La sinergia tra crypto e IA

Di Massimiliano Casini

Due delle tecnologie più disruptive degli ultimi anni possono collaborare per evolvere individualmente

La sinergia tra crypto e IA

Introduzione al focus on di oggi

L’intelligenza artificiale potrebbe essere uno degli sviluppi tecnologici più innovativi e radicali che la civiltà umana abbia mai visto. Elon Musk la dipinge come una delle svolte più importanti per l’umanità, paragonandola all’uscita dal Medioevo verso l’era moderna.

Tuttavia, negli ultimi decenni abbiamo imparato che un grande salto tecnologico non porta sempre vantaggi sotto ogni punto di vista.

Se prendiamo ad esempio lo sviluppo dei social network e degli smartphone, da una parte abbiamo ottenuto un modo innovativo per condividere le nostre idee e creare community con un click, direttamente attraverso un dispositivo portatile che ci permette di comunicare in qualsiasi momento. Dall’altra abbiamo però creato un esercito di zombie incollati allo schermo che scrollano video da 5/10 secondi e, inconsciamente, condividono i propri dati sensibili con società multimiliardarie, le quali li rivendono ad altre aziende per proporci pubblicità mirate, manipolarci mediaticamente e addestrare intelligenze artificiali.

Proprio per questo motivo, è importante che lo sviluppo di questi “cervelli digitali” sia il più distribuito e trasparente possibile e che i dati utilizzati per il loro addestramento siano richiesti alle persone tramite un pagamento o la loro approvazione (e non semplicemente “rubati”).

Questo focus on è stato pubblicato in esclusiva sulla nostra newsletter Whale Weekend del 21 giugno 2024. Iscriviti per non perdere articoli inediti, analisi, news della settimana e tanto altro ancora!

Per questo motivo, potrebbe essere importante per le IA utilizzare i vantaggi forniti dalla tecnologia blockchain per accedere alle varie caratteristiche di decentralizzazione, accessibilità globale e trasparenza che essa offre.

L’IA consente l’intelligenza su larga scala, mentre il Web3 permette la coordinazione, il trasferimento di valore e la minimizzazione della fiducia, sempre su larga scala. Quando combinate, queste tecnologie possono sbloccare nuove possibilità e migliorare molte industrie, aumentando la sicurezza, la trasparenza e l’efficienza complessiva.

In questo schema trovato all’interno dell’articolo sull’argomento, scritto da Vitalik Buterin, è possibile vedere le caratteristiche condivise che potrebbero scambiarsi questi due nuovi settori.

Intelligenza artificiale e blockchain schema Vitalik Buterin

Ecco invece una panoramica dei principali progetti crypto che stanno offrendo soluzioni utili allo sviluppo di intelligenze artificiali.

Progetto crypto e intelligenza artificiale panoramica

Alcuni di questi progetti offrono servizi a pagamento per fornire magazzino dati o potenza computazionale necessaria per sviluppare modelli di training, come il machine learning o le reti neurali. Altri, come gli AI Agents, sono vere e proprie intelligenze artificiali utilizzabili per semplificare i processi di utilizzo del Web3.

Le tipologie che utilizzano la tecnologia Zero Knowledge (ZK) permettono di garantire un livello di privacy ai propri utenti e di sviluppare modelli di intelligenza artificiale senza il rischio che i competitor possano copiare il modello di apprendimento utilizzato.

Altri ancora, complessi quanto interessanti, rientrano nella categoria denominata artificial general intelligence, dove troviamo vere e proprie blockchain che permettono lo sviluppo di modelli di machine learning open source, gestiti tramite una DAO.

Andiamo quindi a conoscere alcune di queste categorie per comprendere nel dettaglio cosa permettono di fare e cosa stanno cercando di sviluppare.

Decentralized compute e storage

Queste due sottocategorie fanno parte dei DePIN (Decentralised Physical Infrastructure Networks), ossia quei progetti che sfruttano la tecnologia blockchain come layer d’incentivo e come verifica delle informazioni fornite da dispositivi fisici.

Questi dispositivi offrono come servizio la propria potenza computazionale, spazio d’archiviazione o dataset utili per il machine learning di IA.

In questo modo, si crea un’economia P2P dove chi ha spazio d’archiviazione, dataset o potenza computazionale in eccesso può affittarla a chi ne ha bisogno per:

  • Renderizzare contenuti 3D;
  • Modellazione tridimensionale per moda e settore industriale;
  • Data analytics;
  • Archiviare dati su cloud;
  • Fare training di IA tramite ML e reti neurali;
  • Fare streaming di contenuti o giocare a videogiochi ad alte prestazioni;

Progetti come Render Network, Akash, Aethir e IO.NET, permettono la condivisione di GPU as a service.

