# AI และ Blockchain Convergence: เหตุใดเทคโนโลยีทั้งสองจึงต้องการกันและกันในปี 2569

> AI รวบรวมอำนาจและสร้างปัญหาความไว้วางใจ blockchain กระจายอำนาจและตรวจสอบ — ทั้งสองสร้างโครงสร้างพื้นฐานเสริมสำหรับการประมวลผล แหล่งที่มาของข้อมูล และตัวแทนอัตโนมัติ

เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงมากที่สุดสองอย่างในยุคของเรา—ปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชน—มีความเกี่ยวพันกันมากขึ้น AI กำลังเคลื่อนที่อย่างรวดเร็วและรวมศูนย์พลังไว้ในห้องปฏิบัติการหลักๆ เพียงไม่กี่แห่ง บล็อกเชนนำเสนอการกระจายอำนาจ การตรวจสอบ และการประสานงานที่โปร่งใส การบรรจบกันของพวกเขาไม่ใช่วงจรที่เกินจริง เป็นการตอบสนองเชิงโครงสร้างต่อปัญหาที่แท้จริงที่แต่ละเทคโนโลยีสร้างขึ้นเพื่ออีกฝ่ายหนึ่ง

## ทำไม AI เพียงอย่างเดียวถึงเป็นปัญหา

ระบบ AI สมัยใหม่ ไม่ว่าจะเป็นโมเดลระดับ GPT ตัวสร้างรูปภาพ และระบบเอเจนต์ ล้วนมีความสามารถที่โดดเด่น พวกเขายังมีปัญหาเชิงโครงสร้างที่ร้ายแรงอีกด้วย:

- **ความเข้มข้น**: ห้องทดลองจำนวนหนึ่ง (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI) ควบคุมขอบเขต
- **ความทึบ**: ผู้ใช้ไม่สามารถตรวจสอบได้ว่าข้อมูลใดที่ฝึกฝนโมเดลหรือกระบวนการใดที่สร้างเอาต์พุต
- **ช่องว่างในการพิสูจน์**: เนื้อหาที่สร้างโดย AI นั้นแยกไม่ออกจากเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้นมากขึ้นเรื่อยๆ
- **ปัญหาความน่าเชื่อถือ**: เมื่อ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้คนก็ประสบปัญหาในการตรวจสอบการอ้างสิทธิ์ของ AI
- **ความเข้มข้นของการประมวลผล**: การฝึกอบรมต้องใช้ศูนย์ข้อมูลระดับไฮเปอร์สเกลที่ควบคุมโดยผู้ให้บริการคลาวด์เพียงไม่กี่ราย

แต่ละปัญหาก่อให้เกิดความเสี่ยง ได้แก่ การกระจุกตัวของตลาด ศักยภาพในการบิดเบือน การฉ้อโกงเชิงลึก ข้อมูลที่ผิด และความเปราะบางของโครงสร้างพื้นฐาน

## เหตุใด Blockchain เพียงอย่างเดียวจึงมีจำกัด

Blockchain มีข้อจำกัดของตัวเอง:

- **ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ขัดแย้งกัน** ยังคงมีการนำไปใช้ในกรณีการใช้งานทางการเงินเป็นส่วนใหญ่
- **ข้อมูล "ในโลกแห่งความเป็นจริง" ส่วนใหญ่** ที่เข้าสู่บล็อกเชนยังไม่ได้รับการยืนยัน
- **การประสานงานด้วยตนเอง** สำหรับการตัดสินใจที่ซับซ้อนนั้นช้า
- **ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI** ในปัจจุบันส่วนใหญ่จะเลี่ยงผ่านบล็อกเชน

เทคโนโลยีทั้งสองมีจุดแข็งที่เสริมกันซึ่งแก้ไขจุดอ่อนของกันและกัน

## ที่ที่ AI และ Blockchain มาบรรจบกัน

### 1. การคำนวณ AI แบบกระจายอำนาจ

การฝึกอบรมและการใช้งานโมเดล AI สมัยใหม่ต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาล ไฮเปอร์สเกลเลอร์แบบรวมศูนย์ครองตลาดนี้ด้วยอำนาจการกำหนดราคาที่สอดคล้องกัน เครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจายอำนาจกำลังเกิดขึ้น:

- **Render Network** ประสานงานความจุ GPU ทั่วโลกสำหรับ AI และการเรนเดอร์ปริมาณงาน
- **Akash Network** นำเสนอการประมวลผลบนคลาวด์แบบกระจายอำนาจ
- **io.net** รวบรวมคลัสเตอร์ GPU สำหรับปริมาณงาน AI โดยเฉพาะ
- **Bittensor** ให้รางวัลโหนดสำหรับการสนับสนุนโมเดลอัจฉริยะ AI ไปยังเครือข่ายที่ใช้ร่วมกัน

