Исследователи из консорциума IC3 опубликовали работу Crypto x AI, AI x Crypto, в которой поставили под сомнение многие распространенные утверждения о пользе блокчейна для искусственного интеллекта. Авторы подчеркивают: осмысленная интеграция этих технологий находится на ранней стадии, а популярные тезисы часто опережают фактические доказательства.

Работа разделяет тему на два направления. Первое – применение ИИ в криптосистемах: здесь искусственный интеллект уже демонстрирует практическую ценность, помогая анализировать транзакции, выявлять мошенничество, находить уязвимости в смарт-контрактах и обрабатывать события в блокчейне. Второе направление – использование криптотехнологий для улучшения ИИ: наибольшую пользу, по мнению исследователей, приносят доказательства с нулевым разглашением и доверенные вычисления, тогда как идеи децентрализованного управления ИИ или распределенной инфраструктуры пока не вышли за рамки экспериментов.

Отдельное внимание уделено распространенным заблуждениям. Блокчейн не может самостоятельно отличать ИИ-контент от человеческого – он лишь фиксирует время создания артефакта, но не проверяет его происхождение. Аналогично, запись в реестре не объясняет, почему модель приняла то или иное решение, и не гарантирует отсутствие манипуляций при обучении. Также исследователи оспорили тезис о том, что криптокошельки делают ИИ-агентов по-настоящему автономными: кошелек автоматизирует платежи, но не освобождает оператора от контроля над инфраструктурой.

В разделе о платежах авторы признают потенциал блокчейна для нейтральных и устойчивых к цензуре транзакций, однако настаивают: индустрии необходимо количественно доказывать преимущества перед традиционными финансовыми системами. Что касается децентрализованных вычислений (DePIN), то они могут быть выгодны для небольших задач, но для крупных нагрузок проигрывают облачным провайдерам из-за задержек и проблем с пропускной способностью. Главный вывод исследования: рынку важно отделять демонстрацию концепции от доказанной полезности – криптотехнологии могут усилить отдельные элементы ИИ-инфраструктуры, но не решают автоматически фундаментальные проблемы доверия, прозрачности и эффективности.