Die Schnittstelle von Krypto und KI ist einer der am meisten gehypten Bereiche in der Technologie – aber wo steht die tatsächliche Wissenschaft?
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey, ein neues Paper von IC3, durchbricht das Rauschen und liefert eine umfassende, klarsichtige Analyse dieses sich entwickelnden Sektors. Der Mitautor der Studie, Professor @AriJuels, weist darauf hin, dass die grundlegenden Herausforderungen darauf beruhen, wie diese beiden Technologien funktionieren.
„Krypto ist eine ‚harte‘ Technologie, aufgebaut auf kryptografischen Grundbausteinen mit strengen Sicherheitseigenschaften und Programmen, die eindeutige Ergebnisse erzwingen. KI ist eine ‚weiche‘ Technologie: Niemand versteht oder kann den Modellen, auf denen sie basiert, vollständig vertrauen. Die naive Kombination der beiden kann wie das Verschweißen von Wackelpudding sein. Gut kombiniert kann Krypto jedoch die fließende Kraft der KI in sichere und zuverlässige Systeme lenken.“
Bei systematischer Kombination können Krypto-Tools die fließende Kraft der KI in sichere, zuverlässige und hochautonome Systeme lenken. Gleichzeitig könnte diese Kombination weitreichende Konsequenzen für Nutzer und das Finanzsystem haben.
Wichtigste Erkenntnisse aus der Studie:
- KI macht Krypto flexibel: Machine-Learning-Modelle können die Sicherheit von Smart Contracts drastisch verbessern, die Verarbeitung realer Daten verbessern und die Betrugserkennung optimieren.
- Neue Angriffspunkte für Marktmissbrauch: KI-gestützte Handelssysteme könnten Absprachen zwischen autonomen Agenten ermöglichen und durch undurchsichtige Strategien unfaire Insider-Vorteile schaffen.
- Krypto kann die KI-Lieferkette sichern: Kryptografische Infrastruktur kann hochsichere, vertrauenswürdige und manipulationssichere Datenpipelines für das Training von KI-Modellen schaffen.
- Ein Realitätscheck zur Dezentralisierung: Trotz des Hypes in der Branche gibt es noch wenig öffentliche, quantitative Beweise dafür, dass dezentrale KI-Pipelines tatsächlich die End-to-End-Kosten senken oder Kennzahlen verbessern.
Wie der Mitherausgeber Prof. @giuliacfanti anmerkt, macht die schiere Menge an Forschung es schwer, Signal vom Rauschen zu unterscheiden. Dieses Paper skizziert das nächste Jahrzehnt der Blockchain-Forschung für Akademiker und dient als wesentlicher F&E-Fahrplan für Führungskräfte.
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey ist der Höhepunkt mehrerer Monate Forschung. Große Glückwünsche an das Team von über zwei Dutzend Forschern aus Industrie und Wissenschaft, die zu diesem Paper beigetragen haben!
Greifen Sie auf die vollständige Studie zu und interagieren Sie mit unserem KI-Chatbot hier: https://aic3.io/
Autoren: @sarahalle_ (IC3, Flashbots); @pranaytej (@Offchain ); James Austgen (IC3, @cornell_tech ); @bahrani_maryam (@ritualnet); @roibarzur (IC3, @TelAvivUni); @sjbreck (IC3, @cornell_tech ); @AaronBuchwald (@AvaLabs); @cczurich (IC3, University of Bern); James Hsin-yu Chiang (IC3, @ETH); @desilvaneil (IC3); @ittayeyal (IC3, @TechnionLive); Andrés Fábrega (IC3, @cornell_tech ); @giuliacfanti (IC3, @CarnegieMellon); @FernJared (@CarnegieMellon ); @AriJuels (IC3, @cornell_tech ); @socrates1024 (IC3, Teleport, FlashbotsX); Marwa Mouallem (IC3, @TechnionLive); Christian Sillaber (University of Bern); @danivilardell77 (IC3, @cornell_tech); @viswanathpramod (@Princeton); @0xWenhaoWang (IC3, @Yale); Matt Weinberg (IC3, @Princeton); @syang2ng (IC3, @Yale); Jianzhu Yao (@Princeton); @0xFanZhang (IC3, @Yale).
