هوش مصنوعی و بلاک چین؛ یک ترکیب قدرتمند!

این روزها هوش مصنوعی به مبحثی داغ و جذاب تبدیل شده است. هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم رایانه است که هدف اصلی آن تولید دستگاه‌های هوشمندی است که توانایی انجام وظایفی که نیازمند به هوش انسانی است را داشته باشد. بلاک چین؛ یک پایگاه داده غیرمتمرکز یا دفتر کل توزیع شده است که یکپارچگی و مقیاس‌پذیری داده‌ها را تسهیل می‌کند. حالا به مرحله‌ای از تکامل تکنولوژی رسیده‌ایم که هوش مصنوعی و بلاک چین دست به دست هم می‌دهند.

هوش مصنوعی و قابلیت‌های آن در حال ورود به انواع اپلیکیشن‌ها و پلتفرم‌هاست. برخی از بزرگترین زنجیره‌های تامین جهانی از این فناوری‌ها برای افزایش کارایی و ایمنی خود استفاده می‌کنند. همچنین، هوش مصنوعی و بلاک چین، در حال متحول کردن فضای توسعه بازی نیز هستند.

ترکیب این فناوری‌ها فرصت‌های متعددی را برای اتوماسیون و بهینه‌سازی، تقریباً در هر زمینه‌ای از تجارت و صنعت را ارائه می‌دهد. علاوه بر این، ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین فرصت‌های جدیدی را برای توسعه محصول، طراحی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهد.

در این مقاله از فکت کوینز قصد داریم به هوش مصنوعی و بلاک چین بپردازیم. ما مفاهیم کلیدی هر یک از این فناوری های پیشرفته را بررسی خواهیم کرد. علاوه بر این، در مورد چگونگی تعامل هوش مصنوعی و بلاک چین و مزایایی که این ترکیب برای کسب‌وکارها و شرکت‌ها در سرتاسر دنیای دیجیتال ایجاد می‌کند، بحث خواهیم کرد.

نتیجه ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین چه خواهد بود؟

بلاک چین و هوش مصنوعی (AI) ممکن است شبیه یک فیلم علمی تخیلی به نظر برسد، اما واقعیت این است که صنعت خدمات مالی را در مقابل چشمان ما متحول می‌کنند. اما بلاک چین و هوش مصنوعی دقیقاً چیست؟

وقتی به بلاک چین فکر می‌کنیم، بسیاری از ما به یاد ارزهای دیجیتال مانند بیت کوین و اتریوم می‌افتیم، اما این تصور مانند این است که بگوییم اینترنت یک موتور جستجو است. فناوری بلاک چین، ذخیره‌سازی داده‌ها را غیرمتمرکز می‌کند به طوری که داده‌ها تحت مالکیت یا مدیریت یک نهاد حاکم نباشد.

وقتی به هوش مصنوعی فکر می‌کنیم، شاید فیلم‌های ترمیناتور و ربات‌های هوشمند را با رفتارهایی شبیه انسان تصور کنیم. در عمل، هوش مصنوعی از سیستم‌های کامپیوتری برای انجام کارهایی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند پیش‌بینی استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از تکنیک‌های محاسباتی و آماری استفاده می‌کند که به سیستم‌های کامپیوتری اجازه می‌دهد از داده‌ها برای «یادگیری» نحوه انجام یک کار استفاده کنند.

بلاک چین و هوش مصنوعی چه مشترکاتی دارند؟

این دو فناوری مشترکات چندانی ندارد اما آنها هر دو پیشرو روند نوآوری و فناوری امروز هستند و موارد استفاده زیادی دارند، اما اگر این اشتراک را نادیده بگیریم، بلاک چین و هوش مصنوعی کاملاً متفاوت عمل می‌کنند. بلاک چین به عنوان ذخیره‌سازی امن و غیرمتمرکز عمل می‌کند و کاملاً ضد دستکاری و شفاف است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی پردازش‌گر حجم عظیمی از داده‌ها است و معمولاً متمرکز، سریع، در حال تکامل و دارای اسرار و رموز زیادی است.

