Una sa lahat, taos-pusong pasasalamat sa mga eksperto na nagbahagi ng kanilang mahahalagang pananaw sa diskusyong ito. Malaking pasasalamat kina Kevin Lee, Chief Business Officer ng Gate, Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer ng Bitget, Vivien Lin, Chief Product Officer sa BingX, Monty Metzger, Founder at CEO ng LCX.com, Bernie Blume, CEO ng Xandeum Labs, Eowyn Chen, CEO ng Trust Wallet, at Griffin Ardern, Head ng BloFin Research & Options Desk. Ang kanilang mga pananaw ay naging mahalaga sa pagbuo ng kwento tungkol sa ugnayan ng AI at blockchain.
Dalawa sa pinaka-transformative na teknolohiya ng ating panahon, ang Artificial Intelligence at Blockchain, ay nagsasama sa mga paraan na nangangakong babago sa hinaharap. Imbes na magkalaban, nagkakaroon sila ng symbiotic na relasyon. Ang AI, gamit ang malawak na computational power at predictive capabilities nito, ay nagsisimula nang maging intelligent engine para sa secure, transparent, at decentralized na infrastructure ng blockchain.
Ang edisyong ito ng Voices of Crypto ay nagtatala ng mahalagang sandaling ito, hinahabi ang kwento mula sa detalyadong pananaw ng mga industry leaders kung paano nagaganap ang pagsasanib na ito.
Ang unang kabanata ng bagong kwentong ito ay tungkol sa malalim na kolaborasyon, kung saan pumapasok ang AI bilang mahalagang partner para tugunan ang mga inherent na komplikasyon at kahinaan ng blockchain. Simple lang ang goal: gawing mas matalino, mas ligtas, at mas accessible ang decentralized systems.
Kevin Lee mula sa Gate ang nasa unahan ng kwentong ito, na naglalarawan sa AI hindi lang bilang assistant, kundi bilang “powerful force multiplier para sa blockchain, pinapalakas ang security, pinapabilis ang efficiency, at pinapahusay ang reliability.” Nagbigay siya ng konkretong halimbawa nito sa aksyon, sinasabi, “AI-powered auditing tools ngayon ang nag-scan ng smart contracts para sa vulnerabilities tulad ng reentrancy at logic flaws, nababawasan ang security incidents ng hanggang 85% kumpara sa manual reviews.”
Malaking pagbabago ito mula sa nakakapagod at prone to error na proseso ng manual code review. Bukod sa security, idinetalye ni Lee kung paano ang integration ng AI ay nagpapadali rin sa paggamit ng blockchain: “ang aming AI algorithms ay nagre-refine ng gas fee predictions, nagre-route ng transactions sa pinaka-efficient na daan, at nagma-manage ng liquidity sa mga supported chains, ginagawa ang blockchain na mas ligtas, mas matalino, at mas cost-effective para sa parehong developers at users.”
Vugar Usi Zade, Chief Operating Officer ng Bitget, ay nag-aalok ng mahalagang pananaw sa convergence ng AI at blockchain, binibigyang-diin ang potensyal nito na lumikha ng mas secure at transparent na financial ecosystem. Sa “AI Co-Pilot” na bahagi ng article, binigyang-diin ni Usi Zade kung paano ang symbiotic na relasyon na ito ay makakapagpahusay sa integridad at kaligtasan ng mga financial systems.
Sinasabi niya, “AI algorithms ay kayang i-analyze ang malalaking transaction patterns in real time, na nag-iidentify ng outliers na maaaring magpahiwatig ng malicious activity mas mabilis kaysa sa human oversight lang.” Ito ay nagpapakita ng proactive security layer na ibinibigay ng AI, na kritikal para sa proteksyon ng mga user sa isang environment na, bagamat transparent, ay madalas na pseudonymous.
Sa pamamagitan ng paggamit ng AI para sa real-time anomaly detection, layunin ng Bitget na mauna sa mga potensyal na banta, tinitiyak ang mas ligtas na trading environment para sa mga user nito.
Vivien Lin, Chief Product Officer, ay nagpapalawak sa temang ito, binibigyang-diin ang papel ng AI sa fraud detection at network optimization. Ipinaliwanag niya na ang AI models ay kayang “i-analyze ang transaction patterns in real time, na nag-iidentify ng anomalies na maaaring magpahiwatig ng malicious activity mas mabilis kaysa sa human oversight lang.”
Ang proactive security layer na ito ay kritikal para sa proteksyon ng mga user sa isang transparent, ngunit pseudonymous, na environment. Bukod pa rito, nakikita niya ang AI bilang solusyon sa scalability challenges ng blockchain, ipinaliwanag na kaya nitong “dynamically i-allocate ang computational resources at i-predict ang congestion, na nagreresulta sa mas efficient na block validation at mas maayos na overall performance.”
