Først vil vi uttrykke vår oppriktige takknemlighet til ekspertene som har bidratt med sine uvurderlige innsikter til denne diskusjonen. Vår dypeste takk går til Kevin Lee, Chief Business Officer i Gate, Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer i Bitget, Vivien Lin, Chief Product Officer hos BingX, Monty Metzger, grunnlegger og CEO av LCX.com, Bernie Blume, CEO av Xandeum Labs, Eowyn Chen, CEO av Trust Wallet, og Griffin Ardern, leder av BloFin Research & Options Desk. Deres perspektiver har vært avgjørende for å forme denne fortellingen om det symbiotiske forholdet mellom AI og blokkjede.
To av de mest transformative teknologiene i vår tid, kunstig intelligens og blokkjede, konvergerer på måter som lover å omforme fremtiden. Langt fra å være rivaler, går de inn i et symbiotisk forhold. AI, med sin enorme datakraft og prediktive evner, begynner å fungere som den intelligente motoren for blokkjedenes sikre, transparente og desentraliserte infrastruktur.
Denne utgaven av Voices of Crypto fanger dette avgjørende øyeblikket, og vever en fortelling fra de detaljerte perspektivene til bransjeledere om hvordan denne konvergensen utfolder seg.
Det første kapittelet i denne nye historien er en av dyp samarbeid, der AI trer inn som en viktig partner for å adressere de iboende kompleksitetene og sårbarhetene i blokkjeden. Målet er enkelt: gjøre desentraliserte systemer smartere, tryggere og mer tilgjengelige.
Kevin Lee fra Gate er i frontlinjen av denne fortellingen, og beskriver AI ikke bare som en assistent, men som en “kraftig styrkemultiplikator for blokkjede, som styrker sikkerhet, øker effektivitet og forbedrer pålitelighet.” Han gir et konkret eksempel på dette i praksis, og sier, “AI-drevne revisjonsverktøy skanner nå smarte kontrakter for sårbarheter som reentrancy og logiske feil, og reduserer sikkerhetshendelser med opptil 85 % sammenlignet med manuelle gjennomganger.”
Dette er et betydelig skifte bort fra den møysommelige og feilutsatte prosessen med manuell koding. Utover sikkerhet, beskriver Lee hvordan denne AI-integrasjonen også gjør blokkjeden mer brukervennlig: “våre AI-algoritmer forbedrer gassavgiftsprognoser, ruter transaksjoner gjennom de mest effektive stiene, og administrerer likviditet på tvers av støttede kjeder, noe som gjør blokkjeden tryggere, smartere og mer kostnadseffektiv for både utviklere og brukere.”
Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer i Bitget, tilbyr et viktig perspektiv på konvergensen av AI og blokkjede, og understreker potensialet for å skape et mer sikkert og transparent finansielt økosystem. I “AI Co-Pilot”-delen av artikkelen, fremhever Usi Zade hvordan dette symbiotiske forholdet kan forbedre integriteten og sikkerheten til finansielle systemer.
Han sier, “AI-algoritmer kan analysere store transaksjonsmønstre i sanntid, og identifisere avvik som kan indikere ondsinnet aktivitet raskere enn menneskelig tilsyn alene.” Dette understreker det proaktive sikkerhetslaget som AI gir, som er kritisk for å beskytte brukere i et miljø som, selv om det er transparent, ofte er pseudonymt.
Ved å utnytte AI for sanntidsanomalideteksjon, har Bitget som mål å ligge i forkant av potensielle trusler, og sikre et tryggere handelsmiljø for sine brukere.
Vivien Lin, Chief Product Officer, utvider dette temaet, og fremhever AIs rolle i svindeldeteksjon og nettverksoptimalisering. Hun forklarer at AI-modeller kan “analysere transaksjonsmønstre i sanntid, og identifisere avvik som kan indikere ondsinnet aktivitet raskere enn menneskelig tilsyn alene.”
Dette proaktive sikkerhetslaget er kritisk for å beskytte brukere i et transparent, men pseudonymt, miljø. Videre ser hun AI som løsningen på blokkjedenes skalerbarhetsutfordringer, og forklarer at det kan “dynamisk tildele datakraft og forutsi overbelastning, noe som fører til mer effektiv blokkvalidering og jevnere total ytelse.”
