L'intersezione tra crypto e AI è uno dei settori più chiacchierati della tecnologia, ma qual è la situazione reale dal punto di vista scientifico?
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey, un nuovo articolo di IC3, taglia il rumore di fondo per fornire un'analisi completa e lucida di questo settore in evoluzione. Il co-autore del survey, Professor @AriJuels, sottolinea che le sfide fondamentali riguardano il modo in cui queste due tecnologie operano.
"La crypto è una tecnologia 'dura', basata su primitive crittografiche con rigorose proprietà di sicurezza e programmi che impongono risultati univoci. L'AI è una tecnologia 'morbida': nessuno capisce appieno o può fidarsi completamente dei modelli su cui si basa. Combinarle ingenuamente è come saldare la gelatina. Tuttavia, se combinate bene, la crypto può incanalare la potenza fluida dell'AI in sistemi sicuri e affidabili."
Se combinate sistematicamente, gli strumenti crittografici possono incanalare la potenza fluida dell'AI in sistemi sicuri, affidabili e altamente autonomi. Allo stesso tempo, questa combinazione potrebbe avere conseguenze di vasta portata per gli utenti e il sistema finanziario.
Punti chiave del survey:
- L'AI rende la crypto flessibile: i modelli di machine learning possono migliorare drasticamente la sicurezza degli smart contract, potenziare l'elaborazione di dati del mondo reale e ottimizzare il rilevamento delle frodi.
- Nuovi vettori di abuso di mercato: i sistemi di trading basati sull'AI potrebbero consentire collusioni tra agenti autonomi e creare vantaggi insider sleali attraverso strategie opache.
- La crypto può aiutare a proteggere la supply chain dell'AI: l'infrastruttura crittografica può creare pipeline di dati altamente sicure, affidabili e a prova di manomissione per l'addestramento dei modelli AI.
- Un controllo di realtà sulla decentralizzazione: nonostante l'hype del settore, ci sono ancora poche prove pubbliche e quantitative che dimostrino che le pipeline AI decentralizzate riducano effettivamente i costi end-to-end o migliorino le metriche.
Come osserva la co-editore Prof. @giuliacfanti, l'enorme volume di ricerche rende difficile separare il segnale dal rumore. Questo articolo delinea il prossimo decennio di ricerca sulla blockchain per gli accademici e funge da roadmap essenziale di R&S per i leader aziendali.
Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey è il culmine di diversi mesi di ricerca. Grandi congratulazioni al team di oltre due dozzine di ricercatori tra industria e mondo accademico che hanno contribuito a questo articolo!
Accedi al survey completo e interagisci con il nostro chatbot AI qui: https://aic3.io/
Autori: @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).