Progetti come Filecoin e Arweave consentono la condivisione di spazio d’archiviazione, mentre altri come Ocean Protocol permettono di condividere dataset.

Zero-Knowledge Machine Learning - Infrastructure

Eccoci a quelle tipologie di blockchain o rollup che utilizzano la tecnologia zero-knowledge che, come suggerisce il nome, permette ai nodi di poter validare e confermare le operazioni sul network senza dover mostrare il contenuto di tali informazioni. Anche i nodi stessi che validano queste transazioni non sono in grado di visualizzare il contenuto.

Si tratta di una tecnologia rivoluzionaria per un network distribuito e condiviso, perché permette di creare un layer di privacy per tutti gli attori che supporta, consentendo anche di evitare fenomeni come la cattura di MEV da parte dei MEV-bot. Tra l’altro, questi ultimi possono essere visti come una delle prime soluzioni di “agent IA” bot sviluppati on-chain.

Grazie a questa tecnologia possiamo avere molteplici vantaggi anche nel campo delle IA, tra cui:

  • Certificazione e trasparenza. La tecnologia certifica che un modello AI o i suoi risultati siano stati ottenuti in modo corretto e trasparente, senza dover rivelare l’intera logica di funzionamento del modello.
  • Protezione da attacchi di apprendimento automatico avversario. ZK può essere utilizzato per proteggere i modelli AI dagli attacchi di apprendimento automatico avversario.

In sintesi, la tecnologia ZK offre una potente suite di strumenti crittografici che possono migliorare la sicurezza, la privacy e la trasparenza nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Grazie a ciò è possibile garantire che i modelli AI siano addestrati in modo sicuro, i risultati siano verificati in modo trasparente e i dati sensibili rimangano protetti durante tutto il ciclo di vita del modello.

I principali progetti che stanno contribuendo in maniera significativa su questo fronte sono Sahara, Oasis protocol e altri.

AI Agents

Un altro sviluppo interessante che crea una sinergia tra IA e blockchain è quello degli agenti IA.

Prima di analizzare i principali progetti che stanno portando valore in questo ambito, capiamo cosa sono gli IA Agent. Questi non sono altro che sistemi intelligenti composti da funzioni complesse in grado di automatizzare un compito per cui sono stati addestrati.

Possiamo quindi immaginarli come bot dotati di intelligenza in grado di operare on-chain, in base alle proprie competenze. Potremmo quindi trovare IA di questo tipo:

  • Trading: agenti che utilizzano DEX/Perp DEX per ottimizzare il processo di trading tramite l’analisi dei risultati e dello storico delle coppie di trading. Funzionano come bot di trading, ma con la capacità di gestire un proprio wallet e scegliere la strategia più performante.
  • Analisi predittive: una sottocategoria di quelli visti in precedenza, questi fanno trading predittivo in base al posizionamento degli altri trader sul mercato e alle loro previsioni su determinati asset.
  • Farming: agenti simili a quelli di trading, ma che operano nel farming DeFi, monitorando dove esso è più profittevole e dove i costi sono inferiori. Uno dei progetti che sta contribuendo al meglio è Mozaic.
  • Logistica: agenti che gestiscono la logistica di un’azienda, comunicando con altri agenti IA per effettuare ordini di prodotti, segnalare ritardi nella distribuzione o apportare modifiche ai processi organizzativi aziendali. Secondo alcuni report, questi agenti saranno presenti in gran parte delle principali aziende entro cinque anni.
  • Comunicazione IoT: agenti che supportano l’Internet of Things, scambiando informazioni con vari dispositivi connessi all’interno di un’azienda, organizzando turni di lavoro o monitorando la produzione in tempo reale.

La lista di Agenti IA sviluppabili è praticamente infinita.

Team come quelli di Fetch.ai, SingularityNET e Ocean Protocol stanno creando degli agenti, e permettendo a chiunque di crearli e utilizzarli a proprio vantaggio tramite una piccola fee. Questi tre progetti stanno unendo le forze creando un unico token, ecco un articolo esplicativo.

Dal mio punto di vista, questa sottocategoria è forse la più sensata, poiché sfrutta il meglio delle due tecnologie, offrendo alle IA un ambiente sicuro e controllato dove possono operare come se fossero persone reali, dotate di un wallet, condividendo e ricevendo informazioni e denaro.

Artificial General Intelligence

Questa categoria è sicuramente la più ambiziosa tra quelle che abbiamo visto finora.

