Искусственный интеллект революционизирует dApps, совершенствует смарт-контракты, экосистемы DeFi и блокчейна, а также поднимает вопросы безопасности и децентрализации.

Ключевые инновации искусственного интеллекта в dApps

1. Умные смарт-контракты — искусственный интеллект позволяет использовать адаптивные контракты, оптимизирующие комиссии, выявляющие эксплойты и адаптирующиеся к рыночным условиям (например, Fetch.ai).
2. DeFi на базе искусственного интеллекта — улучшает управление рисками, обнаружение мошенничества и автоматизированные портфельные стратегии (например, Numerai).
3. Децентрализованные торговые площадки с искусственным интеллектом — блокчейн обеспечивает прозрачную и стимулированную торговлю моделями искусственного интеллекта (например, Bittensor).
4. Оракулы искусственного интеллекта — повышает точность данных для dApps за счет проверки и обработки сложных входных данных (например, DIA).
5. Создаваемые искусственным интеллектом NFT и игры — создание динамичных NFT и адаптивных игровых интерфейсов (например, Alethea AI).

Трудности в децентрализованных приложениях на базе искусственного интеллекта

1. Риски централизации

Большинство моделей искусственного интеллекта требуют больших вычислительных мощностей и часто полагаются на поставщиков централизованных облачных услуг (например, AWS, Google Cloud).

Это противоречит принципам децентрализации блокчейна и создает потенциальные точки сбоя.

Такие решения, как децентрализованные вычислительные сети (например, Akash, Gensyn), направлены на решение этой проблемы, но пока находятся на ранней стадии.

2. Регуляторная неопределенность

Если смарт-контракт, управляемый искусственным интеллектом, примет ошибочное решение (например, неправильная ликвидация в DeFi), кто несет ответственность — разработчик, модель искусственного интеллекта или DAO?

Правительства могут ввести строгие правила в отношении финансовых приложений на базе искусственного интеллекта, что может затормозить инновации.

Соблюдение требований усложняется, когда ИИ работает в нескольких юрисдикциях.

3. Высокие затраты на искусственный интеллект в сети

Обучение и запуск моделей искусственного интеллекта в блокчейне обходятся непомерно дорого из-за платы за газ и ограничений по хранению.

Новые решения, такие как машинное обучение с нулевым уровнем знаний (zKML) и искусственный интеллект вне сети с внутрисетевой верификацией, могут снизить затраты.

Решения по масштабированию уровня 2 могут помочь, но эффективность остается проблемой.

Будущие возможности искусственного интеллекта в dApps

1. Автономные DAO, управляемые искусственным интеллектом

Искусственный интеллект может заменить голосование людей в DAO, принимая решения на основе анализа данных в реальном времени.

Пример: DAO с искусственным интеллектом, управляющий протоколом DeFi, может автоматически корректировать процентные ставки или параметры безопасности без предложений.

2. Самооптимизирующиеся блокчейны

Механизмы консенсуса, управляемые искусственным интеллектом, могут динамически регулировать размер блока, тарифы или протоколы безопасности в целях повышения эффективности.

Сети могут «учиться» на прошлых атаках (например, 51% атак), чтобы предотвратить будущие эксплойты.

3. Протоколы DeFi, курируемые искусственным интеллектом

Платформы DeFi могут использовать искусственный интеллект для автоматической ребалансировки пулов ликвидности, прогнозирования сбоев или внесения злоумышленников в черный список.

Пример: протокол кредитования на основе искусственного интеллекта может корректировать требования к залоговому обеспечению в режиме реального времени в зависимости от волатильности рынка.