Ascoltato all'EthCC: le Cripto sono tornate, supportate dall'intelligenza artificiale?

Parigi, FRANCIA — Con più del doppio dei partecipanti rispetto all'evento dell'anno scorso, oltre 250 Eventi collaterali e praticamente tutti gli eventi e gli eventi collaterali hanno registrato il sovrapprezzo delle iscrizioni, l'umore all'EthCC della scorsa settimana era euforico, tanto che i partecipanti alla conferenza incentrata su Ethereum si sono chiesti se il momento peggiore del mercato ribassista fosse ormai alle spalle.

Il clima estivo ventilato e il cielo azzurro di Parigi T hanno fatto male, né la scossa di sentimento positivo dalla recente WIN parziale di Ripple nel suo caso contro la Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti, un catalizzatore per i rally dei prezzi non solo nel token XRP correlato ma anche in altre altcoin, tra cui ether, il token nativo della blockchain Ethereum . Le ultime settimane hanno anche visto annunci di applicazioni per fondi negoziati in borsa (ETF) Bitcoin (BTC) da parte di alcuni dei i più grandi gestori patrimoniali del mondo – non è realmente correlato alla blockchain Ethereum in sé, ma è uno sviluppo importante e incoraggiante per il settore delle risorse digitali.

Un altro tema HOT dell'evento è stato l'ascesa dell'intelligenza artificiale (IA), con numerosi dibattiti ed Eventi collaterali organizzati sull'argomento.

La maggior parte degli investitori e dei fondatori con cui ho parlato erano ottimisti sull'intersezione dei due campi, anche se non erano d'accordo su come esattamente avrebbero dovuto intersecarsi.

L'intelligenza artificiale nella Finanza Web 3

ONE campo vede le applicazioni più immediate e pratiche dell'IA nei Mercati e nelle comunità Cripto come il caso d'uso migliore. Ad esempio, Ken Timsit di Cronos Labs, la blockchain di livello 1 dell'exchange Cripto .com, vede l'intelligenza artificiale come uno strumento per aumentare la produttività nei Mercati finanziari Cripto , incrementando il valore in dollari dei fondi gestiti dalle società Cripto .

Potrebbe sembrare un po' come lanciare chatbot sugli exchange in questo momento, ma fondamentalmente portare capacità analitiche ai trader e alle istituzioni Cripto potrebbe finire per essere una forza potente. Le case di trading ad alta frequenza e i market maker utilizzano l'intelligenza artificiale da un po' di tempo, ma il loro vantaggio è spesso nella Tecnologie interna.

In questa linea èRisultato, che usa l'intelligenza artificiale per stabilire il prezzo dei token non fungibili (NFT), e ci lavorano da tre anni. Secondo loro, gli NFT sono i binari su cui possono essere immessi nel Web 3 miliardi di dollari di asset, come arte, beni di lusso, assicurazioni e infine immobili. Ma questi asset non fungibili hanno bisogno di molta potenza Human per KEEP a funzionare. L'intelligenza artificiale potrebbe essere la risposta per capire i meccanismi di determinazione dei prezzi e come liberare i Mercati.

Crittografia per una migliore intelligenza artificiale

ONE delle parole d'ordine dello sviluppo Cripto dell'ultimo anno è stata "dimostrazioni a conoscenza zero" (ZK), un tipo di processo crittografico in grado di verificare la validità di un'affermazione senza rivelare altre informazioni sull'affermazione stessa.

ZK potrebbe essere applicato all'apprendimento automatico per verificare quale modello è stato utilizzato per produrre un dato risultato in un mashup noto come ZKML, o forse quali set di dati sono stati utilizzati nell'addestramento dei dati. In sostanza, la blockchain potrebbe creare unsistema di fiducia decentralizzato per l'intelligenza artificiale.

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Secondo Eli Ben-Sasson, co-fondatore e presidente di StarkWare e figura di spicco nello sviluppo delle ZK, le blockchain sono particolarmente adatte al coordinamento sociale e le ZK sono una Tecnologie Privacy , il che non è necessariamente ciò di cui ha bisogno l'apprendimento automatico.

ONE capitalista di rischio ha affermato che il miglior caso d'uso per la blockchain è tenere traccia dei dati utilizzati nell'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Si tratta di un compito computazionale incredibilmente impegnativo. Tenere traccia di ciò che fanno gli algoritmi è un altro compito cruciale, forse ancora più importante.

Un collo di bottiglia chiave è la potenza di calcolo, le prestazioni e l'usabilità delle prove ZK, che rimangono relativamente lente. Aziende comeRete MANTA E Crittografia del tessutostanno lavorando su questi problemi.

Altri progetti utilizzano le blockchain per riunire e coordinare la potenza di calcolo che potrebbe poi essere utilizzata per addestrare ed eseguire modelli di apprendimento automatico.

Tutti ottimi spunti di discussione a Parigi, sorseggiando croissant e bevendo champagne sui tetti con vista sulla Torre Eiffel.

Resta da vedere quali casi d'uso specifici deriveranno da tutto questo.