Come abbiamo già spiegato in precedenza, questa tipologia di progetti non vuole solo sviluppare degli agenti IA utilizzabili all’interno e all’esterno del web3, ma anche creare delle blockchain che hanno il compito di verificare e mettere in sicurezza dei dati, nonché sfruttare la potenza computazionale in eccesso (che solitamente veniva usata nel processo di PoW) per fare training di IA.

In questo modo non avremmo una soluzione IA che utilizza delle regole scelte da qualcuno e che funziona tramite un supercomputer gestito dalle aziende più grandi del mondo, ma una versione pubblica e accessibile a tutti, che si serve della potenza computazionale condivisa e delle regole scelte dai partecipanti alla sua creazione.

Artificial general intelligence

Ciò permette a chiunque di partecipare allo sviluppo di un modello IA personalizzato in più forme:

  • Validatori/miner: diventando dei validatori/miner di questo network, condivideremo la nostra potenza computazionale sia per convalidare i blocchi della rete, ma anche per addestrare i vari modelli IA sviluppati al di sopra.
  • Developer/stakeholder: detenendo dei token del protocollo possiamo prendere parte ai processi decisionali e di sviluppo di quest’ultimo, potendo creare dei modelli IA propri o contribuire allo sviluppo del progetto tramite implementazione di codice o proposte di governance.

L’esempio di maggior successo è sicuramente Bittensor, che consiglio di approfondire tramite questo thread o nel video qui sotto. L’altro esempio che sviluppa un’idea simile è Zero1Labs (aka DEAI).

Miglioramenti di utilizzo e varie

Le intelligenze artificiali (IA) possono essere utilizzate per migliorare i processi all’interno delle blockchain in diversi modi innovativi. Ad esempio, progetti come The Graph consentono una ricerca più rapida delle informazioni nella chain. Altri invece permettono di ottimizzare le commissioni di transazione (gas fees) in base ai costi recenti e prevengono le interazioni con smart contract contraffatti o malevoli.

Un altro caso d’uso interessante è la creazione di un’interfaccia interattiva che permette agli utenti di interagire direttamente con il proprio wallet tramite chat, vocale o testuale. Questo tipo di interfaccia semplifica l’utilizzo del wallet, mettendo gli utenti nelle condizioni di scambiare criptovalute, metterle in stake, inviarle ad altri o utilizzarle per il farming.

Puoi guardare un esempio di questo tipo di interfaccia nel video pubblicato dal team di Wayfinder mentre testano il proprio prodotto.

Inoltre, alcuni team stanno sviluppando nuovi giochi strategici e gestionali che integrano IA. Questi potrebbero includere IA capaci di gestire direttamente wallet interni o esterni al gioco stesso. Un esempio è Colony, un gioco creato da Parallel, il team dietro ParallelTCG, un popolare gioco di carte collezionabili basato sul Web 3 che sta guadagnando molto successo nel mercato.

Questi esempi dimostrano come le IA stiano rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le blockchain e come possano migliorare significativamente l’esperienza degli utenti in diversi ambiti, dai giochi ai servizi finanziari decentralizzati.

Il vantaggio competitivo

Chiaramente, qualcuno potrebbe pensare che, nonostante le blockchain e le cripto possano offrire molte caratteristiche positive per lo sviluppo di intelligenze artificiali, il settore e la community non siano in grado di competere con aziende del calibro di Microsoft, Google o OpenAI. Tuttavia, questo non è del tutto vero.

Nonostante queste aziende abbiano budget miliardari e infrastrutture di altissimo livello, nell’ultimo decennio il mondo crypto ha costruito una community solida e diverse reti P2P degne di nota. Come si dice: l’unione fa la forza.

Se pensiamo, ad esempio, al processo di Proof of Work (PoW) di Bitcoin (BTC), questo non ha eguali rispetto a qualsiasi supercomputer al mondo. Infatti, anche se solo una parte di questa potenza di calcolo fosse reindirizzata al training di un’IA, i risultati sarebbero strabilianti.

Cosa succederebbe se alcuni utenti dessero accesso ai propri dati per addestrare delle IA decentralizzate? In un thread di Anna Kazlauskas viene data risposta a questo quesito analizzando non solo la quantità di dati a disposizione di milioni di persone, ma anche quanto la potenza computazionale condivisa in una blockchain PoS possa essere utilizzata per il training di IA come GPT-4.

Quindi, nonostante le risorse e le infrastrutture delle grandi aziende tecnologiche, il mondo cripto ha il potenziale per sfruttare la sua solida community e le potenti reti P2P per contribuire in modo significativo allo sviluppo delle intelligenze artificiali.

Consigli di lettura e visione

Per andare ad approfondire nel dettaglio gli argomenti che abbiamo solo accennato in questo articolo, vi consiglio di consultare questi interessanti link:


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