در حالی که بلاک چین با مشکلات مقیاس‌پذیری و کارایی دست و پنجه نرم می‌کند، AI با مشکلات شفافیت و حفظ حریم خصوصیمواجه است که این دو فناوری را به بهترین شکل ممکن، مکمل می‌کند، زیرا هر کدام می‌توانند نقاط ضعف دیگری را برطرف کنند. بلاک چین اعتماد، حریم خصوصی و مسئولیت‌پذیری را برای هوش مصنوعی فراهم می کند، در حالی که هوش مصنوعی مقیاس پذیری، کارایی و امنیت را فراهم می‌کند.

مزایای ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین

در این قسمت، حوزه‌هایی که ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین می‌تواند بر آنها تاثیر بگذارد را مرور می‌کنیم تا ببینیم این ترکیب چقدر قدرتمند خواهد بود.

تغییر روند امور مالی

هم هوش مصنوعی و هم بلاک چین چشم‌انداز صنعت مالی را تغییر می‌دهند. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را به صورت تصاعدی، سریع‌تر از انسان پردازش کند. این به موسسات مالی اجازه می‌دهد تا از حجم وسیعی از داده‌ها برای درک بهتر، خودکارسازی وظایف تکراری و تسریع نوآوری استفاده کنند.

بلاک چین همچنین صنعت مالی را با شفافیت بیشتر و دسترسی به بازارهای مالی از طریق امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) و قراردادهای هوشمند متحول می‌کند. با راه‌اندازی سازمان‌های غیرمتمرکز خودمختار (DAO)، ما مجبور خواهیم شد در سیستم‌های مالی متمرکز موجود تجدید نظر کنیم.

بیشتر بخوانید: DAO چیست؟ “ترند بزرگ بعدی” در بازار کریپتو

ایجاد اعتماد

یکی از مشکلاتی که هوش مصنوعی با آن مواجه است حریم خصوصی است که نشان‌دهنده بی‌اعتمادی کاربران به خروجی‌های هوش مصنوعی است. کمیسیون اروپا مجموعه‌ای از مقررات را پیشنهاد کرد که قابلیت اعتماد در مرکز آن قرار دارد و برای اعتماد به هوش مصنوعی، باید بتوانیم نحوه عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی را برای انسان‌ها توضیح دهیم تا آن را درک کنند و به دقت خروجی‌ها و نتایج هوش مصنوعی اطمینان داشته باشند.

سوابق دیجیتال غیرقابل تغییر در بلاک چین، ممکن است راهکاری بلاک چینی در چارچوب و مدل هوش مصنوعی برای مقابله با چالش شفافیت و یکپارچگی داده‌ها باشد. استفاده از بلاک چین همچنین می‌تواند امنیت و یکپارچگی داده‌ها را برای ذخیره و توزیع AI با یک مسیر حسابرسی داخلی در بلاک چین افزایش دهد. داشتن این مسیر حسابرسی تضمین می‌کند که داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌ها، یکپارچگی خود را حفظ می‌کنند.

نمونه دیگری از ایجاد اعتماد در هوش مصنوعی با استفاده از بلاک چین، به مفاهیم پایه بلاک چین برمی گردد. فناوری هوش مصنوعی معمولاً متمرکز است و باعث بی‌اعتمادی کاربران می‌شود. امروزه بسیاری از مردم به کاری که دولت و شرکت‌های بزرگ با داده‌های خود انجام می‌دهند اعتماد ندارند. بنابراین چالش این است که بتوان به کاربران اطمینان داد که فناوری از خطوط قرمز عبور نکرده و حریم خصوصی را نقض نکرده است.