เครือข่ายเหล่านี้จะไม่แทนที่ AWS สำหรับทุกสิ่ง แต่ได้ให้บริการปริมาณงานจริงในราคาที่แข่งขันได้อยู่แล้ว โดยผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จากต้นทุนที่ต่ำกว่าและผู้ให้บริการก็มีรายได้จากฮาร์ดแวร์ที่ไม่ได้ใช้งาน

### 2. แหล่งที่มาของข้อมูลการฝึกอบรม AI

การฟ้องร้องห้องปฏิบัติการ AI เกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรมได้แพร่ขยายออกไป ปัญหาหลัก: โมเดล AI ฝึกฝนข้อมูลอินเทอร์เน็ตโดยไม่ได้รับความยินยอม การระบุแหล่งที่มา หรือค่าตอบแทนที่ชัดเจนสำหรับผู้สร้าง

ที่มาของข้อมูลบนบล็อกเชนช่วยแก้ปัญหานี้:

- **Sahara AI** ใช้การรับรองออนไลน์เพื่อติดตามการมีส่วนร่วมของข้อมูลการฝึกอบรมและจ่ายเงินให้กับผู้ร่วมให้ข้อมูล
- **ข้อมูลรับรองเนื้อหาของ Adobe** ฝังข้อมูลเมตาที่สามารถตรวจสอบได้บนบล็อกเชนในรูปภาพ
- ตลาด **Ocean Protocol** อนุญาตให้ผู้ให้บริการข้อมูลขายการเข้าถึงโดยมีเงื่อนไขที่ตรวจสอบได้
- **Story Protocol** เปิดใช้งานใบอนุญาต IP ที่ตั้งโปรแกรมได้สำหรับการฝึกอบรม AI

เมื่อมีการบันทึกแหล่งที่มาของข้อมูลการฝึกอบรมแบบออนไลน์ การระบุแหล่งที่มาและการชดเชยจะสามารถบังคับใช้ได้

### 3. เอาต์พุต AI ที่ตรวจสอบได้

คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าเนื้อหานั้นถูกสร้างขึ้นโดย AI โดยมนุษย์โดยเฉพาะ หรือถูกแก้ไขหลังจากการสร้าง? Blockchain รวมกับลายเซ็นเข้ารหัสให้คำตอบ:

- **มาตรฐาน C2PA** (สนับสนุนโดย Adobe, Microsoft, BBC และอื่นๆ) แนบแหล่งที่มาที่มีการลงนามไว้กับสื่อ
- **Reality Defender, Truepic** ใช้การยึดบล็อคเชนเพื่อการตรวจสอบความถูกต้อง
- **มาตรฐานการระบุตัวตนแบบกระจายอำนาจ** ให้ผู้สร้างลงนามผลงานด้วยข้อมูลรับรองแบบพกพา

เมื่อเนื้อหาที่สร้างโดย AI ระเบิด การตรวจสอบความถูกต้องแบบออนไลน์จึงกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ ดูคำแนะนำของเราเกี่ยวกับ [blockchain พิสูจน์ความถูกต้องสำหรับธุรกิจ](/blockchain-proof-of-authenticity-businesses/)

### 4. ตัวแทน AI พร้อมกระเป๋าเงินออนไลน์

ตัวแทน AI อัตโนมัติกำลังกลายเป็นหมวดหมู่ธุรกรรมหลัก ตัวแทนเหล่านี้ต้องการวิธีชำระค่าบริการ รักษามูลค่า และโต้ตอบกับซอฟต์แวร์อื่นๆ กระเป๋าเงินบล็อคเชนมีความเหมาะสมเป็นพิเศษ:

- ตัวแทนสามารถถือและใช้จ่ายเงินโดยไม่ต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการทำธุรกรรมแต่ละครั้ง
- สัญญาอัจฉริยะช่วยให้ตัวแทนยอมรับและดำเนินการตรรกะแบบมีเงื่อนไขได้
- ชื่อเสียงออนไลน์ช่วยให้ผู้ใช้ประเมินความน่าเชื่อถือของตัวแทนได้

โปรเจ็กต์ต่างๆ เช่น AgentKit ของ Coinbase, การผสานรวม MCP ของ Anthropic และ L1 แบบ AI-native ต่างๆ กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการบรรจบกันนี้ ภายในปี 2569 ธุรกรรมตัวแทน AI ถือเป็นส่วนแบ่งสำคัญของการรับส่งข้อมูลบล็อกเชน

