Narinig sa EthCC — Bumalik ba ang Crypto , Pinalakas ng Artipisyal na Katalinuhan?

Paris, FRANCE — Dahil higit sa doble ang mga dumalo kumpara sa kaganapan noong nakaraang taon, mahigit 250 side Events at halos lahat ng event at side event ay nag-oversubscribe, ang mood sa EthCC noong nakaraang linggo ay natuwa, na nag-iiwan sa mga dumalo sa Ethereum-focused conference na mag-isip kung ang pinakamasama sa bear market ay sa nakaraan.

Ang mahangin na panahon ng tag-araw at asul na kalangitan ng Paris ay T nasaktan, ni ang pag-igting ng positibong damdamin mula sa kamakailang bahagyang WIN ng Ripple sa kaso nito laban sa US Securities and Exchange Commission (SEC) – isang katalista para sa mga rally ng presyo hindi lamang sa kaugnay na XRP token kundi sa iba pang mga altcoin, kabilang ang ether, ang katutubong token ng Ethereum blockchain. Ang mga nakaraang linggo ay nakakita rin ng mga anunsyo ng mga aplikasyon para sa Bitcoin (BTC) exchange-traded funds (ETF) mula sa ilan sa pinakamalaking asset manager sa mundo – hindi talaga nauugnay sa Ethereum blockchain per se, ngunit isang mahalaga at nakapagpapatibay na pag-unlad para sa sektor ng digital-asset.

Ang isa pang HOT na paksa sa kaganapan ay ang pagtaas ng artificial intelligence o AI, na may maraming mga pag-uusap at mga side Events na nakaayos sa paksa.

Karamihan sa mga investor at founder na nakausap ko ay bullish sa intersection ng dalawang field — kahit na hindi sila sumang-ayon sa eksakto kung paano sila dapat mag-intersect.

AI sa Web 3 Finance

Nakikita ng ONE kampo ang mas agarang, praktikal na aplikasyon ng AI sa mga Crypto Markets at komunidad bilang ang pinakamahusay na kaso ng paggamit. Halimbawa, Ken Timsit mula sa Cronos Labs, ang Layer 1 blockchain ng exchange Crypto.com, ay nakikita ang AI bilang isang tool upang pataasin ang produktibidad sa Crypto financial Markets, pagtaas ng dolyar na halaga ng mga pondong pinamamahalaan ng mga Crypto firm.

Ito ay maaaring magmukhang kaunti tulad ng paghagis ng mga chatbot sa mga palitan sa ngayon, ngunit ang pangunahing pagdadala ng mga kakayahan sa pagsusuri sa mga mangangalakal at institusyon ng Crypto ay maaaring maging isang malakas na puwersa. Matagal nang gumagamit ng AI ang mga high-frequency trading house at market makers, ngunit ang kanilang edge ay madalas sa in-house Technology.

Kasama sa mga linyang ito ay Upshot, na gumagamit ng AI para magpresyo ng mga non-fungible token (NFT), at napuntahan na nila ito sa nakalipas na tatlong taon. Sa kanilang pananaw, ang mga NFT ay ang mga riles kung saan ang trilyong dolyar ng mga asset ay maaaring dalhin sa Web 3, tulad ng sining, mga luxury goods, insurance at kalaunan ay real estate. Ngunit ang mga non-fungible na asset na ito ay nangangailangan ng maraming lakas ng Human upang KEEP na gumulong. Maaaring ang AI ang sagot sa pag-uunawa ng mga mekanismo ng pagpepresyo at kung paano i-clear ang mga Markets.

Cryptography para sa Better AI

ONE sa mga buzzwords ng pag-unlad ng Crypto para sa nakaraang taon ay zero-knowledge proofs (ZK), isang uri ng cryptographic na proseso na maaaring mag-verify ng validity ng isang pahayag nang hindi nagbubunyag ng anumang iba pang impormasyon tungkol sa mismong pahayag.

Maaaring ilapat ang ZK sa machine learning para i-verify kung anong modelo ang ginamit upang magbunga ng isang partikular na resulta sa isang mashup na kilala bilang ZKML, o marahil kung anong mga dataset ang ginamit sa pagsasanay ng data. Mahalaga, ang blockchain ay maaaring lumikha ng isang desentralisadong trust system para sa AI.

Read More: Ang Zero-Knowledge Proofs ng Axiom ay Maaaring ONE Araw ay Makakatulong sa Pag-detect ng Mga Deepfake

Ayon kay Eli Ben-Sasson Co-Founder at Presidente ng StarkWare, at isang pangunahing pigura sa pagbuo ng mga ZK, ang mga blockchain ay lalong mahusay sa panlipunang koordinasyon, at ang mga ZK ay isang Technology sa Privacy , na hindi naman kung ano ang kailangan ng machine learning.

Sinabi ng ONE venture capitalist na ang pinakamahusay na kaso ng paggamit para sa blockchain ay ang pagsubaybay sa data na ginamit sa pagsasanay ng mga AI system. Iyan ay isang hindi kapani-paniwalang hinihingi na gawain sa computational. Ang pagsubaybay sa kung ano ang ginagawa ng mga algorithm ay isa pang mahalagang gawain, marahil ay mas mahalaga.

Ang pangunahing bottleneck ay ang computing power, performance, at usability ng ZK proofs, na nananatiling medyo mabagal. Gusto ng mga kumpanya MANTA Network at Cryptography ng Tela ay nagtatrabaho sa mga problemang ito.

Ang ibang mga proyekto ay gumagamit ng mga blockchain upang pagsama-samahin at pag-ugnayin ang computational power na maaaring magamit upang sanayin at patakbuhin ang mga modelo ng machine-learning.

Lahat ng magandang kumpay para sa mga talakayan sa Paris tungkol sa mga croissant at champagne sa mga rooftop na may mga tanawin ng Eiffel Tower.

Eksakto kung anong mga use case ang nagmumula sa lahat ng ito ay nananatiling makikita.