Para kay Monty Metzger, Founder at CEO ng LCX.com, ang integration ay isang strategic imperative. Nakikita niya ang AI bilang tool para “i-redefine kung paano ang blockchain infrastructure ay secured, optimized, at scaled.”
Sinasabi niya na ang kanyang kumpanya ay gumagamit ng AI “para i-audit ang smart contracts in real-time, i-detect ang threats bago pa man ito lumitaw, at i-enhance ang execution sa mga chains sa loob ng isang regulated exchange environment.” Ang paglipat na ito patungo sa mas intelligent, adaptable na infrastructure ay isang core na bahagi ng kwento ng innovation.
Sa unang yugto na ito, malinaw ang mensahe. Hindi magkalaban ang AI at blockchain. Tulad ng sinabi ni Eowyn Chen, CEO ng Trust Wallet, “AI ay maaaring maging co-pilot para sa blockchain,” at kapag “responsableng pinagsama, hindi nakikipagkumpitensya ang AI sa decentralization, kundi pinapahusay ito sa pamamagitan ng pagpapababa ng risks at paggawa ng complex systems na mas accessible sa pangkaraniwang tao.”
Pag-democratize ng Intelligence: Hamon sa Centralized Power
Ang pangalawang kabanata ng ating kwento ay lumilipat sa mas rebolusyonaryong tema, gamit ang decentralized na kalikasan ng blockchain para i-challenge ang centralized monopoly ng mga AI giants ngayon. Ito ay kwento ng mas transparent, patas, at bukas na hinaharap para sa artificial intelligence mismo.
Kevin Lee ay naglatag ng plano para sa bagong mundong ito, nagsa-suggest na “Blockchain-based AI marketplaces, kung saan ang models, data, at computing ay tokenized, ay may malakas na potential na i-democratize ang access sa pamamagitan ng pagtiyak ng transparency at provenance ng training data, isang alternatibo sa closed ecosystems ng big tech.”
Kinikilala niya na bagamat may “practical hurdles,” ang long-term na benepisyo ay malaki. “Decentralized AI networks ay nagdadala ng malinaw na advantages tulad ng on-chain auditable governance, data sovereignty, nabawasang single points of failure, at mas malawak na partisipasyon sa development.”
Sa Gate, sila ay nag-eexplore na ng hybrid models “na gumagamit ng decentralized networks para sa training habang ang inference ay tumatakbo sa optimized centralized infrastructure, nagbabalanse sa pagitan ng openness, efficiency, at usability.”
Vivien Lin ay nagbabahagi ng parehong pananaw, inilalarawan ang kasalukuyang landscape bilang isa na “dominado ng iilang malalaking korporasyon… na nagdudulot ng pag-aalala tungkol sa bias, opacity, at monopoly.”
Para sa kanya, ang blockchain ang solusyon. “Decentralized AI networks ay maaaring mag-alok ng counterbalance sa pamamagitan ng paggamit ng immutable ledgers ng blockchain para sa secure na data storage at provenance tracking. Ito ay nagbibigay-daan sa open governance models kung saan ang mga komunidad ay maaaring mag-audit, mag-improve, at mag-validate ng AI systems nang sama-sama.”
Vugar ay nag-elaborate din sa pangalawang kabanata ng article, “The Democratization of Intelligence,” kung saan inilalarawan niya ang papel ng blockchain sa pag-challenge sa centralized power ng malalaking tech companies.
Inilalahad niya ang malinaw na pag-aalala tungkol sa kasalukuyang landscape, sinasabi na ito ay “dominado ng iilang malalaking korporasyon… na nagdudulot ng pag-aalala tungkol sa bias, opacity, at monopoly.” Para kay Vugar, ang blockchain ang kinakailangang solusyon sa centralization na ito.
Ipinaliwanag niya, “Decentralized AI networks ay maaaring mag-alok ng counterbalance sa pamamagitan ng paggamit ng immutable ledgers ng blockchain para sa secure na data storage at provenance tracking. Ito ay nagbibigay-daan sa open governance models kung saan ang mga komunidad ay maaaring mag-audit, mag-improve, at mag-validate ng AI systems nang sama-sama.”
Ang vision na ito ay sentro sa strategy ng Bitget, habang ito ay naglalayong bumuo ng mas patas at verifiable na hinaharap para sa AI, kung saan ang tiwala ay distributed imbes na concentrated.
Marahil walang mas diretsong magsalita kaysa kay Bernie Blume, CEO ng Xandeum Labs. Nakikita niya ang kasalukuyang AI ecosystem bilang isa na “umiwas sa accountability saan man nila kaya!” at naniniwala na ang tanging tunay na solusyon ay decentralized.
