonomamente compiti complessi e prendere decisioni informate. Nystrom ha anche sottolineato che costruire agenti AI su binari criptonativi offre diversi vantaggi chiave. Uno dei principali benefici è la capacità degli agenti AI di accedere al capitale attraverso binari di pagamento nativi, come le criptovalute.
“I binari cripto rappresentano un miglioramento significativo per dare agli agenti AI accesso al capitale rispetto al farli ottenere accesso a conti bancari o processori di pagamento (ad esempio, Stripe), o affrontare la maggior parte delle altre inefficienze che esistono nel nostro mondo offchain,” ha scritto.
Inoltre, gli agenti AI con proprietà di portafoglio acquisiscono la capacità di detenere asset digitali, come NFT o token che generano rendita. Questo conferisce loro diritti di proprietà digitale intrinseci agli asset cripto. Tale capacità è particolarmente importante per le transazioni da agente a agente, dove azioni verificabili e deterministiche sono cruciali.
“Le transazioni on-chain sono deterministiche per natura: sono avvenute o no, il che significa che gli agenti AI saranno in grado di completare compiti on-chain più accuratamente rispetto a off-chain,” ha osservato.
Nonostante la promessa degli agenti AI nell’economia cripto, Nystrom ha anche identificato sfide e limitazioni significative. Una grande limitazione è che gli agenti AI devono eseguire logica complessa off-chain per ottimizzare l’efficienza.
Mentre le transazioni on-chain sono deterministiche e verificabili, la logica computazionale richiesta per la presa di decisioni e l’esecuzione di compiti spesso deve essere elaborata off-chain. Questa condizione introduce un livello di complessità e potenziale vulnerabilità, poiché i componenti off-chain potrebbero non avere lo stesso livello di sicurezza e trasparenza delle transazioni on-chain.
Inoltre, la qualità degli strumenti dati influenza direttamente l’efficacia degli agenti AI. Ad esempio, un agente AI incaricato di riassumere eventi di notizie in tempo reale necessita di accesso agli strumenti di web scraping, mentre un agente che si occupa di trading richiede un portafoglio con permessi di firma chiave. Questa dipendenza da strumenti esterni significa che le capacità degli agenti AI sono intrinsecamente limitate dalle risorse e dall’infrastruttura disponibili a loro.
Inoltre, garantire che questi strumenti siano sicuri, affidabili e integrati senza problemi con la tecnologia blockchain rimane una sfida significativa.
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L’ultima iniziativa di Coinbase rafforza anche il racconto dell’intersezione tra AI e cripto, specificamente blockchain. Secondo un rapporto di gennaio di Grayscale Research, l’intersezione di AI e cripto potrebbe offrire benefici significativi nel mitigare problemi sociali associati all’AI. Questi problemi includono la diffusione di informazioni false e deepfake.
Galaxy Digital Research aggiunge una nuova dimensione a questa discussione. Sottolinea che le blockchain possono fungere da ambiente trasparente e ricco di dati, necessario per le prestazioni ottimali dei modelli di intelligenza artificiale. Anche se le blockchain hanno una capacità computazionale limitata, la loro trasparenza e natura decentralizzata le rendono ideali per integrare l’IA, migliorando sia la sicurezza che la fiducia.
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