پس چه بهتر از این که بلاک چین را وارد این حوزه کنیم؟ یک قابلیت ذخیره‌سازی غیرمتمرکز داده که می‌تواند به عنوان یک مسیر حسابرسی عمل کند و اطمینان لازم را به کاربران بدهد و دقیقاً نحوه استفاده شرکت‌ها و سایر سازمان‌های متمرکز از داده‌های خود را به آنها نشان دهد. علاوه بر این، دفتر کل بلاک چین را می‌توان به عنوان یک سیستم مدیریت دیجیتال برای داده‌ها استفاده کرد تا افراد بتوانند داده‌های خود را داشته باشند و شرایط و ضوابطی را ارائه دهند که تحت آن شرکت‌ها و سازمان‌ها مجاز به استفاده از داده‌های خود هستند.

بیشتر بخوانید:  معضل سه‌گانه بلاک چین (Blockchain Trilemma) چیست؟

اتوماسیون و کارایی

اتوماسیون مفهوم جدیدی برای هوش مصنوعی نیست، اما ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین می‌تواند امکان هم‌افزایی در مقیاس‌پذیری و کارایی را فراهم کند. فناوری بلاک چین می‌تواند اشخاص ثالث غیرضروری را از تراکنش‌های چند جانبه حذف کند و در نهایت سرعت تراکنش‌ها را تسریع کند و کارایی تراکنش‌ها را افزایش دهد.

ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین می‌تواند در مقیاس‌پذیری و در کارایی هم‌افزایی ایجاد کند. به عنوان مثال، فناوری بلاک چین ما را قادر می‌سازد تا صرافی‌های غیرمتمرکز را در جایی که مبادله دارایی‌ها نیازی به تکیه بر یک مقام مرکزی یا شخص ثالث برای تأیید تراکنش نداشته باشد، ایجاد کنیم. تمام تراکنش‌ها روی بلاک چین ثبت می‌شوند و مبادلات مستقیماً روی بلاک چین نوشته می‌شوند. این نوع از شبکه به دلیل ماهیت منبع باز و شفاف بودن تراکنش‌ها که هر کسی می‌تواند حسابرسی کند، نیاز به یک مرجع مرکزی را از بین می‌برد.

هوش مصنوعی می‌تواند مقیاس و فرآیندهای خودکار را برای ارزیابی تراکنش‌ها فراهم کند. با افزایش تصاعدی حجم داده‌ها، پردازش و مصرف داده‌ها بدون کمک هوش مصنوعی غیرممکن خواهد شد.

بیشتر بخوانید: مقیاس پذیری در بلاک چین به چه معنا است؟

تشخیص تقلب

هنگامی که بلاک چین در یک سیستم حضور دارد، تراکنش‌ها امن هستند و نمی‌توانند دستکاری شوند. این تضمین می‌کند که هر تراکنش با قوانین از پیش تعریف‌شده در بلاک چین مطابقت دارد. امنیت بلاک چین می‌تواند به کاهش احتمال تراکنش‌های تقلبی و افزایش کشف تقلب کمک کند. لایه‌بندی AI در تراکنش‌ها می‌تواند ناهنجاری‌ها را در بلاک چین در مقیاس بزرگ تشخیص دهد. تشخیص تقلب شامل غربال کردن حجم عظیمی از داده‌ها به دنبال الگوهای غیرمعمول است.

به عنوان مثال، اگر مشتری حسابی داشته باشد که هر ماه همان مبلغ را در یک ETF سرمایه‌گذاری می‌کند و ناگهان یک ماه، مبلغ سرمایه‌گذاری مشتری 10 برابر مقدار عادی باشد، این تراکنش به عنوان مشکوک و شاید تقلبی طبقه‌بندی می‌شود. این امر باعث ایجاد الگوریتم‌های تشخیص تقلب در بانک‌ها می‌شود. هوش مصنوعی و فناوری بلاک چین را می‌توان برای شناسایی تراکنش‌ها و فعالیت‌های مشکوک و توقف آن ترکیب کرد.

بیشتر بخوانید: ChatGPT چیست و چه تاثیری بر ارزهای دیجیتال دارد؟

قراردادهای هوشمند؛ سقوط و ظهور DAO

اولین DAO در سال 2016 به عنوان شکلی از صندوق سرمایه‌گذاری خطرپذیر با هدایت سرمایه‌گذار راه‌اندازی شد. این DAQ پس از یک کمپین تامین مالی جمعی از طریق فروش توکن راه‌اندازی شد و به سرعت به یکی از بزرگترین کمپین‌های تامین مالی جمعی در تاریخ تبدیل شد.