For Monty Metzger, grunnlegger og CEO av LCX.com, er integrasjonen en strategisk nødvendighet. Han ser AI som et verktøy for å “omdefinere hvordan blokkjedeinfrastruktur sikres, optimaliseres og skaleres.”
Hans selskap, sier han, bruker AI “til å revidere smarte kontrakter i sanntid, oppdage trusler før de oppstår, og forbedre utførelse på tvers av kjeder innenfor et regulert børsomgivelse.” Dette skrittet mot en mer intelligent, tilpasningsdyktig infrastruktur er en kjerne del av innovasjonshistorien.
I denne første akten er budskapet klart. AI og blokkjede er ikke i konflikt. Som Eowyn Chen, CEO av Trust Wallet, konkluderer, “AI kan fungere som en co-pilot for blokkjede,” og når “paret ansvarlig, konkurrerer ikke AI med desentralisering, det forbedrer det ved å redusere risikoer og gjøre komplekse systemer mer tilgjengelige for vanlige mennesker.”
Demokratiseringen av intelligens: En utfordring for sentralisert makt
Det andre kapittelet i vår historie beveger seg til et mer revolusjonerende tema, ved å bruke blokkjedenes desentraliserte natur til å utfordre det sentraliserte monopolet til dagens AI-giganter. Dette er en fortelling om en mer transparent, rettferdig og åpen fremtid for kunstig intelligens selv.
Kevin Lee legger frem planen for denne nye verdenen, og foreslår at “blokkjede-baserte AI-markedsplasser, der modeller, data og databehandling er tokenisert, har stort potensial til å demokratisere tilgang ved å sikre transparens og opprinnelse av treningsdata, et alternativ til de lukkede økosystemene til store teknologiselskaper.”
Han erkjenner at selv om det er “praktiske hindringer,” er de langsiktige fordelene betydelige. “Desentraliserte AI-nettverk gir klare fordeler som on-chain reviderbar styring, datasuverenitet, reduserte enkeltpunkter for feil, og bredere deltakelse i utvikling.”
Hos Gate utforsker de allerede hybride modeller “som utnytter desentraliserte nettverk for trening mens de kjører inferens på optimalisert sentralisert infrastruktur, og finner en balanse mellom åpenhet, effektivitet og brukervennlighet.”
Vivien Lin deler denne visjonen, og beskriver det nåværende landskapet som ett “dominert av en håndfull store selskaper… som reiser bekymringer om skjevhet, uklarhet og monopol.”
For henne er blokkjede motgiften. “Desentraliserte AI-nettverk kan tilby en motvekt ved å utnytte blokkjedenes uforanderlige registre for sikker datalagring og opprinnelsessporing. Dette muliggjør åpne styringsmodeller der fellesskap kan revidere, forbedre og validere AI-systemer kollektivt.”
Vugar utdyper også det andre kapittelet i artikkelen, “Demokratiseringen av intelligens,” der han skisserer rollen til blokkjede i å utfordre den sentraliserte makten til store teknologiselskaper.
Han uttrykker en klar bekymring for det nåværende landskapet, og sier at det er “dominert av en håndfull store selskaper… som reiser bekymringer om skjevhet, uklarhet og monopol.” For Vugar fungerer blokkjede som den nødvendige motgiften til denne sentraliseringen.
Han forklarer, “Desentraliserte AI-nettverk kan tilby en motvekt ved å utnytte blokkjedenes uforanderlige registre for sikker datalagring og opprinnelsessporing. Dette muliggjør åpne styringsmodeller der fellesskap kan revidere, forbedre og validere AI-systemer kollektivt.”
Denne visjonen er sentral i Bitgets strategi, da de har som mål å bygge en mer rettferdig og verifiserbar fremtid for AI, der tillit er distribuert i stedet for konsentrert.
Kanskje ingen sier det mer direkte enn Bernie Blume, CEO av Xandeum Labs. Han ser det nåværende AI-økosystemet som ett som “unngår ansvar der de kan!” og mener at den eneste sanne løsningen er desentralisert.