“Ang anumang tunay na solusyon para suriin ang AI, ilagay ito sa ating crosshairs, ay dapat decentralized, kung hindi ang requirement para sa tiwala ay basta na lang maililipat.” Ang kanyang mga salita ay naglalarawan ng isyu bilang isang pangunahing laban para sa accountability sa panahon ng autonomous systems.
Monty Metzger nakikita ito bilang isang malaking pagbabago. “Pwedeng i-challenge ng decentralized AI networks ang monopoly ng centralized models sa pamamagitan ng paggawa ng training data, model decisions, at incentives na fully transparent.” Naniniwala siya na gamit ang blockchain, pwede tayong bumuo ng AI systems na hindi lang malakas kundi “provable, auditable, at fair” din.
Mga Panganib ng Kapangyarihan: Paano Mag-navigate sa Ethical na Labyrinth
Ang huling bahagi ay isang mahalagang paalala, isang pagninilay sa matinding kapangyarihan na pinapakawalan at ang ethical frameworks na kailangan para pamahalaan ito. Dito nagbabago ang kwento mula sa potential patungo sa kritikal na pangangailangan para sa responsibilidad.
Kevin Lee ay malinaw tungkol sa mga panganib. “Kapag pinagsama mo ang autonomous decision-making (AI) sa irreversible execution (blockchain), nagiging napakahalaga ng governance.”
Itinuturo niya ang ilang kritikal na areas of concern na aktibong tinutugunan ng kanyang kumpanya: “Data privacy: Ang on-chain AI decisions ay gumagawa ng permanent records na pwedeng makompromiso ang privacy ng user. Autonomous systems: Ang AI-driven smart contracts ay pwedeng mag-execute ng unintended actions na may irreversible consequences.
Algorithmic bias: Ang decentralized training ay hindi automatic na nag-aalis ng bias; kailangan nito ng maingat na dataset curation.”
Nakikita niya ang solusyon sa “human oversight checkpoints, privacy-preserving computation techniques, at transparent decision auditing para sa lahat ng AI-blockchain integrations.”
Vivien Lin binibigyang-diin ang pinaka-fundamental na ethical challenge: accountability. “Kung ang isang decentralized AI system ay gumawa ng harmful decision, sino ang responsable: ang developers, ang validators, o ang community?”
Pinapahayag niya na ang decentralized nature ng mga sistemang ito ay hindi automatic na nag-aalis ng bias, at na “kung walang tamang checks, ang biases na nakapaloob sa AI models ay pwedeng kumalat sa distributed networks.” Ang solusyon, ayon sa kanya, ay nangangailangan ng “substantial governance frameworks, transparent oversight, at continuous ethical review.”
Griffin Ardern, Head ng BloFin Research & Options Desk, nagdadagdag ng mahalagang financial perspective, nagbabala na “ang risk control requirements para sa AI applications sa blockchain ay mas mahigpit kaysa sa ibang AI applications.”
Itinuturo niya ang “inherent black box nature ng AI” bilang isang pangunahing panganib, na nagpapahirap na “i-trace ang source at mag-assign ng responsibility” sa kaganapan ng matinding financial losses.
Ang kwento ng AI at blockchain ay patuloy na isinusulat. Isa itong kwento ng matinding potential at malaking panganib. Ang mga insights mula sa mga industry leaders na ito ay nagpapakita na ang hinaharap ay hindi tungkol sa isang teknolohiya na nananalo sa isa pa, kundi tungkol sa pagbuo ng isang collaborative at ethically sound ecosystem na gumagamit ng pinakamahusay sa parehong teknolohiya para lumikha ng mas secure, transparent, at fair na digital na mundo.
Sa wakas, sa pangwakas na seksyon tungkol sa ethical considerations, tinutukoy ni Vugar ang kritikal na pangangailangan para sa responsibilidad habang nagsasama ang dalawang makapangyarihang teknolohiyang ito. Itinataas niya ang isang pangunahing tanong tungkol sa accountability: “Kung ang isang decentralized AI system ay gumawa ng harmful decision, sino ang responsable: ang developers, ang validators, o ang community?”
Ang tanong na ito ay nagha-highlight sa kumplikadong ethical labyrinth na dapat tahakin ng industriya. Nagbabala siya na ang decentralized nature ng mga sistemang ito ay hindi automatic na nag-aalis ng bias, sinasabi na “kung walang tamang checks, ang biases na nakapaloob sa AI models ay pwedeng kumalat sa distributed networks.”
Ang kanyang perspektibo ay nagbibigay-diin sa kahalagahan ng matibay na governance frameworks at transparent oversight, na tinitiyak na habang umuunlad ang teknolohiya, ang industriya ay nananatiling committed sa ethical standards at kaligtasan ng user.