### 5. ตลาดโมเดลแบบกระจายอำนาจ

"เครือข่ายย่อย" ของ Bittensor ทำหน้าที่เป็นตลาดที่มีการกระจายอำนาจ โดยที่โมเดล AI แข่งขันกันเพื่อให้ข้อมูลข่าวกรอง ผู้ร่วมให้ข้อมูลจะได้รับโทเค็น TAO ตามสัดส่วนกับคุณภาพของผลลัพธ์ของโมเดลของตน สิ่งนี้สร้างทางเลือกทางเศรษฐกิจให้กับ API โมเดลโอเพนซอร์ซ

แนวทางอื่นๆ ได้แก่:

- **พิธีกรรม** สำหรับการอนุมาน AI แบบออนไลน์ที่ตรวจสอบได้
- **Modulus Labs** ใช้การพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์เพื่อตรวจสอบการคำนวณ AI
- **Ora** ให้บริการ Oracle AI แบบออนไลน์

### 6. ตัวตนในโลก AI

เนื่องจาก AI ทำให้การแอบอ้างบุคคลอื่นเป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าจะเป็นการโคลนเสียง ดีพเฟค และข้อความที่ AI สร้างขึ้น การพิสูจน์ความเป็นมนุษย์จึงมีคุณค่า ข้อมูลระบุตัวตนบนบล็อกเชนช่วย:

- **World ID** ใช้ข้อมูลไบโอเมตริกของม่านตาร่วมกับการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อยืนยันสถานะของมนุษย์ที่ไม่ซ้ำกัน
- **รหัสรูปหลายเหลี่ยม** ออกข้อมูลรับรองที่ตรวจสอบได้
- ตัวระบุ **ENS, Lens, Farcaster** มอบข้อมูลระบุตัวตนแบบพกพาและถาวร

"คุณจริงเหรอ?" กลายเป็นคำถามที่มีเพียงข้อมูลประจำตัวที่ยึดบล็อคเชนเท่านั้นที่สามารถตอบได้อย่างน่าเชื่อถือในวงกว้าง

### 7. การดำเนินการ Blockchain ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI

การบรรจบกันไหลทั้งสองทาง AI ปรับปรุงบล็อคเชนด้วย:

- การตรวจสอบความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะตรวจจับช่องโหว่ที่มนุษย์พลาดไป
- เจ้าหน้าที่ AI ช่วยให้ผู้ใช้นำทางกลยุทธ์ DeFi ที่ซับซ้อน
- AI วิเคราะห์ข้อเสนอการกำกับดูแลและสรุปให้ผู้มีสิทธิเลือกตั้ง
- การเรียนรู้ของเครื่องปรับปรุงการวิเคราะห์บล็อกเชนและการตรวจจับการฉ้อโกง

## เหตุใดการบรรจบกันนี้จึงมีความสำคัญ

พลังที่ประสานกันสามประการผลักดันการควบรวมกิจการของ AI-blockchain:

**1. การขาดดุลความน่าเชื่อถือ**: เมื่อ AI มีพลังมากขึ้น ความสามารถของสังคมในการเชื่อถือคำเรียกร้องของ AI ก็ลดลง บล็อกเชนมอบทางเลือกที่ตรวจสอบได้และป้องกันการงัดแงะ

**2. ความเข้มข้นของพลังงาน**: AI รวบรวมพลังงานไว้ในห้องปฏิบัติการบางแห่ง บล็อกเชนเสนอทางเลือกแบบกระจายอำนาจสำหรับการประมวลผล ข้อมูล และการใช้งานโมเดล

**3. การประสานงานทางเศรษฐกิจ**: AI สร้างคุณค่าที่ต้องไหลไปยังหลายฝ่าย (ผู้ให้บริการข้อมูล ผู้สร้างโมเดล ซัพพลายเออร์ด้านการประมวลผล) Blockchain จัดการการชำระเงินแบบไมโครและการแบ่งรายได้แบบตั้งโปรแกรมได้

## ความท้าทายที่แท้จริงรออยู่ข้างหน้า

การบรรจบกันไม่ได้ไร้อุปสรรค:

