Báo cáo IC3: AI tăng cường bảo mật hợp đồng thông minh, đường ống AI phi tập trung làm giảm chi phí nhưng thiếu bằng chứng định lượng

IC3 cho biết trong báo cáo đăng trên X vào ngày 8 tháng 6 rằng các mô hình học máy có thể cải thiện đáng kể an toàn hợp đồng thông minh và phát hiện lừa đảo; các hệ thống giao dịch do AI điều khiển có thể tạo điều kiện cho sự cấu kết giữa các tác nhân tự chủ và tạo ra lợi thế không công bằng; hạ tầng mật mã có thể xây dựng các kênh dữ liệu chống bị giả mạo để huấn luyện các mô hình AI; hiện không có bằng chứng định lượng công khai nào chứng minh rằng các kênh AI phi tập trung có thể giảm chi phí đầu-cuối hoặc cải thiện chỉ số một cách hiệu quả.

Bốn kết luận cốt lõi của báo cáo

Bốn phát hiện nghiên cứu đã được IC3 xác nhận trong báo cáo:

AI khiến tiền mã hóa linh hoạt hơn: Các mô hình học máy có thể cải thiện đáng kể an toàn hợp đồng thông minh, tăng cường năng lực xử lý dữ liệu trong thế giới thực và tối ưu hóa phát hiện lừa đảo

Một lối đi mới cho hành vi lạm dụng thị trường: Các hệ thống giao dịch do AI điều khiển có thể khiến các tác nhân tự chủ cấu kết với nhau, đồng thời tạo ra lợi thế nội bộ không công bằng thông qua các chiến lược thiếu minh bạch

Công nghệ mã hóa bảo đảm chuỗi cung ứng AI: Hạ tầng mật mã có thể xây dựng các kênh dữ liệu có mức độ an toàn cao, đáng tin cậy và chống bị giả mạo để huấn luyện mô hình AI

Thẩm định phi tập trung trong thực tế: Hiện gần như không có bằng chứng định lượng công khai nào chứng minh rằng các kênh AI phi tập trung thực sự có thể giảm chi phí đầu-cuối hoặc cải thiện chỉ số

Nhận xét kỹ thuật cốt lõi của Ari Juels

Trong báo cáo, Ari Juels chỉ ra sự khác biệt căn bản giữa hai công nghệ: mật mã là công nghệ “cứng”, dựa trên các nguyên ngữ mật mã có thuộc tính an toàn nghiêm ngặt và quy trình rõ ràng; AI là công nghệ “mềm”, vì không ai có thể hiểu hoàn toàn hoặc hoàn toàn tin tưởng vào các mô hình mà nó dựa vào. Ông cho biết việc kết hợp hai thứ đó một cách đơn giản “giống như hàn thạch” nhưng nếu kết hợp đúng cách, mật mã có thể chuyển hóa tính linh hoạt của AI thành các hệ thống an toàn, đáng tin cậy và mức độ tự chủ cao.

Giulia Fanti cũng nhấn mạnh rằng số lượng nghiên cứu khổng lồ khiến việc phân biệt thông tin hiệu quả với thông tin không hiệu quả trở nên rất khó khăn; báo cáo nhằm phác họa định hướng nghiên cứu blockchain trong 10 năm tới cho giới học thuật, đồng thời cung cấp lộ trình R&D cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

Báo cáo IC3 đánh giá AI phi tập trung dựa trên những căn cứ cụ thể nào?

Báo cáo IC3 nêu rõ rằng mặc dù ngành công nghiệp đang ra sức quảng bá những lợi thế của các kênh AI phi tập trung, nhưng hiện gần như không có bằng chứng công khai định lượng nào chứng minh rằng các kênh AI phi tập trung thực sự có thể giảm chi phí đầu-cuối hoặc cải thiện các chỉ số hiệu năng. Báo cáo không phủ nhận hoàn toàn tiềm năng của AI phi tập trung, mà chỉ ra sự thiếu hụt dữ liệu xác minh công khai hiện có.

“Công nghệ mã hóa bảo đảm chuỗi cung ứng AI” cụ thể là gì?

Theo báo cáo IC3, hạ tầng mật mã có thể xây dựng các kênh dữ liệu có mức độ an toàn cao, đáng tin cậy và chống bị giả mạo để huấn luyện mô hình AI. Ý nghĩa của hướng đi này nằm ở chỗ: đảm bảo các nguồn dữ liệu được dùng để huấn luyện mô hình AI là đáng tin cậy và không bị kẻ xấu sửa đổi một cách ác ý, từ đó nâng cao mức độ tin cậy tổng thể của hệ thống AI.

Báo cáo này có giá trị nhất đối với những độc giả nào?

Khi công bố báo cáo, Giulia Fanti cho biết báo cáo vạch ra định hướng phát triển nghiên cứu blockchain trong 10 năm tới cho giới học thuật, đồng thời cung cấp lộ trình R&D quan trọng cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Báo cáo được viết bởi hơn 20 nhà nghiên cứu đến từ cả ngành công nghiệp và học thuật, kéo dài trong vài tháng.