ויטליק בוחן בינה מלאכותית המתמקדת בפרטיות ב-Ethereum
מייסד-שותף של Ethereum, ויטליק בוטרין, בחן ארכיטקטורת AI המתמקדת בפרטיות לצורך אינטראקציה מרחוק עם מודלים. מודל מקומי של Alibaba Qwen שמר נתוני בריאות ונסיעות רגישים, ולאחר מכן הסיר פרטים מיותרים לפני שליחת פרומפטים לשירותי AI מרוחקים. המערכת השתמשה גם ב-zkAPI המבוסס על Ethereum ובהוכחות באפס-ידע כדי להפריד בין תשלומי AI לבין הזהות הפיננסית של בוטרין, בעוד Tor הסתיר את כתובת ה-IP שלו ואת נתוני ניתוב הרשת.
מערכת ה-AI הממוקדת בפרטיות הפיקה עצות שימושיות לגבי תזונה ופעילות גופנית, אך הפשרות בין ביצועים לפרטיות היו ברורות. המודל המקומי עיבד כ-20–30 טוקנים בשנייה, פחות מכ-100 טוקנים בשנייה הדרושים לחוויה חלקה יותר. Tor הגדיל את זמן ההשהיה פי 10 עד 100 בהשוואה לחיבורים רגילים. פרטיות חזקה יותר גם צמצמה את ההקשר שהיה זמין למודלים המרוחקים, ולכן עלולה להפחית את איכות ההמלצות.
בוטרין אמר שיש להגן על תוכן הפרומפט, נתוני התשלומים ומטא-נתוני הרשת כדי להשיג פרטיות איתנה. הניסוי עשוי לתמוך בעניין ארוך טווח בהוכחות באפס-ידע, בתשתיות מבוזרות וב-AI שומר פרטיות. עם זאת, הוא אינו משנה את פעילות רשת Ethereum, את הביקוש ל-ETH או את יסודות המסחר בטווח הקצר. ההשפעה המיידית על ETH צפויה להיות מוגבלת.
Neutral
החדשות ניטרליות עבור ETH משום שהן מתארות ניסוי טכנולוגי ולא שינוי בשימוש ב-Ethereum, בעמלות, בפעילות הרשת או בביקוש לטוקן. בטווח הקצר, סביר שסוחרים לא יתמחרו מחדש את ETH על סמך ניסוי AI המתמקד בפרטיות, במיוחד משום שהמערכת עדיין איטית ושילוב Tor של zkAPI עדיין לא אומץ במלואו. הניסוי עשוי ליצור בטווח הארוך נרטיב חיובי סביב הוכחות אפס-ידע המבוססות על Ethereum, תשתית מבוזרת ויישומים השומרים על פרטיות. עם זאת, הפוטנציאל הזה ספקולטיבי ואינו מספק זרז ישיר לעלייה במחיר ETH. תגובות השוק ההיסטוריות להודעות מחקר דומות בדרך כלל מוגבלות, אלא אם הן מובילות לאימוץ מדיד, לזרימות הון או לפעילות בפרוטוקול.