ब्लॉकचेन एआई मार्केटप्लेस, एजेंट भुगतान, डेटा प्रोवेंन्स और ऑडिट ट्रेल का समर्थन कर सकता है, लेकिन डिसेंट्रलाइज्ड एआई को टोकन कथाओं से परे गोपनीयता, जवाबदेही और वास्तविक उपयोगिता की आवश्यकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और ब्लॉकचेन अलग-अलग समस्याओं को हल करते हैं, लेकिन वे उपयोगी तरीकों से ओवरलैप कर सकते हैं। AI सिस्टम भविष्यवाणियां, निर्णय, सामग्री और स्वचालित कार्यप्रवाह उत्पन्न करते हैं। ब्लॉकचेन उन पक्षों के बीच स्वामित्व, भुगतान, उत्पत्ति, पहचान और ऑडिट ट्रेल को समन्वयित कर सकते हैं जो एक-दूसरे पर पूरी तरह भरोसा नहीं करते।
सबसे मजबूत उपयोग मामला कोई अस्पष्ट AI takeover नहीं है। यह स्वतंत्र सेवाओं के लिए बुनियादी ढांचा है। यदि सॉफ्टवेयर एजेंट डेटा का अनुरोध कर सकते हैं, मॉडल कॉल के लिए भुगतान कर सकते हैं, कार्यों की वार्ता कर सकते हैं और आउटपुट को रिकॉर्ड कर सकते हैं, तो ब्लॉकचेन रेल उन इंटरैक्शन के लिए सेटलमेंट और जवाबदेही प्रदान कर सकते हैं।
विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस एक उदाहरण हैं। डेवलपर मॉडल, डेटा सेवाएं, या विशेषज्ञ एजेंट प्रकाशित कर सकते हैं, जबकि उपयोगकर्ता प्रोग्रामेबल अनुबंधों के माध्यम से एक्सेस के लिए भुगतान करते हैं। प्रतिष्ठा प्रणालियां, सेवा-स्तर के नियम, और पारदर्शी भुगतान प्रवाह मार्केटप्लेस समन्वय को आसान बना सकते हैं, लेकिन गुणवत्ता नियंत्रण अभी भी कठिन है।
डेटा प्रोवेंन्स एक और महत्वपूर्ण उपयोग मामला है। एआई सिस्टम प्रशिक्षण डेटा, प्रॉम्प्ट्स, आउटपुट और फीडबैक लूप पर निर्भर करते हैं। क्रिप्टोग्राफिक रिकॉर्ड डेटा कहाँ से आया, किसने इसे लाइसेंस किया, कब इसका उपयोग किया गया, और क्या आउटपुट किसी विशेष मॉडल द्वारा उत्पन्न किया गया था, यह साबित करने में मदद कर सकते हैं। यह कॉपीराइट, अनुपालन, शोध पुनरुत्पादकता, और उद्यम ऑडिट करने की क्षमता के लिए महत्वपूर्ण है।
AI एजेंट्स स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग आर्थिक गतिविधि को समन्वयित करने के लिए भी कर सकते हैं। एक लॉजिस्टिक्स एजेंट रूटिंग डेटा के लिए भुगतान कर सकता है, एक ट्रेडिंग एजेंट शुल्क को सेटल कर सकता है, या एक रिसर्च एजेंट कंप्यूट खरीद सकता है। लाभ स्वचालित सेटलमेंट है; जोखिम स्वचालित गलतियाँ हैं। एजेंट्स को अनुमतियाँ, खर्च सीमाएँ, निगरानी और जहाँ भी संभव हो रोलबैक प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है।
विकेंद्रीकृत AI के साथ प्रयोग करने वाले प्रोजेक्ट्स ने AI-ए-सर्विस मार्केटप्लेस, स्वायत्त आर्थिक एजेंट्स, मशीन-टू-मशीन भुगतान, प्रतिष्ठा स्कोर और एजेंट समन्वय का अन्वेषण किया है। ये विचार वादा करते हैं, लेकिन असली परीक्षण यह है कि क्या वे लागत को कम करते हैं, पहुंच को बेहतर बनाते हैं, या ऐसी क्षमताएँ उत्पन्न करते हैं जो केंद्रीकृत API प्रदान नहीं कर सकते।
गोपनीयता एक प्रमुख चुनौती है। एआई वर्कफ़्लो में अक्सर संवेदनशील डेटा शामिल होता है, और सार्वजनिक ब्लॉकचेन डिफ़ॉल्ट रूप से पारदर्शी होते हैं। डिसेंट्रलाइज़्ड एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में जीरो-नॉलेज प्रूफ़, कॉन्फिडेंशियल कंप्यूट, एन्क्रिप्टेड डेटा मार्केट्स, परमिश्ड लेजर, या ऑन-चेन कमिटमेंट के साथ ऑफ-चेन प्रोसेसिंग की आवश्यकता हो सकती है। सही डिज़ाइन डेटा और थ्रेट मॉडल पर निर्भर करता है।
जवाबदेही equally महत्वपूर्ण है। यदि एक ऑटोनॉमस एजेंट कोई खराब निर्णय लेता है, तो जिम्मेदार कौन है: मॉडल डेवलपर, डेटा प्रदाता, उपयोगकर्ता, प्रोटोकॉल, या मार्केटप्लेस? ब्लॉकचेन यह रिकॉर्ड कर सकता है कि क्या हुआ, लेकिन यह कानूनी जिम्मेदारी या नैतिक सीमाओं को परिभाषित नहीं कर सकता।
टोकन प्रोत्साहन नेटवर्क को शुरू करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वे व्यवहार को विकृत भी कर सकते हैं। एक विकेंद्रीकृत AI प्लेटफ़ॉर्म को केवल टोकन अनुमानों पर निर्भर नहीं रहना चाहिए। इसके लिए उपयोगी मॉडल, विश्वसनीय कंप्यूट, मजबूत डेवलपर टूलिंग, स्पष्ट शासन, पारदर्शी शुल्क, और स्पैम, साइबिल हमलों और कम गुणवत्ता वाले आउटपुट के खिलाफ सुरक्षा की आवश्यकता है।
ब्लॉकचेन और AI का भविष्य संभवतः व्यावहारिक होगा, सिनेमैटिक नहीं: प्रोवेंन्स रजिस्ट्री, एजेंट भुगतान, विकेंद्रीकृत कंप्यूट समन्वय, मॉडल मार्केटप्लेस, पहचान प्रमाणन और ऑडिट लॉग। विजेता वे सिस्टम होंगे जो AI को अधिक विश्वसनीय, सत्यापनीय और सुलभ बनाते हैं, बिना यह दावा किए कि एक टोकन स्वचालित रूप से बुद्धिमत्ता को विकेंद्रीकृत कर देता है।
महत्वपूर्ण सवाल यह है कि AI सिस्टम को बेहतर बनाता है या केवल पिच डेक को। उपयोगी AI-क्रिप्टो प्रोजेक्ट्स डेटा, पहचान, कंप्यूट, प्रूवेनेंस, ऑटोमेशन, या कोऑर्डिनेशन को उस तरीके से बेहतर बनाते हैं जिसे उपयोगकर्ता सत्यापित कर सकें। कमजोर प्रोजेक्ट्स केवल एक टोकन के साथ AI भाषा को जोड़ देते हैं। यह अंतर उपयोग, राजस्व, डेवलपर एडॉप्शन, और इस बात में दिखाई देता है कि क्या टोकन उत्पाद के काम करने के लिए वास्तव में आवश्यक है।