AI και blockchain
Συχνά παρουσιάζουμε την τεχνητή νοημοσύνη και το blockchain σαν δύο ξεχωριστούς κόσμους. Από τη μία μοντέλα, δεδομένα και αλγόριθμοι. Από την άλλη smart contracts, κρυπτονομίσματα και αποκεντρωμένα δίκτυα. Στην πράξη όμως τα δύο οικοσυστήματα αρχίζουν να συναντιούνται όλο και πιο συχνά, δημιουργώντας νέες ευκαιρίες για προγραμματιστές, data engineers και όσους ασχολούνται με Web3.
Το AI δίνει νόημα στα δεδομένα. Το blockchain εξασφαλίζει ακεραιότητα και διαφάνεια στα δεδομένα. Ο συνδυασμός τους μπορεί να παράγει συστήματα που είναι ταυτόχρονα έξυπνα και αξιόπιστα.
Ενδιαφέρεσαι για ιδιαίτερα μαθήματα Πληροφορικής; δες τα μαθήματα ή επικοινώνησε μαζί μου.
Ανάλυση on chain δεδομένων με AI
Κάθε συναλλαγή στο blockchain αφήνει ψηφιακό αποτύπωμα που είναι δημόσιο και μόνιμο. Για έναν προγραμματιστή ή αναλυτή, αυτό σημαίνει τεράστιο όγκο δεδομένων
- ποιοι λογαριασμοί αλληλεπιδρούν μεταξύ τους
- ποια smart contracts έχουν έντονη δραστηριότητα
- πώς κινούνται κεφάλαια ανάμεσα σε πρωτόκολλα DeFi
- ποια μοτίβα εμφανίζονται πριν από επιθέσεις ή rug pulls
Τα κλασικά εργαλεία BI και SQL βοηθούν μέχρι ενός σημείου. Από εκεί και πέρα χρειάζεσαι AI και Machine Learning για να εντοπίσεις μοτίβα που δεν φαίνονται εύκολα με το μάτι.
Ενδεικτικές χρήσεις
- ανίχνευση ύποπτης δραστηριότητας και απάτης σε blockchain δίκτυα
- ομαδοποίηση διευθύνσεων που πιθανόν ανήκουν στο ίδιο ίδρυμα ή οντότητα
- πρόβλεψη ροών ρευστότητας σε DeFi pools
- ανάλυση συμπεριφοράς χρηστών σε Web3 εφαρμογές
Σε όλα αυτά, ο συνδυασμός SQL, Python και AI πάνω σε δεδομένα blockchain δημιουργεί ένα νέο πεδίο που απαιτεί εξειδικευμένους προγραμματιστές και αναλυτές.
Έλεγχος και ανάλυση smart contracts με AI
Τα smart contracts είναι προγράμματα που τρέχουν πάνω στο blockchain και διαχειρίζονται αξία. Ενα λάθος σε ένα smart contract μπορεί να κοστίσει εκατομμύρια. Μέχρι τώρα ο έλεγχος γινόταν κυρίως με χειροκίνητο code review και εξειδικευμένα εργαλεία στατικής ανάλυσης.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει σε επίπεδα όπως
- ανάλυση κώδικα Solidity ή άλλων γλωσσών για εντοπισμό γνωστών ευπαθειών
- αυτόματη παραγωγή περιγραφών smart contracts σε φυσική γλώσσα ώστε να καταλαβαίνουν και μη τεχνικοί τι κάνει ο κώδικας
- πρόταση σεναρίων testing και edge cases που μπορεί να μην είναι προφανή στον developer
- υποβοήθηση κατά τη συγγραφή κώδικα smart contracts με ασφαλή patterns
Ο στόχος δεν είναι να γράφει η τεχνητή νοημοσύνη ολόκληρα smart contracts χωρίς ανθρώπινο έλεγχο, αλλά να λειτουργεί σαν επιπλέον εργαλείο ασφάλειας και τεκμηρίωσης.
AI agents που αλληλεπιδρούν με Web3 πρωτόκολλα
Ένα ανερχόμενο πεδίο είναι οι AI agents, δηλαδή εφαρμογές που παίρνουν αποφάσεις και αλληλεπιδρούν με APIs και συμβόλαια. Στο πλαίσιο του Web3 αυτό σημαίνει agents που μπορούν να
- παρακολουθούν αγορές και πρωτόκολλα DeFi και να κάνουν απλές κινήσεις βάσει κανόνων
- βοηθούν χρήστες να πλοηγηθούν σε πολύπλοκα πρωτόκολλα με φυσική γλώσσα
- αυτοματοποιούν τακτικές ενέργειες, όπως rebalancing ή claim rewards
- λειτουργούν ως έξυπνοι βοηθοί για δημιουργούς NFT ή Web3 project owners
Εδώ η τεχνητή νοημοσύνη αναλαμβάνει τον ρόλο του εγκεφάλου, ενώ το blockchain λειτουργεί ως υποδομή εκτέλεσης συναλλαγών με διαφάνεια και κανόνες που δεν μπορούν να αλλαχθούν αυθαίρετα.
