क्रिप्टो और AI का संगम तकनीक की दुनिया के सबसे चर्चित क्षेत्रों में से एक है—लेकिन असली विज्ञान इस बारे में क्या कहता है?
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey (क्रिप्टो x AI, AI x क्रिप्टो: एक सर्वेक्षण), IC3 द्वारा प्रकाशित एक नया शोधपत्र, इस विकसित होते क्षेत्र का एक व्यापक और स्पष्ट विश्लेषण प्रस्तुत करता है। सर्वेक्षण के सह-लेखक प्रोफेसर @AriJuels बताते हैं कि मूलभूत चुनौतियाँ इस बात पर निर्भर करती हैं कि ये दोनों तकनीकें कैसे काम करती हैं।
"क्रिप्टो एक 'कठोर' तकनीक है, जो क्रिप्टोग्राफ़िक मूलभूत सिद्धांतों पर आधारित है जिनमें सुरक्षा के सख्त गुण और स्पष्ट परिणाम लागू करने वाले प्रोग्राम होते हैं। AI एक 'नरम' तकनीक है: कोई भी उन मॉडलों को पूरी तरह से नहीं समझता या उन पर पूरी तरह भरोसा नहीं कर सकता जिन पर यह निर्भर करता है। दोनों को अनजाने में जोड़ना जेल-ओ को सोल्डर करने जैसा हो सकता है। लेकिन अगर सही तरीके से जोड़ा जाए, तो क्रिप्टो AI की तरल शक्ति को सुरक्षित और विश्वसनीय सिस्टम में बदल सकता है।"
जब व्यवस्थित रूप से जोड़ा जाता है, तो क्रिप्टो उपकरण AI की तरल शक्ति को सुरक्षित, विश्वसनीय और अत्यधिक स्वायत्त प्रणालियों में बदल सकते हैं। साथ ही, इस संयोजन के उपयोगकर्ताओं और वित्तीय प्रणाली के लिए दूरगामी परिणाम हो सकते हैं।

सर्वेक्षण के मुख्य निष्कर्ष:
- AI क्रिप्टो को लचीला बनाता है: मशीन लर्निंग मॉडल स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट सुरक्षा में नाटकीय रूप से सुधार कर सकते हैं, वास्तविक दुनिया के डेटा प्रोसेसिंग को बेहतर बना सकते हैं, और धोखाधड़ी का पता लगाने को अनुकूलित कर सकते हैं।
- बाजार दुरुपयोग के नए रास्ते: AI-संचालित ट्रेडिंग सिस्टम स्वायत्त एजेंटों के बीच मिलीभगत को सक्षम कर सकते हैं और अपारदर्शी रणनीतियों के माध्यम से अनुचित अंदरूनी लाभ पैदा कर सकते हैं।
- क्रिप्टो AI आपूर्ति श्रृंखला को सुरक्षित करने में मदद कर सकता है: क्रिप्टोग्राफ़िक बुनियादी ढाँचा AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए अत्यधिक सुरक्षित, विश्वसनीय और छेड़छाड़-रोधी डेटा पाइपलाइन बना सकता है।
- विकेंद्रीकरण पर एक वास्तविकता जाँच: उद्योग के प्रचार के बावजूद, अभी भी बहुत कम सार्वजनिक, मात्रात्मक सबूत हैं जो यह साबित करते हैं कि विकेंद्रीकृत AI पाइपलाइन वास्तव में एंड-टू-एंड लागत को कम करती हैं या मेट्रिक्स में सुधार करती हैं।
जैसा कि सह-संपादक प्रोफेसर @giuliacfanti ने नोट किया है, शोध की भारी मात्रा के कारण सिग्नल को शोर से अलग करना मुश्किल हो जाता है। यह पेपर शिक्षाविदों के लिए ब्लॉकचेन अनुसंधान के अगले दशक का मानचित्र तैयार करता है, और व्यापारिक नेताओं के लिए एक आवश्यक R&D रोडमैप के रूप में कार्य करता है।
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey कई महीनों के शोध का परिणाम है। उद्योग और शिक्षा जगत के दो दर्जन से अधिक शोधकर्ताओं की टीम को बहुत-बहुत बधाई जिन्होंने इस पेपर में योगदान दिया!
पूर्ण सर्वेक्षण तक पहुँचें और हमारे AI चैटबॉट से यहाँ बातचीत करें: https://aic3.io/
लेखक: @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).





