Синергия ИИ и блокчейн-технологий

Блокчейн — это неизменяемый реестр, который проверяет и сохраняет данные в распределённой сети компьютеров. Искусственный интеллект, в свою очередь, способен обрабатывать огромные массивы информации, анализировать их и делать на основе этого прогнозы.

Искусственный интеллект и блокчейн уже стали важными элементами современной цифровой среды. Но самое интересное начинается тогда, когда они начинают работать в тандеме. По данным исследования Spherical Insights, комбинация ИИ и блокчейна уже сегодня рассматривается как ключевой фактор будущих технологических прорывов и может превратиться в индустрию с миллиардными оборотами в течение следующего десятилетия.

В этом материале мы расскажем, как эти технологии взаимно компенсируют слабые стороны друг друга, и в каких сферах их объединение может принести реальную пользу.

Что такое искусственный интеллект?

Как определяет IBM, «Искусственный интеллект использует компьютеры, данные и иногда машины, чтобы имитировать способность человека решать задачи и принимать решения».

Интеллектуальные системы помогает компьютерам делать то, что раньше мог делать только человек. В него входят основные направления, например::

• Машинное обучение (ML),
• Обработка естественного языка (NLP),
• Распознавание шаблонов и закономерностей.

Все они работают на основе алгоритмов, обученных на больших массивах данных. Эти алгоритмы могут делать прогнозы, автоматизировать рутинные процессы и поддерживать принятие решений на основе данных.

Что такое блокчейн?

Блокчейн — это распределённый реестр, который проверяет и хранит данные прозрачно и неизменно. Он представляет собой децентрализованную сеть из компьютеров (или узлов), где каждый участник имеет копию общей базы данных. Когда происходит транзакция, она становится частью блока — группы операций. Узлы проверяют её по принципу большинства, и после верификации блок навсегда встраивается в цепочку. Этот процесс повторяется снова и снова.

Первой по-настоящему децентрализованной сетью стал Bitcoin. Он дал возможность передавать данные и стоимость напрямую от пользователя к пользователю — без посредников и централизации.

Сегодня распределённый реестр применяется в различных отраслях: от финансов и здравоохранения до образования и государственного управления. Он обеспечивает прозрачность, защиту от подделки данных, безопасность, автоматизацию, экономию ресурсов и множество других преимуществ. Однако главными препятствиями на пути к массовому внедрению остаются проблемы масштабируемости и конфиденциальности.

Как ИИ усиливает блокчейн?

Умные алгоритмы и реестровые технологии находятся в синергетических отношениях: одна технология дополняет другую. В ряде сценариев именно интеллектуальные системы помогают сети узлов стать более безопасным, масштабируемым, эффективным и управляемым.

Улучшение безопасности и эффективности

Искусственный интеллект может анализировать и обучать консенсусные механизмы блокчейна — делая транзакции быстрее, снижая задержки и улучшая масштабируемость. Он может сканировать исходный код и выявлять баги, а также математически доказывать отсутствие целых классов уязвимостей. О том, как работают консенсусные механизмы и почему от них зависит устойчивость сети, можно прочитать здесь.

Модели искусственного интеллекта, обученные на базе умных контрактов, способны выявлять риски, формировать ценообразование активов, автоматизировать сделки и управлять казначейством. Механизмы децентрализованного управления и роль DAO в экосистеме Web3 подробно разобраны в отдельной статье.

Умные алгоритмы также могут внедрять динамические процентные ставки в кредитных протоколах и корректировать их в режиме реального времени.

Примеры:

• Compound и Aave используют алгоритические решения для управления ликвидностью;
• Gnosis Official и Monarch DAO — для внедрения AI-управления;
• Balancer и Bancor — для анализа цепочек ликвидности;
• Chainalysis и CipherTrace — для борьбы с мошенничеством и взломами.

ИИ-агенты — это первые поколения ИИ-моделей, способные выполнять команды пользователя автоматически. Также искусственный интеллект может персонализировать интерфейс Web3-протокола, например, подстраивать ленту событий или уведомлений под историю операций пользователя.

Масштабируемость блокчейна с помощью ИИ

Благодаря аналитическим способностям ИИ, блокчейн может решать технические проблемы масштабирования. Вместо ресурсоёмких алгоритмов, таких как Proof of Work, появляется возможность внедрять AI-подсказки в консенсусный уровень — он будет динамически реагировать на загрузку сети, снижая энергопотребление и повышая производительность.

