Först vill vi uttrycka vår uppriktiga tacksamhet till de experter som har bidragit med sina ovärderliga insikter till denna diskussion. Vår djupaste tacksamhet går till Kevin Lee, Chief Business Officer på Gate, Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer på Bitget, Vivien Lin, Chief Product Officer på BingX, Monty Metzger, grundare och VD för LCX.com, Bernie Blume, VD för Xandeum Labs, Eowyn Chen, VD för Trust Wallet, och Griffin Ardern, chef för BloFin Research & Options Desk. Deras perspektiv har varit avgörande för att forma denna berättelse om det symbiotiska förhållandet mellan AI och blockchain.
Två av vår tids mest omvälvande teknologier, artificiell intelligens och blockchain, sammanstrålar på sätt som lovar att omforma framtiden. De är inte rivaler, utan går in i ett symbiotiskt förhållande. AI, med sin stora beräkningskraft och förmåga att förutse, börjar fungera som den intelligenta motorn för blockchains säkra, transparenta och decentraliserade infrastruktur.
Denna utgåva av Voices of Crypto fångar detta avgörande ögonblick och väver en berättelse från branschledares detaljerade perspektiv om hur denna sammansmältning utvecklas.
Det första kapitlet i denna nya berättelse handlar om djupgående samarbete, där AI kliver in som en viktig partner för att hantera blockchains inneboende komplexiteter och sårbarheter. Målet är enkelt: göra decentraliserade system smartare, säkrare och mer tillgängliga.
Kevin Lee från Gate är i spetsen för denna berättelse och beskriver AI inte bara som en assistent, utan som en “kraftfull förstärkare för blockchain, som stärker säkerheten, ökar effektiviteten och förbättrar tillförlitligheten.” Han ger ett konkret exempel på detta i praktiken och säger, “AI-drivna granskningsverktyg skannar nu smarta kontrakt för sårbarheter som återinträde och logiska fel, vilket minskar säkerhetsincidenter med upp till 85 % jämfört med manuella granskningar.”
Detta är en betydande förändring från den mödosamma och felbenägna processen med manuell kodgranskning. Utöver säkerhet beskriver Lee hur denna AI-integration också gör blockchain mer användarvänlig: “våra AI-algoritmer förfinar gasavgiftsprognoser, dirigerar transaktioner genom de mest effektiva vägarna och hanterar likviditet över stödda kedjor, vilket gör blockchain säkrare, smartare och mer kostnadseffektiv för både utvecklare och användare.”
Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer på Bitget, erbjuder ett viktigt perspektiv på sammansmältningen av AI och blockchain och betonar dess potential att skapa ett säkrare och mer transparent finansiellt ekosystem. I avsnittet “AI Co-Pilot” i artikeln lyfter Usi Zade fram hur detta symbiotiska förhållande kan förbättra integriteten och säkerheten i finansiella system.
Han säger, “AI-algoritmer kan analysera stora transaktionsmönster i realtid och identifiera avvikelser som kan indikera skadlig aktivitet snabbare än mänsklig övervakning ensam.” Detta understryker det proaktiva säkerhetslager som AI tillhandahåller, vilket är avgörande för att skydda användare i en miljö som, även om den är transparent, ofta är pseudonym.
Genom att använda AI för realtidsdetektering av avvikelser strävar Bitget efter att ligga steget före potentiella hot och säkerställa en säkrare handelsmiljö för sina användare.
Vivien Lin, Chief Product Officer, utvecklar detta tema och lyfter fram AI:s roll i bedrägeridetektion och nätverksoptimering. Hon förklarar att AI-modeller kan “analysera transaktionsmönster i realtid och identifiera avvikelser som kan indikera skadlig aktivitet snabbare än mänsklig övervakning ensam.”
Detta proaktiva säkerhetslager är avgörande för att skydda användare i en transparent, men ändå pseudonym, miljö. Dessutom ser hon AI som lösningen på blockchains skalbarhetsutmaningar och förklarar att det kan “dynamiskt tilldela beräkningsresurser och förutse trängsel, vilket leder till mer effektiv blockvalidering och smidigare övergripande prestanda.”