Χρήση blockchain για αξιόπιστα δεδομένα AI
Υπάρχει και η αντίστροφη σχέση. Πώς μπορεί το blockchain να βοηθήσει την τεχνητή νοημοσύνη.
Σε πολλά συστήματα AI υπάρχει πρόβλημα εμπιστοσύνης στα δεδομένα
- ποιος κατέγραψε τα δεδομένα εκπαίδευσης
- μπορούν να τροποποιηθούν μετά την καταγραφή
- πώς αποδεικνύεται ότι ένα μοντέλο εκπαιδεύτηκε πάνω σε συγκεκριμένα δεδομένα και όχι σε κάτι άλλο
Chain based μηχανισμοί μπορούν να χρησιμοποιηθούν για
- καταγραφή hash από datasets ώστε να εξασφαλίζεται ότι δεν αλλοιώθηκαν
- καταγραφή των βημάτων εκπαίδευσης ενός μοντέλου για λόγους συμμόρφωσης και auditing
- δημιουργία αγορών δεδομένων όπου οι συντελεστές ανταμείβονται με διαφανείς κανόνες
Έτσι η διαφάνεια και η ακεραιότητα του blockchain λειτουργούν ως αντίβαρο σε κάποια από τα προβλήματα εμπιστοσύνης που σχετίζονται με συστήματα AI.
Tokenization και κίνητρα για συμμετοχή σε AI οικοσυστήματα
Ενα ακόμη σημείο συνάντησης είναι τα κίνητρα. Πολλά project τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται
- δεδομένα
- υπολογιστική ισχύ
- ανθρώπινη αξιολόγηση αποτελεσμάτων
Με μηχανισμούς tokenization και smart contracts μπορούμε να
- ανταμείβουμε όσους παρέχουν δεδομένα ή σχολιασμό σε datasets
- μοιράζουμε έσοδα από μοντέλα σε όσους έχουν συμβάλει στη βελτίωσή τους
- οργανώνουμε αποκεντρωμένες κοινότητες που αποφασίζουν πώς θα εξελιχθεί ένα AI σύστημα
Εδώ χρειάζεται προσοχή για να μη μένουμε μόνο σε θεωρητικά tokenomics, αλλά να συνδέονται τα κίνητρα με πραγματική αξία και ποιοτικά αποτελέσματα.
Τι σημαίνουν όλα αυτά για προγραμματιστές και φοιτητές Πληροφορικής
Για κάποιον που ενδιαφέρεται για καριέρα σε AI και Web3, ο συνδυασμός AI και blockchain ανοίγει αρκετές διαδρομές
- ανάλυση blockchain δεδομένων με Python, SQL και Machine Learning
- ανάπτυξη ασφαλών smart contracts και εργαλείων auditing με βοήθεια AI
- δημιουργία Web3 εφαρμογών που ενσωματώνουν AI agents
- συμμετοχή σε projects που πειραματίζονται με αγορές δεδομένων και tokenized κίνητρα
Οι βάσεις όμως παραμένουν οι ίδιες
- γερή κατανόηση προγραμματισμού
- βασικά μαθηματικά και στατιστική για AI
- καλή γνώση δομών δεδομένων και αρχών ασφάλειας
- σταδιακή, πρακτική εξοικείωση με blockchain τεχνολογίες και Web3 εργαλεία
Αν θέλεις να εμβαθύνεις σε αυτόν τον συνδυασμό AI και blockchain και να δεις στην πράξη πώς μπορείς να αναλύεις δεδομένα Web3 ή να χτίζεις ασφαλείς εφαρμογές με έξυπνα συμβόλαια, μπορούμε να δουλέψουμε μαζί μέσα από μαθήματα όπως Ιδιαίτερα Μαθήματα Ανάλυση Blockchain και Web3 Δεδομένων με Python, Ιδιαίτερα Μαθήματα Solidity και Smart Contracts για Ethereum και Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning. Στόχος είναι να αποκτήσεις πρακτικό skillset σε ένα πεδίο όπου τα δύο οικοσυστήματα συναντιούνται και δημιουργούν πραγματικές ευκαιρίες.