Также ИИ может быть полезен при шардинге — это когда база данных делится на отдельные фрагменты (shards), которые обрабатываются параллельно, ускоряя выполнение операций. Такие децентрализованные финтех-системы, как Ethereum, Avalanche и другие проекты первого уровня (L1), уже применяют шардинг или активно идут к его внедрению. Принципы шардинга и его роль в масштабировании Ethereum мы подробно объясняли в отдельном гайде.

Как блокчейн усиливает искусственный интеллект?

В отличие от других технологий, Web3-инфраструктура изначально приспособлен для масштабного обеспечения прозрачности, подотчётности и защиты от подделок — именно тех параметров, которые необходимы для надёжного управления входными и выходными данными ИИ.

Целостность и качество данных

ИИ-модели обучаются на огромных объёмах данных, выявляя закономерности и строя правила, на основе которых они делают прогнозы или формируют ответы на запросы пользователя. Однако сам процесс построения миллиардов параметров ИИ происходит в «чёрном ящике» — закрытой и непрозрачной среде, которая остаётся вне контроля. Более того, большинство современных ИИ-моделей жёстко централизованы.

Это порождает такие проблемы, как:

• снижение достоверности данных,
• «галлюцинации» нейронных сетей  (выдуманные факты),
• искажения и предвзятость,
• риски нарушения авторских прав.

Решение — контроль над источниками и управлением данными, и здесь на помощь приходит блокчейн.

Распределённый реестр отлично работает как децентрализованная система для хранения и проверки данных, нужных ИИ для обучения.. Он помогает снизить риски — как для владельцев данных, так и для конечных пользователей ИИ.

Сеть узлов обеспечивает надёжность данных через:

• Единую и проверяемую базу данных (можно отследить, кто создал исходные данные, откуда они взяты, и какие авторские права на них распространяются);
• Контроль доступа и смарт-контракты (управление правами доступа и безопасный обмен данными между участниками);
• Полную прозрачность (все стороны видят в реальном времени происхождение и использование данных).

Децентрализованные ИИ-модели (DeAI)

Одним из самых интересных направлений на стыке блокчейна и ИИ являются децентрализованные ИИ-модели (DeAI). DeAI — это системы, где искусственный интеллект работает на основе прозрачных, распределённых и управляемых сообществом структур. Они предлагают: защиту личных данных, реальное владение данными и более справедливую цифровую среду.

В отличие от централизованных моделей, DeAI-проекты открыты для всех. Участники могут вносить свои данные, вычислительные мощности или идеи и получать за это вознаграждение.

Примеры:

• Ocean Protocol и Bittensor — вознаграждают пользователей за предоставленные данные;

Near Protocol, Akash Network и Filecoin — предоставляют децентрализованные хранилища и вычислительные ресурсы для работы DeAI.

Применение синергии ИИ и блокчейна

Здравоохранение

Благодаря своей децентрализованной и защищённой структуре, криптографическая база данных отлично подходит для хранения чувствительной медицинской информации. Искусственный интеллект изучает данные, например снимки и истории болезни, чтобы лучше понимать картину и точнее оценивать проблемы со здоровьем.

Управление данными пациентов

Интеграция ИИ-алгоритмов в блокчейн-системы позволяет безопасно обмениваться и обрабатывать медицинские записи. Это даёт возможность развивать персонализированную медицину.

Улучшение диагностики

Вычислительные модели помогают врачам ставить более точные диагнозы быстрее — и при этом не нарушает конфиденциальность. Это позволяет разрабатывать индивидуальные схемы лечения.

Конфиденциальность данных

Связка ИИ и блокчейна делает возможным безопасный обмен медицинскими записями и результатами исследований — например, в рамках клинических испытаний. Интеллектуальные решения позволяют анализировать данные, выявлять тенденции и потенциальные исходы, помогая врачам и учёным.

Отказоустойчивость системы

Поскольку медицинская информация хранится не на одном сервере, а в распределённой сети, исключается риск единой точки отказа. Перенос данных пациентов в сеть узлов позволяет создать глобальный медицинский реестр, доступный для всех авторизованных участников системы.

Клинические исследования

Учёные из разных стран могут работать над одним проектом, используя ИИ-поддерживаемые блокчейн-хранилища. Это ускоряет обмен данными и делает сотрудничество более эффективным. Подробнее о том, как искусственный интеллект и токенизация помогают клиническим исследованиям, читайте в статье TokenFi.

