Badacze z IC3 opublikowali 8 czerwca 155-stronicowe badanie analizujące, w jaki sposób sztuczna inteligencja i kryptowaluty mogą się wzajemnie wspierać.
Badanie wskazuje, że znacząca integracja jest wciąż w początkowej fazie i wzywa do przedstawienia mocniejszych dowodów na poparcie twierdzeń, że blockchain może uczynić agentów AI autonomicznymi, identyfikować generowane treści lub usuwać stronniczość modelu.
Raport nie odrzuca kryptowalut. Stwierdza, że dowody z zerową wiedzą (zero-knowledge proofs), zaufane środowiska obliczeniowe (trusted computing) i blockchainy mogą zabezpieczać systemy AI, przechowywać zapisy i wspierać płatności maszynowe. Jednak badacze argumentują, że narzędzia te rozwiązują węższe problemy, niż sugeruje wiele twierdzeń branżowych.
„Systemy AI nie stają się bardziej inteligentne dzięki posiadaniu portfela” – napisali autorzy. Portfel może pozwolić agentowi handlować, płacić i uzyskiwać dostęp do usług bez konieczności zatwierdzania każdej akcji. Jednak ludzie nadal mogą zmieniać jego zasady, wyłączać serwery lub blokować dostęp do systemów wspierających.
Badacze zauważają również, że scentralizowane systemy finansowe mogą umożliwiać programowalne płatności. Twierdzą, że infrastruktura blockchain może oferować neutralność i odporność na cenzurę, ale projekty muszą wykazać wymierne korzyści w porównaniu ze scentralizowanymi alternatywami.
„Automatyzacji nie należy mylić z autonomią” – stwierdzono w raporcie.
Jak wcześniej informował portal crypto.news, MetaMask uruchomił swój portfel Agent Wallet we wczesnym dostępie 8 czerwca. Pozwala systemom AI wykonywać swapy i inne transakcje on-chain zgodnie z zasadami zdefiniowanymi przez użytkownika.
Co więcej, Robinhood wprowadził również oddzielne konta handlowe i kartowe dla agentów, jednocześnie utrzymując agentów z dala od głównych aktywów użytkowników. Kontrole te wspierają pogląd IC3, że ludzie pozostają odpowiedzialni.
IC3 twierdzi, że blockchainy mogą stemplować czasowo plik i przechowywać twierdzenie o jego pochodzeniu. Jednak sieć nie może skontrolować obrazu, wideo ani tekstu poza łańcuchem (off-chain) i zdecydować, czy stworzył go człowiek, czy model. Tę ocenę musi dostarczyć zewnętrzny klasyfikator.
Jeśli klasyfikator się myli, blockchain zachowuje błędne twierdzenie. Narzędzia do określania pochodzenia mogą dokumentować zarejestrowane pliki, ale większość treści online nie jest kryptograficznie zakotwiczona. Dlatego badacze twierdzą, że blockchainy chronią integralność zapisu, a nie prawdziwość początkowego oświadczenia.
Badanie odrzuca również twierdzenie, że zdecentralizowane szkolenie lub zarządzanie automatycznie prowadzi do sprawiedliwszej AI. Stronniczość często wynika z danych treningowych, projektu modelu i metod wnioskowania. Przeniesienie tych procesów do sieci rozproszonej nie koryguje ich.
Blockchain może nadal udostępniać wybrane rekordy i poszerzać udział w decyzjach dotyczących zarządzania. Jednak raport stwierdza, że korzyści dla jakości modelu pozostają niejasne i wymagają rzeczywistych studiów przypadków. Ostrzega również, że przechowywanie dużych zbiorów danych, punktów kontrolnych i zapisów wnioskowania on-chain generuje koszty i ograniczenia skalowalności.
Ostatnie premiery produktów pokazują, dlaczego ta debata jest ważna. Jak wcześniej informował portal crypto.news, Solana i Google Cloud uruchomiły Pay.sh, aby agenci AI mogli kupować dostęp do API za stablecoiny na żądanie. IC3 widzi potencjał w takich zastosowaniach, ale prosi twórców, aby udowodnili, że kryptowaluty oferują lepsze koszty, dostępność lub odporność niż istniejące narzędzia płatnicze w usługach agentowych w świecie rzeczywistym.