هدف ارائه یک مدل کسب و کار غیرمتمرکز جدید مبتنی بر بلاک چین اتریوم با کد منبع باز بود. تراکنش‌های مالی و قوانین DAO بر روی یک بلاک چین کدگذاری می‌شوند تا نیاز به یک مرجع حاکم مرکزی که در تئوری باید هزینه‌ها را کاهش دهد و کنترل و دسترسی بیشتری را برای سرمایه‌گذاران فراهم کند را برطرف کند.

اولین DAO در نهایت شکست خورد زیرا هکرها از یک حفره آسیب‌پذیری امنیتی در کد سوء استفاده کردند که یک سوم اتر را به یک حساب جداگانه تحت قرارداد هوشمند DAO منتقل می‌کرد. مشکل DAO ناتوانی آن در واکنش سریع به شرایط پیش‌بینی نشده بود. علاوه بر این، کمیسیون بورس و اوراق بهادار ایالات متحده (SEC) حکم داد که توکن‌های ارائه شده توسط DAO اوراق بهادار بوده و مشمول قانون اوراق بهادار فدرال هستند. این بدان معناست که DAO تابع مقررات مشابه سایر سازمان‌های مرکزی بود.

بیشتر بخوانید: قرارداد هوشمند (Smart Contract) چیست و چه کاربردی دارد؟

امروزه، میلیاردها دلار در قراردادهای هوشمند در سراسر اکوسیستم اتریوم قرار گرفته است (سه پروژه برتر به تنهایی بیش از 26 میلیارد دلار دارند). شکست اولین DAO راه را برای بهبود در طراحی و امنیت قراردادهای هوشمند و اکوسیستم سالم‌تر هموار کرد. اکنون قراردادهای هوشمند می‌توانند توسط جامعه یا DAO تغییر کنند.

بنابراین قراردادهای هوشمند به عنوان یکی از کارآمدترین و مؤثرترین راه حل‌های مدیریت داده ظاهر شدند. افزودن هوش مصنوعی در کنار این می‌تواند به غلبه بر چالش‌های مدیریت داده از جمله اتوماسیون کمک کند. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در قراردادهای هوشمند اجرا شده بر روی یک بلاک چین ساخته شوند. مدل هوش مصنوعی می‌تواند توصیه‌هایی را بر اساس داده‌های موجود در قرارداد، خواه سررسید، پرداخت‌ها یا حتی یافتن کارآمدترین مسیرهای حمل و نقل باشد.

ترکیب بلاک چین و هوش مصنوعی چه تاثیری بر فین تک خواهد داشت؟

فین تک بسیار تخصصی و متمرکز است. بلاک چین و هوش مصنوعی می‌توانند کاتالیزوری برای فین‌تک ۲.۰ باشند که بر راه‌حل‌های جامع با افزایش سرعت تراکنش، شفافیت و امنیت تمرکز دارد. علاوه بر این، DeFi ممکن است به معنای مجموعه بزرگتری از سرمایه‌گذاران باشد زیرا افراد بیشتری به بازارهای مالی دسترسی پیدا می‌کنند.

هر چه تعداد سرمایه‌گذاران بیشتر باشد، داده‌های بیشتری وجود خواهد داشت که پردازش آنها بدون هوش مصنوعی غیرممکن است. بلاک چین پایه و اساس قراردادهای هوشمند را برای بهبود شفافیت و مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند، در حالی که ممکن است هوش مصنوعی برای مقیاس کردن فرآیندها، تسریع تراکنش‌ها و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها استفاده شود. ممکن است هوش مصنوعی و بلاک چین به طور کامل صنعت مالی را آن طور که ما می‌شناسیم اصلاح نکنند، اما قطعاً نحوه تعامل ما با داده‌های مالی را تغییر خواهند داد.

سوالات متداول