Компании, применяющие ИИ и блокчейн в медицине:

Medicalchain, Avaneer Health, BurstIQ Inc, Chronicled Inc, CloudMedx, EncrypGen, Guardtime, Path AI, Patientory.

Финансовые технологии

После децентрализованных финансов (DeFi) на сцену выходят PayFi — новые сервисы, которые переводят традиционные финансы на реестровые технологии. Это даёт прозрачность, эффективность, автоматизацию и массу новых сценариев использования. В связке с умными алгоритмами DeFi становится ещё более мощным: от анализа рисков до прогнозирования цен и оптимизации ресурсов. Подробнее о том, как устроены децентрализованные финансы и за счёт чего они работают, мы подробно разбирали в отдельном материале.

Улучшенные DeFi-сервисы

Модели машинного обучения уже активно используются в DeFi-протоколах для: децентрализованного кредитного скоринга (DCS), построения оптимальных торговых маршрутов, анализа поведения участников стейкинга, прогнозирования цен, оценки рисков, кроссчейн-анализа ликвидности и управления DAO-структурами. Больше об этом — в материале о применении интеллектуальных решений в DeFi. О том, как ИИ-агенты уже применяются в DeFi и какие проекты считаются наиболее перспективными, мы писали ранее тут.

Выявление мошенничества

ИИ и блокчейн работают вместе, чтобы распознавать и предотвращать подозрительные транзакции.

Управление рисками

Вычислительные модели могут выявлять уязвимости в коде смарт-контрактов, а также оценивать жизнеспособность токеномики проектов. Разработчики всё чаще используют LLM-модели, чтобы тестировать и оптимизировать контрактные сценарии.

Динамические NFT

Искусственный интеллект расширяет функциональность NFT, добавляя модули рекомендаций, отслеживание происхождения, анализ трендов и другие функции.

Примеры из практики

Децентрализованные биржи, такие как Uniswap, 1inch, 0xProtocol, CoW Swap, не только позволяют торговать токенами, но и собирают огромные массивы данных о транзакциях — это база для ИИ-анализа рыночных паттернов и поведения трейдеров.

Управление цепочками поставок (Supply Chain Management)

Когда ИИ используется в связке с умными контрактами на Web3-инфраструктуре, он может автоматически выполнять задачи при выполнении заданных условий. Например, если данные о складе фиксируются на блокчейне, нейронные сети могут определить, когда делать заказ поставщику, учитывая сезонность, спрос и аналитику из предыдущих продаж.

Прозрачность и неизменяемость

При переносе данных цепочки поставок в распределённый реестр обеспечиваются полная прозрачность и защита от подделок. Это снижает количество ошибок и случаев мошенничества. ИИ, в свою очередь, способен выявлять подозрительные схемы и аномалии.

Оптимизация затрат

Интеллектуальные решения могут использовать блокчейн-записи об остатках товара, чтобы построить прогнозную модель. С её помощью можно лучше контролировать запасы, тратить меньше и принимать решения на данных, а не интуиции.

Проверка подлинности

Сеть узлов позволяет отслеживать товар от места происхождения до конечного потребителя. Это упрощает контроль происхождения и позволяет бороться с подделками.

Соблюдение ESG-принципов

Умные алгоритмы и Web-протоколы могут фиксировать происхождение сырья, углеродный след и соответствие этическим стандартам (например, отказ от продукции, связанной с жестоким обращением с животными или детским трудом).

Примеры проектов:

• LangChain — использует искусственный интеллект и блокчейн для мониторинга медицинских поставок в странах с низким доходом, снижая мошенничество;
• Oracle Fusion — объединяет агентные ИИ-приложения и децентрализованную архитектуру для управления логистикой, обслуживанием и запасами;
• IBM Food Trust и Walmart — отслеживают путь свежих продуктов от фермы до полки;
• De Beers Group — использует платформу Tracr, чтобы подтверждать происхождение алмазов с помощью сети узлов.

Кибербезопасность

Модели машинного обучения часто работают на централизованных серверах, что делает их уязвимыми к сбоям. Блокчейн решает эту проблему, предоставляя распределённую инфраструктуру хранения данных, обновляемую в реальном времени через оракулы и управляемую смарт-контрактами.