“Enhver reell løsning for å granske AI, ta dem i våre sikter, kan bare være desentralisert, ellers vil kravet om tillit bare bli flyttet.” Hans ord rammer inn problemet som en grunnleggende kamp for ansvarlighet i den autonome systemers tidsalder.
Monty Metzger ser dette som et paradigmeskifte. “Desentraliserte AI-nettverk kan utfordre monopolet til sentraliserte modeller ved å gjøre treningsdata, modellbeslutninger og insentiver fullt transparente.” Han mener at ved å bruke blokkjede, kan vi bygge AI-systemer som ikke bare er kraftige, men også “beviselige, reviderbare og rettferdige.”
Maktens farer: Navigere i det etiske labyrint
Det siste kapittelet er en nødvendig advarsel, en refleksjon over den enorme kraften som slippes løs og de etiske rammene som trengs for å håndtere den. Her skifter historien fra potensialet til det kritiske behovet for ansvar.
Kevin Lee er utvetydig om risikoene. “Når du kombinerer autonom beslutningstaking (AI) med irreversibel gjennomføring (blokkjede), blir styring avgjørende.”
Han identifiserer flere kritiske bekymringsområder som selskapet hans aktivt adresserer: “Datapersonvern: On-chain AI-beslutninger skaper permanente opptegnelser som kan kompromittere brukerens personvern. Autonome systemer: AI-drevne smarte kontrakter kan utføre utilsiktede handlinger med irreversible konsekvenser.
Algoritmisk skjevhet: Desentralisert trening eliminerer ikke automatisk skjevhet; det krever nøye kuratering av datasett.”
Han ser løsningen i “menneskelige tilsynskontroller, personvernbevarende beregningsteknikker og transparent beslutningsrevisjon for alle AI-blokkjede-integrasjoner.”
Vivien Lin fremhever den mest grunnleggende etiske utfordringen: ansvarlighet. “Hvis et desentralisert AI-system tar en skadelig beslutning, hvem er ansvarlig: utviklerne, validatorene eller fellesskapet?”
Hun argumenterer for at den desentraliserte naturen til disse systemene ikke automatisk eliminerer skjevhet, og at “uten riktige kontroller kan skjevheter innebygd i AI-modeller skalere over distribuerte nettverk.” Løsningen, konkluderer hun, krever “betydelige styringsrammer, transparent tilsyn og kontinuerlig etisk gjennomgang.”
Griffin Ardern, leder av BloFin Research & Options Desk, legger til et viktig finansielt perspektiv, og advarer om at “risikokontrollkravene for AI-applikasjoner på blokkjede er mye strengere enn for andre AI-applikasjoner.”
Han peker på den “iboende svarte boks-naturen til AI” som en nøkkelrisiko, noe som gjør det utfordrende å “spore kilden og tildele ansvar” i tilfelle betydelige økonomiske tap.
Fortellingen om AI og blokkjede skrives fortsatt. Det er en historie om enormt potensial og betydelig risiko. Innsiktene fra disse bransjelederne viser at fremtiden ikke handler om at én teknologi vinner over den andre, men om å bygge et samarbeidsvillig og etisk forsvarlig økosystem som utnytter det beste fra begge for å skape en mer sikker, transparent og rettferdig digital verden.
Til slutt, i den avsluttende delen om etiske betraktninger, adresserer Vugar det kritiske behovet for ansvar når disse to kraftige teknologiene smelter sammen. Han reiser et grunnleggende spørsmål om ansvarlighet: “Hvis et desentralisert AI-system tar en skadelig beslutning, hvem er ansvarlig: utviklerne, validatorene eller fellesskapet?”
Dette spørsmålet fremhever den komplekse etiske labyrinten som bransjen må navigere. Han advarer om at den desentraliserte naturen til disse systemene ikke automatisk eliminerer skjevhet, og sier at “uten riktige kontroller kan skjevheter innebygd i AI-modeller skalere over distribuerte nettverk.”
Hans perspektiv understreker viktigheten av robuste styringsrammer og transparent tilsyn, og sikrer at etter hvert som teknologien utvikler seg, forblir bransjen forpliktet til etiske standarder og brukersikkerhet.