Criptovalute e Intelligenza Artificiale, quali sono i casi d’uso?

Christian Boscolo
| 5 min read

 

Se le criptovalute sono da tempo un argomento di attualità e fonte di continui dibattiti e controversie, negli ultimi mesi si sta affermando un trend altrettanto dirompente legato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Fino ad oggi ci siamo interrogati su quali potrebbero essere i casi d’utilizzo dell’AI e i suoi benefici nel mondo reale, senza però entrare nel campo specifico delle criptovalute.

Mancava infatti un’analisi verticale che identificasse con chiarezza i benefici dell’intelligenza artificiale applicata al segmento delle crypto.

L’analisi di Binance: AI e crypto


A colmare questa lacuna ci ha pensato Binance, uno degli exchange più importanti a livello mondiale. Ha infatti pubblicato un’interessante ricerca dal titolo: AI x Crypto: Exploring Use Cases and Possibilities.

Si tratta di un PDF di 26 pagine che analizza come come l’intelligenza artificiale (AI) stia diventando sempre più cruciale nel settore delle criptovalute.

Secondo Binance l’AI può migliorare principalmente la sicurezza delle transazioni, l‘analisi del mercato, la previsione dei prezzi e la gestione degli investimenti. Oltre ad avere altri casi d’utilizzo molto interessanti che approfondiremo alla fine dell’articolo.

Tuttavia, ci sono anche alcune sfide legate a problematiche relative alla privacy e ai costi di esercizio che devono essere affrontate.

Sicurezza delle transazioni

La sicurezza è una preoccupazione fondamentale nel settore delle criptovalute, poiché gli hacker cercano costantemente di sfruttare le vulnerabilità dei sistemi per rubare fondi. L’AI può aiutare a prevenire frodi e attacchi identificando le potenziali minacce alla sicurezza. Ad esempio, l’AI può analizzare i dati delle transazioni e identificare quelle sospette o anomale.

Analisi del mercato

L’AI può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e identificare le tendenze dei prezzi e i modelli del mercato. Tutto questo può essere utile per gli investitori che cercano di prendere decisioni informate sull’acquisto e la vendita di criptovalute. Ad esempio, l’AI può identificare i periodi di alta volatilità del mercato o individuare le criptovalute che stanno crescendo rapidamente.

Previsione dei prezzi

La previsione dei prezzi delle criptovalute è notoriamente molto difficile (se non impossibile, ndr) a causa della natura volatile del mercato. Tuttavia, l’AI potrebbe essere utilizzata per analizzare i dati storici dei prezzi e prevedere i futuri movimenti del mercato. Ci sono già alcune società di criptovalute che stanno utilizzando l’AI per la previsione dei prezzi.

Gestione degli investimenti

L’AI può essere utilizzata per monitorare il portafoglio degli investitori e fornire consigli su come migliorare le loro strategie di investimento. Ad esempio, l’AI può analizzare i dati del portafoglio e suggerire l’acquisto di criptovalute specifiche per ridurre il rischio.

Le sfide da affrontare


Nonostante le molte possibilità offerte dall’AI nel settore delle criptovalute, ci sono anche diverse sfide da affrontare. Innanzitutto, l’AI richiede grandi quantità di dati per funzionare in modo efficace. Inoltre, l’AI può essere costosa da implementare, soprattutto per le società più piccole.

Infine, ci sono molte preoccupazioni riguardo alla privacy e alla raccolta dei dati, come ha dimostrato il blocco di ChatGPT da parte del Garante per la privacy italiano. Ad oggi ChatGPT è disponibile per il pubblico del Belpaese ma la vicenda ha dimostrato che molte questioni sono rimaste ancora in sospeso.

Casi d’utilizzo reali: approfondimento


All’interno della DeFi l’IA viene utilizzata per aumentare il processo di verifica degli smart contract, facilitare l’automazione del trading ed essere abbinato all’analisi predittiva per una maggiore precisione.

Caso d’uso: Audit degli smart contract

Gli audit dei contratti intelligenti/smart contract comportano un’ispezione e un’analisi completa del contratto per identificare problemi tecnici o di sicurezza che potrebbero causare vulnerabilità del sistema.

Gli audit fungono da misura preventiva per i progetti in tutti i settori del ecosistema crittografico ma sono particolarmente importanti per i progetti DeFi, data la quantità dei fondi garantiti dagli smart contract.

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare il processo di audit dei contratti intelligenti. Ad esempio, gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati durante la fase di screening per analizzare il codice e identificare le vulnerabilità.

Gli esperti di sicurezza possono esaminare queste vulnerabilità, fornire soluzioni, e condurre ulteriori test se richiesto. In sostanza, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata come supporto al controllo umano nel processo di audit del contratto intelligente.

Nella tabella qui sotto sono analizzate le soluzioni offerte dall’intelligenza artificiale e da un Auditor umano:

Caso d’uso: generazione di NFT

Diversi progetti NFT hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per creare arte generativa, ovvero l’arte creata attraverso l’utilizzo di un sistema autonomo. L’immagine finale si ottiene mettendo in atto un insieme di regole che automatizzano l’output e incorporano una qualche forma di casualità.

In altre parole, il creatore può inserire un insieme di regole o vincoli (ad esempio, motivi, colori e forme) e l’intelligenza artificiale genererà l’opera d’arte basata sulle sue richieste.

Attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale, l’arte generativa consente ai creatori di generare progetti unici infinitamente scalabili, ma che mantengono uno stile coerente alla collezione.

Ma l’IA potrebbe anche dare vita a un iNFT, ovvero un NFT con intelligenza artificiale e capacità di ragionamento. Gli iNFT potrebbero analizzare i dati per apprendere e evolvere la loro personalità sulla base di interazioni in tempo reale.

Questo potrebbe  avere profonde implicazioni per i giochi web3 e il futuro del metaverso dove i personaggi non giocanti (NPC – Non Player Character) sono significativamente più interattivi e le conversazioni più realistiche.

Caso d’uso: gestione DAO

L’esecuzione di una DAO può essere impegnativa dal punto di vista operativo e comporta molte attività noiose. In uno studio DAO condotto da Bankless, è emerso che il 62% del tempo dei membri della DAO erano
impiegati per l’ordinaria amministrazione come la creazione di materiali di marketing, riassumere le decisioni di governance e produrre contenuti educativi.

L’intelligenza artificiale consente ai membri di DAO di dedicare meno tempo a compiti noiosi e di concentrarsi maggiormente sugli scopi strategici.

Inoltre, il processo decisionale all’interno delle DAO è democratico e decentralizzato. Ciò significa che ogni membro della DAO ha una voce.

Eppure molti membri delle DAO non hanno il tempo di votare o la capacità di comprendere ogni singola proposta.

Uno studio del 2022 ha dimostrato che nelle più grandi DAO il coinvolgimento medio per proposta è inferiore al 5%.

La mancanza di partecipazione degli elettori all’interno delle DAO non solo limita l’efficienza processo decisionale ma potrebbe rappresentare un potenziale rischio di centralizzazione.

Avendo agenti autonomi che agiscono come delegati per i possessori di token, la partecipazione degli elettori all’interno della DAO può aumentare, la velocità del processo decisionale può accelerare e il decentramento può diventare praticamente nullo.

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