IA e criptovalute: un connubio perfetto o imperfetto?

Come amante della tecnologia e sviluppatore appassionato di entrambi i settori, sono sempre stato affascinato dal potenziale delle tecnologie all'avanguardia per trasformare le industrie. Negli ultimi anni, una tecnologia che si sta facendo strada nel mondo delle criptovalute è l'intelligenza artificiale (IA). La fusione di IA e criptovalute ha aperto una pletora di opportunità, ma presenta anche una serie di limiti. Dipende dall'interpretazione dell'IA nell'ambito delle criptovalute: è la criptovaluta a essere alimentata dall'IA o è l'IA a essere alimentata dalla criptovaluta? In questo blog esploreremo il ruolo dell'IA nelle criptovalute, le sue capacità e i suoi limiti, i casi d'uso potenziali e le opportunità d'investimento.

Cos'è l'IA?

L'IA è un campo dell'informatica, in rapido sviluppo, incentrato sulla creazione di macchine intelligenti in grado di eseguire attività senza l'intervento umano. Grazie ai passi da giganti nell'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi dei dati, l'IA ha trovato applicazione in vari settori, incluso quello finanziario. Recentemente, gli LLM (large language model) come ChatGPT (ufficialmente noto come GPT3.5) si sono diffusi rapidamente in tutto il mondo. Il mercato delle criptovalute, con i suoi complessi algoritmi, i processi decisionali basati sui dati e la sua natura volatile, sembra essere un terreno perfetto per l'IA.

Come viene applicata l'IA nel settore delle criptovalute?

Uno dei ruoli principali dell'IA nel settore delle criptovalute è l'analisi dei dati. Il mercato delle criptovalute genera enormi quantità di dati, tra cui i dati storici dei prezzi, i volumi di intermediazione, il sentiment dei social media e i dati on-chain. L'analisi manuale di questi dati da parte di un'unica persona sarebbe irrealizzabile, se non impossibile. È qui che entra in gioco l'IA. Gli algoritmi di IA possono analizzare ingenti quantità di dati in tempo reale, identificare modelli e fare previsioni basate su dati storici, indicatori tecnici e sentiment di mercato. In questo modo, operatori finanziari e investitori ricevono un supporto nel prendere decisioni informate, gestire i rischi e ottimizzare le strategie di intermediazione. Un esempio che consente questo caso d'uso è The Graph (GRT), che indicizza i dati della blockchain attraverso i subgrafi.

Un altro caso d'uso potenziale dell'IA nelle criptovalute è il rilevamento delle frodi e la sicurezza. La natura anonima e decentralizzata delle criptovalute può attrarre truffatori e scammer. L'IA può rilevare attività sospette, tenere traccia delle transazioni e identificare potenziali comportamenti fraudolenti. Ad esempio, gli algoritmi di IA possono analizzare modelli di transazione, identificare attività insolite che possono indicare riciclaggio di denaro o altre attività illecite e dare l'allarme. Questo può essere utile per migliorare la sicurezza e l'integrità dell'ecosistema delle criptovalute e proteggere investitori e utenti dalle frodi. Questo aspetto è particolarmente interessante nel caso delle applicazioni decentralizzate come Web3 e DeFi. Ad esempio, SingularityNET (AGIX) è una piattaforma blockchain che consente a chiunque di creare, condividere e monetizzare i servizi di IA per qualsiasi applicazione, incluse le app Web3.

Limiti dell'IA

Il limite principali è rappresentato dalle grandi differenze nelle infrastrutture necessarie. L'IA richiede principalmente infrastrutture centralizzate poiché ogni operazione deve essere eseguita il più velocemente possibile. L'IA richiede miliardi, se non bilioni, di calcoli al secondo. Per questo motivo non può esistere un'IA nativa per le criptovalute, almeno allo stato attuale delle criptovalute. Come è noto, le criptovalute sono decentralizzate e soprattutto ottimizzate per la sicurezza e l'accesso pubblico. Ciò significa generalmente operazioni molto più lente rispetto a quelle che sarebbero possibili con un'infrastruttura centralizzata. Oltre ai limiti, l'uso dell'IA nel settore delle criptovalute comporta anche dei rischi che spesso vengono sottovalutati. L'IA è lungi dall'essere perfetta: ciò significa che può interpretare male i dati, prendere decisioni errate sulla base di tali dati e non rilevare casi di truffa o abuso. Vediamo che modelli complessi e di grandi dimensioni come ChatGPT spesso si sbagliano tranquillamente, "hanno allucinazioni" e inventano fonti che non esistono. Tutto ciò rappresenta un grande rischio per gli utenti, in particolare quando queste tecnologie vengono usate in ambiti finanziari come quello delle criptovalute.

L'importanza dell'IA nelle criptovalute è a mio avviso fortemente sopravvalutata. Negli ultimi mesi, una manciata di progetti che in qualche modo avevano a che fare con l'IA è salita alle stelle grazie all'esplosione esponenziale innescata da ChatGPT. Le opportunità per l'IA che sto esaminando attualmente sono, ad esempio, la proprietà distribuita dei modelli di IA, i calcoli multiparte per decentralizzare l'esecuzione dei modelli di IA e i modelli di incentivazione dei token per utilizzare la potenza di elaborazione degli utenti per abilitare l'IA.