Twierdzenia, że krypto będzie w stanie rozwiązać niektóre z największych wyzwań sztucznej inteligencji — takie jak wykrywanie treści generowanych przez AI, tworzenie bezstronnych algorytmów i w pełni autonomicznych agentów — są często przesadzone, według badania opublikowanego przez naukowców z kilku wiodących uniwersytetów.

W ankiecie badawczej opublikowanej w poniedziałek, Inicjatywa dla Kryptowalut i Kontraktów (IC3) nakreśliła różne sposoby zastosowania krypto w AI, włączając sekcję mającą na celu wyjaśnienie rzekomych błędnych przekonań na temat tego, jak technologia blockchain mogłaby potencjalnie wzmocnić zaufanie w kluczowych obszarach.

Jednym z błędnych przekonań, z którymi IC3 próbowało się zmierzyć, jest idea, że zapewnienie agentom AI dostępu do portfeli kryptowalutowych może uczynić ich autonomicznymi, umożliwiając „im zarabianie, wydawanie i samodzielne funkcjonowanie”.

„Systemy AI nie stają się bardziej inteligentne dzięki posiadaniu portfela. Ani nie stają się bardziej odporne na manipulacje lub wyłączenia przez ludzi” – stwierdzili autorzy w artykule. „Zamiast tego, dostęp do portfela umożliwia automatyzację: agenci AI mogą programowo handlować, dokonywać transakcji i uzyskiwać dostęp do infrastruktury on-chain bez pętli zatwierdzania przez człowieka”.

Wiele firm przedstawia przyszłość, w której agenci AI pomagają użytkownikom zarządzać ich finansami bez nadzoru człowieka.

MetaMask, jeden z najpopularniejszych portfeli kryptowalutowych na rynku, ogłosił w poniedziałek, że uruchomił portfel niepowierniczy przeznaczony dla agentów AI. „Następna wielka ekspansja gospodarki on-chain nie będzie napędzana wyłącznie przez ludzi” – powiedział założyciel Consensys, Joe Lubin. „Inteligencje maszynowe będą coraz częściej dokonywać transakcji, koordynować i weryfikować się nawzajem na szynach kryptowalutowych, ponieważ protokoły kryptowalutowe są wyjątkowo dobrze zaprojektowane dla autonomicznych aktorów.”

W zeszłym miesiącu Robinhood, popularna aplikacja do handlu detalicznego, która w ostatnich latach bardziej skłaniała się ku krypto, ogłosiła, że klienci wkrótce będą mogli używać agentów AI do handlu kryptowalutami. Agenci ci będą mogli handlować w imieniu użytkowników, niezależnie od ich głównego portfela. Robinhood rozpoczął beta-testy ograniczone do akcji.

Według artykułu, IC3 stwierdziło, że agenci AI pozostaną zależni od ludzi i stojącej za nimi infrastruktury, zauważając, że tradycyjne systemy płatności również mogłyby pomóc w automatyzacji.

Wykorzystanie krypto do wskazywania GenAI

Dodatkowo, IC3 oceniło pogląd, że technologia blockchain może pomóc w odróżnianiu treści generowanych przez ludzi od treści generowanych przez AI. „Blockchainy są dobrze przystosowane do oznaczania czasem i rejestrowania specyficznych artefaktów cyfrowych” – stwierdziło IC3. „Ta funkcjonalność jest jednak o ograniczonej użyteczności w rozwiązywaniu szerszego problemu rozróżniania treści generowanych przez AI od treści generowanych przez ludzi.”

Blockchain nie może określić, jak treść została stworzona, niezależnie od tego, czy została wykonana przez człowieka, czy AI, stwierdzili badacze. Do tego potrzebne byłoby zewnętrzne narzędzie, czyli „zewnętrzny klasyfikator”. Ale jeśli to narzędzie jest błędne, a następnie zostanie zapisane on-chain, błąd również zostanie zachowany. Zasadniczo, IC3 twierdzi, że krypto jest skuteczne w prowadzeniu rejestrów, ale nie może zweryfikować, w jaki sposób treść została pierwotnie stworzona.

„W rzeczywistości, zdecydowana większość treści cyfrowych jest obecnie tworzona i udostępniana za pomocą narzędzi i platform, które nie wspierają kotwiczenia kryptograficznego, pozostawiając nieoznaczone treści w stanie niejednoznaczności” – stwierdziło IC3. „Dlatego, choć blockchainy mogą działać jako rejestr o wysokiej integralności dla niektórych treści, ich rola ogranicza się do zachowywania roszczeń dotyczących treści.”

IC3 zakwestionowało również twierdzenia, że krypto i decentralizacja mogą rozwiązać problemy uprzedzeń i sprawiedliwości w modelach AI.

„Uprzedzenia algorytmiczne raczej nie zostaną rozwiązane przez zdecentralizowaną AI, ponieważ powstają one w sposób inherentny w procesie uczenia i są zazwyczaj łagodzone przez zmienione techniki uczenia lub wnioskowania” – stwierdzili badacze. „Dlatego decentralizacja nie eliminuje źródła problemu.”

Mówiąc prościej, choć blockchainy mogą zwiększyć przejrzystość i liczbę osób uczestniczących w zarządzaniu AI, badacze IC3 argumentowali, że istnieje niewiele dowodów na to, że te korzyści zmniejszą uprzedzenia lub poprawią wyniki modeli.

Zespół IC3 składa się z badaczy z czołowych uniwersytetów, takich jak Cornell, Carnegie Mellon, Princeton, Yale i ETH Zurich. Artykuł został zredagowany przez Giulię Fanti z Carnegie Mellon i Ariego Juelsa z Cornell Tech, który jest również głównym naukowcem w Chainlink Labs.