- **ช่องว่างด้านประสิทธิภาพ** — การประมวลผล AI แบบกระจายอำนาจยังคงช้ากว่าไฮเปอร์สเกลเลอร์ชั้นนำสำหรับปริมาณงานที่ใหญ่ที่สุด
- **ความซับซ้อนของ UX** — ผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่ต้องการจัดการกระเป๋าสตางค์ น้ำมัน และวลีเริ่มต้น
- **ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ** — กฎระเบียบของ AI (พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป, คำสั่งผู้บริหารของสหรัฐอเมริกา) และกฎระเบียบของ crypto ยังคงพัฒนาแยกกัน
- **ข้อกังวลเกี่ยวกับพลังงาน** — ทั้งการฝึกอบรม AI และบล็อกเชนแบบ Proof-of-Work ใช้พลังงานจำนวนมาก

ปัญหาเหล่านี้เป็นปัญหาทางวิศวกรรมและนโยบาย ไม่ใช่อุปสรรคพื้นฐาน

## เส้นทางข้างหน้า

ดูการพัฒนาสามประการ:

1. **เศรษฐกิจของตัวแทน AI** ขยายตัว โดยตัวแทนอิสระจะทำธุรกรรมมูลค่าหลายล้านล้านต่อปีภายในปี 2573
2. **แหล่งที่มาของเนื้อหา** มีผลบังคับใช้ในเขตอำนาจศาลบางแห่ง ซึ่งยึดตามการประทับเวลาของบล็อกเชน
3. **การประมวลผล AI แบบกระจายอำนาจ** รวบรวมส่วนแบ่งการตลาดที่สำคัญจากไฮเปอร์สเกลเซอร์สำหรับหมวดหมู่ปริมาณงานเฉพาะ

AI และบล็อคเชนไม่ได้แข่งขันกับวิสัยทัศน์แห่งอนาคต พวกมันเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานที่เสริมกันในการแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน—และเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ของกันและกัน บริษัทและโครงการต่างๆ ที่สร้างขึ้นที่สี่แยกนี้ อยู่ในตำแหน่งที่จะกำหนดทศวรรษหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัล

*ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: เทคโนโลยี AI และบล็อคเชนมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ประเมินการใช้งานเฉพาะโดยเทียบกับมาตรฐานความปลอดภัย กฎระเบียบ และประสิทธิภาพในปัจจุบันเสมอ*

## คำถามที่พบบ่อย

### เหตุใด AI และ Blockchain จึงต้องการซึ่งกันและกัน

AI รวบรวมอำนาจและสร้างปัญหาในการตรวจสอบ (ความทึบ ที่มา ความไว้วางใจ) blockchain นำเสนอการกระจายอำนาจ บันทึกที่โปร่งใส และการประสานงานที่ตรวจสอบได้ แต่ละจุดแก้ไขจุดอ่อนเชิงโครงสร้างของอีกจุดหนึ่ง เช่น AI ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้ บล็อกเชนต้องการผู้ใช้ที่ชาญฉลาดและเป็นอัตโนมัติ

### Blockchain สามารถแก้ปัญหาความน่าเชื่อถือของ AI ได้หรือไม่?

บางส่วน. Blockchain บันทึกแหล่งที่มาและความถูกต้องไม่เปลี่ยนแปลง เช่น การสนับสนุนข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลรับรองเนื้อหา การพิสูจน์การอนุมานแบบจำลอง ดังนั้นจึงสามารถตรวจสอบการอ้างสิทธิ์เกี่ยวกับ AI ได้ มันไม่ได้แก้ไขอคติหรือการจัดแนว แต่ทำให้ห่วงโซ่อุปทานของ AI มีความรับผิดชอบ

### ตัวแทน AI ทำธุรกรรมบนบล็อคเชนจริง ๆ หรือไม่?

ใช่ และหมวดหมู่นี้ก็กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว เจ้าหน้าที่ถือกระเป๋าเงิน ชำระค่าประมวลผลและ API และดำเนินการตรรกะสัญญาอัจฉริยะโดยอัตโนมัติ ภายในปี 2569 ธุรกรรมตัวแทน AI ถือเป็นส่วนแบ่งสำคัญของการรับส่งข้อมูลบนเครือข่ายต่างๆ

### อะไรคืออุปสรรคสำคัญในการบรรจบกันของ AI-blockchain?

ช่องว่างด้านประสิทธิภาพเทียบกับไฮเปอร์สเกลเลอร์แบบรวมศูนย์ ความซับซ้อนของประสบการณ์ผู้ใช้ การควบคุม AI และการเข้ารหัสลับที่พัฒนาแยกกัน และการใช้พลังงาน ปัญหาเหล่านี้เป็นปัญหาทางวิศวกรรมและนโยบาย ไม่ใช่อุปสรรคพื้นฐาน