För Monty Metzger, grundare och VD för LCX.com, är integrationen en strategisk nödvändighet. Han ser AI som ett verktyg för att “omdefiniera hur blockchain-infrastruktur säkras, optimeras och skalas.”
Hans företag använder AI “för att granska smarta kontrakt i realtid, upptäcka hot innan de uppstår och förbättra exekvering över kedjor inom en reglerad börsmiljö.” Denna rörelse mot en mer intelligent, anpassningsbar infrastruktur är en central del av innovationsberättelsen.
I denna första akt är budskapet tydligt. AI och blockchain är inte i konflikt. Som Eowyn Chen, VD för Trust Wallet, avslutar, “AI kan fungera som en co-pilot för blockchain,” och när “det paras ansvarsfullt, konkurrerar AI inte med decentralisering, det förbättrar det genom att minska risker och göra komplexa system mer tillgängliga för vanliga människor.”
Demokratiseringen av intelligens: En utmaning för centraliserad makt
Det andra kapitlet i vår berättelse rör sig mot ett mer revolutionerande tema, där blockchains decentraliserade natur används för att utmana dagens AI-jättars centraliserade monopol. Detta är en berättelse om en mer transparent, rättvis och öppen framtid för artificiell intelligens själv.
Kevin Lee lägger fram planen för denna nya värld och föreslår att “blockchain-baserade AI-marknadsplatser, där modeller, data och beräkningar tokeniseras, har stor potential att demokratisera tillgången genom att säkerställa transparens och ursprung för träningsdata, ett alternativ till de stängda ekosystemen hos stora teknikföretag.”
Han erkänner att även om det finns “praktiska hinder,” är de långsiktiga fördelarna betydande. “Decentraliserade AI-nätverk ger tydliga fördelar som kedjebaserad reviderbar styrning, datasuveränitet, minskade enskilda felpunkter och bredare deltagande i utvecklingen.”
På Gate utforskar de redan hybridmodeller “som utnyttjar decentraliserade nätverk för träning medan de kör inferens på optimerad centraliserad infrastruktur, vilket balanserar öppenhet, effektivitet och användbarhet.”
Vivien Lin delar denna vision och beskriver det nuvarande landskapet som ett “dominerat av ett fåtal stora företag… vilket väcker oro över partiskhet, opacitet och monopol.”
För henne är blockchain motgiftet. “Decentraliserade AI-nätverk kan erbjuda en motvikt genom att utnyttja blockchains oföränderliga huvudböcker för säker datalagring och ursprungsspårning. Detta möjliggör öppna styrmodeller där samhällen kan granska, förbättra och validera AI-system kollektivt.”
Vugar utvecklar också det andra kapitlet i artikeln, “Intelligensens demokratisering,” där han beskriver blockchains roll i att utmana de stora teknikföretagens centraliserade makt.
Han uttrycker en tydlig oro över det nuvarande landskapet och säger att det är “dominerat av ett fåtal stora företag… vilket väcker oro över partiskhet, opacitet och monopol.” För Vugar fungerar blockchain som det nödvändiga motgiftet mot denna centralisering.
Han förklarar, “Decentraliserade AI-nätverk kan erbjuda en motvikt genom att utnyttja blockchains oföränderliga huvudböcker för säker datalagring och ursprungsspårning. Detta möjliggör öppna styrmodeller där samhällen kan granska, förbättra och validera AI-system kollektivt.”
Denna vision är central för Bitgets strategi, eftersom de strävar efter att bygga en mer rättvis och verifierbar framtid för AI, där förtroendet är distribuerat snarare än koncentrerat.
Kanske uttrycker ingen det mer rakt på sak än Bernie Blume, VD för Xandeum Labs. Han ser det nuvarande AI-ekosystemet som ett som “undviker ansvar var de kan!” och tror att den enda verkliga lösningen är decentraliserad.
