Due dei temi più caldi del settore IT di questo momento sono l’Intelligenza Artificiale e la blockchain. Sebbene gli scopi per cui sono state create sono diversi, durante gli ultimi anni queste due tecnologie sono riuscite a dare vita a fruttuose osmosi. Questi nodi sinergici riguardano più layer, partendo dal basso livello dell’infrastruttura fino ad arrivare al livello più vicino all’utente degli ambiti di applicazione.
Assistiamo a casi di uso nel mondo reale in cui l’AI beneficia dell’infrastruttura e delle capacità di validazione dei dati messe a disposizione della blockchain, ma anche a situazioni in cui i ruoli si invertono ed è la blockchain a usufruire delle capacità di audit e di analisi offerte dall’Intelligenza Artificiale.
I dati al cuore di tutto
La blockchain nasce come libro mastro digitale in cui salvare transazioni, ma con l’introduzione degli Smart Contract si trasforma in una delle tecnologie più interessanti per la gestione dei dati, grazie a capacità di validazione e tracciabilità difficilmente replicabili da altri software. I dati sono al centro della sua vocazione, e ogni funzionalità nella blockchain ruota intorno alla gestione dei dati, siano essi nativi o importati dal mondo esterno.
Specularmente, anche l’AI si nutre di dati: i processi di training impiegati dal Machine Learning hanno infatti il dato come elemento centrale. Grazie alle sue capacità di validazione, la blockchain si propone come tecnologia di storage preferenziale per affrontare alcune sfide ancora calde relative all’AI, come ad esempio la questione etica della giustificazione dell’origine del dato, ossia il problema della “Explainable AI”. La blockchain può infatti assicurare l’immutabilità dei dati impiegati per il training, e le garanzie così offerte di tracciabilità e univocità possono essere un valido aiuto nell’individuazione dei deep fake creati con l’intelligenza artificiale.
Un’infrastruttura ottimizzata per gli agenti AI
Grazie a ChatGPT e gli altri chatbot in commercio, le capacità dell’AI sono sotto gli occhi di tutti, ma per molte aziende l’interazione tramite prompt non si presta a un’integrazione ottimale con le pipeline dei loro processi. Per venire incontro a queste specifiche esigenze di interoperabilità, una soluzione ottimale è offerta dagli agent AI (programmi residenti in cloud e richiamabili tramite web service).
Sono stati sviluppati agent per gli ambiti più diversi, a partire dalla finanza fino alla medicina, declinati secondo svariate tipologie, a secondo che seguano una logica di stimoli e risposte oppure che siano strutturati su modelli di apprendimento progettati per imitare più da vicino i comportamenti umani. Diversi progetti hanno dimostrato che gli sviluppatori di agent AI possono beneficiare di un’infrastruttura su blockchain: in questo modo possono avere accesso a costi contenuti e trasparenti, ambienti di programmazione ottimizzati, marketplace preferenziali, e anche alla possibilità di partecipare attivamente alla gestione dell’infrastruttura, installando un nodo sui propri server.
La blockchain semplifica anche la gestione per le aziende clienti finali che, grazie alla decentralizzazione delle forniture su più nodi, non devono temere fastidiosi outage né preoccuparsi di dispendiose strategie di backup o garanzia del servizio.
Audit della blockchain con l’AI
Una criticità di ogni progetto blockchain è garantire la sicurezza del proprio ecosistema, proteggendo transazioni e pool di liquidità da software maliziosi. Un’importante fetta del budget di sviluppo di una blockchain è dedicata perciò alle attività di audit e penetration testing, solitamente svolti da enti certificati, oppure da hacker white hat a caccia di bounty.
Ultimamente, a queste opzioni si è aggiunta anche la possibilità di validare la sicurezza della propria blockchain eseguendo smart contract creati dall’intelligenza artificiale. Grazie alla corposa banca dati raccolta, i modelli di Machine Learning sono infatti in grado di produrre software che eseguono audit mirati e specializzati in ambiti particolari della sicurezza. Questi software sono in grado di eseguire con limitata supervisione umana verifiche del token stesso e di tutti gli smart contract impiegati dal layer principale o da eventuali protocolli aggiuntivi.
Sinergie nel campo della medicina di precisione
La medicina di precisione, o medicina personalizzata, è un approccio sanitario che adatta i trattamenti medici ai singoli pazienti in base alle loro informazioni genetiche e a fattori ambientali. Per raggiungere questo obiettivo, la medicina di precisione richiede che grandi quantità di dati vengano raccolti, analizzati e condivisi in modo sicuro tra operatori sanitari e ricercatori.
Questo requisito ha reso l’ambito della medicina di precisione un ecosistema preferenziale per l’impiego di tecnologie di intelligenza artificiale basate su blockchain: in questo modo è stato possibile consentire l’analisi di set di dati complessi in modo efficiente, senza rinunciare alla sicurezza e alla trasparenza richiesta da pazienti e operatori sanitari riguardo alla condivisione di questi dati sensibili.
Sinergie nel campo finanziario
Uno dei campi che ha maggiormente beneficiato della sinergia tra AI e blockchain è quella degli investimenti. La combinazione di RWA (Real World Asset, ossia la possibilità di fare trading di asset reali sotto forma di token digitali) e intelligenza artificiale ha dato vita a interessanti soluzioni di gestione dei portafogli, anche con una supervisione umana limitata.
L’enorme quantità di serie storiche analizzate dai modelli di Machine Learning ha prodotto generazioni di smart contract che cercano di adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato in modo da preservare il capitale in gestione entro range di volatilità prestabiliti.