Как только блок попадает в цепочку — изменить его невозможно. Это даёт ИИ-системам дополнительную защиту от взломов, атак и несанкционированного доступа. Блокчейн-поддерживаемые ИИ-системы могут: задавать чёткие параметры управления, шифровать данные и использовать токенизацию для безопасного и приватного хранения информации.

Токенизированные данные не только защищены от манипуляций, но и могут быть монетизированы, давая их владельцам возможность участвовать в экономике реестровых технологий и искусственного интеллекта. Связь нейронных сетей и криптографической базы данных дает максимальную степень безопасности и устойчивость к киберугрозам. О самых распространённых схемах мошенничества в DeFi и способах защиты мы подробно писали в отдельном материале.

Примеры кейсов в кибербезопасности:

• Управление цифровой идентичностью,
• Аудит с защитой от подделок,
• Токенизация персональных данных,
• Децентрализованная система угроз и аналитики,
• Защита от DDoS-атак.

Проблемы интеграции ИИ и блокчейн-технологий

Технические сложности

Блокчейн — это децентрализованная одноранговая сеть, работа которой строится на консенсусе узлов и валидации блоков. Эти процессы требуют высокой вычислительной мощности и объёмного хранилища данных. ИИ, в свою очередь, тоже чрезвычайно ресурсоёмок. Объединение двух таких технологий — шаг в будущее, но он усугубляет проблему масштабируемости, особенно в перегруженных сетях.

Кроме того, сложность архитектуры ИИ-моделей затрудняет их интеграцию в DeFi-протоколы. Сети узлов — это замкнутые и автономные системы, каждая со своими правилами и механизмами управления. Чтобы «состыковать» их с ИИ, нужно добиться высокой степени совместимости и гибкости.

DeFi также сталкивается с алгоритмическими искажениям (bias), заложенными в ИИ-модели. Для по-настоящему честной системы эти искажения необходимо устранять.

Этические и правовые вызовы

Существуют серьёзные вопросы по этике и авторским правам, особенно в части обучения ИИ. Нередко ИИ-модели обучаются на чувствительных или авторских данных, не уведомляя об этом ни создателей, ни владельцев контента. Даже распределённый реестр не всегда может гарантировать отслеживаемость происхождения данных или защитить права автора.

Яркий пример — скандал вокруг Ghibli Art, когда ИИ-система ChatGPT создала мультяшные изображения на основе реальных фотографий всего за пару секунд. Однако автор оригинального визуального стиля остался без упоминания и компенсации. Это очевидное нарушение авторского права и кража интеллектуальной собственности. А учитывая взрывной рост проектов, связанных с искусственным интеллектом и Web3-инфраструктурой, нормативная база просто не поспевает за реальностью. Подробнее об этом — в статье Harvard Business Review о проблеме массового воровства интеллектуальной собственности в сфере ИИ.

Проблемы с конфиденциальностью данных

ИИ-модели обучаются на огромных массивах данных, часто в непрозрачной, закрытой среде. Эти данные поступают из разных источников — без согласия их владельцев или даже их ведома. Такой подход противоречит законам о конфиденциальности и правам на данные. ИИ-платформы, как правило, игнорируют происхождение данных, что нарушает не только этические принципы, но и правовые нормы в отношении частной информации.

Нужны строгие юридические рамки и чёткое регулирование, чтобы защитить личные и корпоративные данные от недобросовестного использования и угроз кибербезопасности. Подробная информация есть в статье IBM о рисках для конфиденциальности данных в эпоху ИИ.

Взгляд в будущее: ИИ и блокчейн

Связка искусственного интеллекта и блокчейна открывает много новых возможностей — в финансах, медицине, логистике и даже госуправлении. Если Web3 — это про глобальную координацию, безопасный обмен данными и снижение уровня доверия к посредникам, то умные алгоритмы приносят человекообразный интеллект и алгоритмическую эффективность в каждый цифровой процесс.

Всё больше компаний стремятся «взломать систему» и внедряют ИИ и распределённый реестр в реальную практику: автоматизация, интеллектуальные системы, повышение эффективности — это уже не теория, а рабочие инструменты. Интеллектуальные системы делают многие привычные IT-продукты устаревшими, а сеть узлов — рушит традиционные модели управления. Вместе они могут заменить централизованные посредники криптографическими гарантиями и автоматизировать бизнес-процессы ради повышения производительности и снижения затрат.

Назад пути уже нет. Любая компания, ориентированная на будущее, должна включить ИИ и Web3-протоколы в свой технологический стек — иначе её ждёт технологическое отставание.