“Alla verkliga lösningar för att granska AI, ta dem i vårt sikte, kan bara vara decentraliserade, annars kommer kravet på förtroende bara att flyttas.” Hans ord ramar in frågan som en grundläggande kamp för ansvarsskyldighet i den autonoma systemens tidsålder.
Monty Metzger ser detta som ett paradigmskifte. “Decentraliserade AI-nätverk kan utmana centraliserade modellers monopol genom att göra träningsdata, modellbeslut och incitament helt transparenta.” Han tror att vi kan bygga AI-system som inte bara är kraftfulla utan också “bevisbara, granskbara och rättvisa” genom att använda blockchain.
Farorna med makt: Navigera i det etiska labyrinten
Det sista kapitlet är en nödvändig varning, en reflektion över den enorma kraft som frigörs och de etiska ramar som behövs för att hantera den. Här skiftar berättelsen från potential till det kritiska behovet av ansvar.
Kevin Lee är tydlig med riskerna. “När du kombinerar autonomt beslutsfattande (AI) med oåterkallelig verkställighet (blockchain) blir styrning avgörande.”
Han identifierar flera kritiska områden som hans företag aktivt hanterar: “Datasekretess: AI-beslut på kedjan skapar permanenta register som kan äventyra användarens integritet. Autonoma system: AI-drivna smarta kontrakt kan utföra oavsiktliga handlingar med oåterkalleliga konsekvenser.
Algoritmisk partiskhet: Decentraliserad träning eliminerar inte automatiskt partiskhet; det kräver noggrann datamängdskurering.”
Han ser lösningen i “mänskliga övervakningskontroller, integritetsbevarande beräkningstekniker och transparent beslutsgranskning för alla AI-blockchain-integrationer.”
Vivien Lin lyfter fram den mest grundläggande etiska utmaningen: ansvar. “Om ett decentraliserat AI-system fattar ett skadligt beslut, vem är ansvarig: utvecklarna, validerarna eller gemenskapen?”
Hon argumenterar för att den decentraliserade naturen hos dessa system inte automatiskt eliminerar partiskhet och att “utan ordentliga kontroller kan partiskheter inbäddade i AI-modeller spridas över distribuerade nätverk.” Lösningen, avslutar hon, kräver “omfattande styrningsramar, transparent övervakning och kontinuerlig etisk granskning.”
Griffin Ardern, chef för BloFin Research & Options Desk, tillför ett viktigt finansiellt perspektiv och varnar för att “riskkontrollkraven för AI-applikationer på blockchain är mycket striktare än för andra AI-applikationer.”
Han pekar på den “inneboende svarta lådan i AI” som en nyckelrisk, vilket gör det svårt att “spåra källan och tilldela ansvar” vid betydande finansiella förluster.
Berättelsen om AI och blockchain skrivs fortfarande. Det är en berättelse om enorm potential och betydande risk. Insikterna från dessa branschledare visar att framtiden inte handlar om att en teknik vinner över den andra, utan om att bygga ett samarbetsvilligt och etiskt sundt ekosystem som utnyttjar det bästa av båda för att skapa en säkrare, mer transparent och rättvis digital värld.
Slutligen, i den avslutande delen om etiska överväganden, tar Vugar upp det kritiska behovet av ansvar när dessa två kraftfulla teknologier smälter samman. Han ställer en grundläggande fråga om ansvar: “Om ett decentraliserat AI-system fattar ett skadligt beslut, vem är ansvarig: utvecklarna, validerarna eller gemenskapen?”
Denna fråga belyser den komplexa etiska labyrint som branschen måste navigera. Han varnar för att den decentraliserade naturen hos dessa system inte automatiskt eliminerar partiskhet och säger att “utan ordentliga kontroller kan partiskheter inbäddade i AI-modeller spridas över distribuerade nätverk.”
Hans perspektiv understryker vikten av robusta styrningsramar och transparent övervakning, vilket säkerställer att när tekniken utvecklas, förblir branschen engagerad i etiska standarder och användarsäkerhet.
