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Le criptovalute con Intelligenza Artificiale utilizzano davvero l’AI?

Massimo De Vincenti

Marzo 22, 2024 14:59 CET | 4 min read

Dall’avvento di ChatGPT creata da OpenAI, l’Intelligenza Artificiale è ormai ovunque e permea ogni momento della nostra vita. La troviamo sui nostri monitor, come chatbot nei risponditori automatici, nei media, sugli smartphone e perfino nelle crypto.

Avete FET, RNDR o TAO nel vostro wallet? Allora questo articolo è per voi.

Questi token, che si vantano di utilizzare l’intelligenza artificiale e la blockchain, hanno in realtà un lato oscuro. Vi siete mai chiesti che cosa fanno veramente? In che modo sfruttano le potenzialità dell’AI? Oppure le avete acquistate solo per cavalcare il trend?

In realtà, queste crypto non fanno quello che dicono. Le aspettative sono alimentate dal marketing per sfruttare il trend, ma non hanno quasi nulla a che fare con l’IA.

Grafico di TAO/RNDR nell’arco di un anno. Fonte: CoinMarketCap.

Insomma, come spesso accade e non solo nel mondo crypto, qualcuno ha cercato di sfruttare un trend potente come quello dell’AI associandolo alle criptovalute, ma senza offrire la minima utilità concreta.

Diamo un’occhiata più da vicino a questi tre token per capire cosa sta succedendo. Ecco le problematiche che sono emerse nella nostra analisi:

Marketing ingannevole, palesemente in contrasto con il whitepaper
Legame debole o inesistente con l’intelligenza artificiale
Uso superficiale della blockchain

Diamo un’occhiata da vicino a questi token AI

Render (RNDR)

Render Network, ad esempio, dichiara di combinare la tecnologia blockchain con l’intelligenza artificiale. Tuttavia, la sua attività principale si basa su Octane Render, un software di rendering noto per la sua efficienza. È stato sviluppato da OTOY Inc. ed è particolarmente apprezzato nei campi della grafica 3D, dell’animazione, e degli effetti visivi.

La sua caratteristica principale è l’utilizzo del rendering basato sulla GPU (Graphics Processing Unit), che consente di accelerare notevolmente i tempi di rendering rispetto ai metodi tradizionali basati sulla CPU (Central Processing Unit).

Inoltre la piattaforma permette di affittare la potenza di elaborazione grafica generata da altre persone. Ancora peggio: l’intero processo si svolge fuori dalla blockchain. L’unico collegamento con la blockchain è il token RNDR, utilizzato per pagare il noleggio delle GPU.

Avrebbero potuto usare euro, SHIB o BabyDoge o Pepe22 e non avrebbe fatto la minima differenza.

Fetch.ai (FET)

Nonostante già il nome suggerisca un legame con l’intelligenza artificiale, Fetch.ai non offre alcuna reale funzionalità legata all’AI.

Il suo sito web ufficiale, che parla molto di AI, viene contraddetto dal suo whitepaper. Ecco cosa dice: Fetch.ai si concentra sulla creazione di richieste API per “agenti virtuali”.

Gli “agenti virtuali” sono chatbot con risposte pre-programmate, come ad esempio una segreteria telefonica (“Per ascoltare i tuoi messaggi, digita 1…”).

Fetch.ai dà l’impressione di offrire funzionalità avanzate di intelligenza artificiale, ma in realtà si limita a creare semplici chatbot in grado di rispondere a query predefinite, senza alcuna possibilità di verificare l’accuratezza dei dati che potrebbero recuperare.

BitTensor (TAO)

BitTensor è probabilmente il progetto che più si avvicina all’intelligenza artificiale. La sezione ‘About’ del sito dice ben 4 volte che “Capire BitTensor è difficile, per lo stesso motivo per cui è potente”, con descrizioni confuse che lasciano qualche dubbio:

“Comprendere BitTensor è difficile, per lo stesso motivo per cui è potente. Infatti, la maggior parte della potenza di calcolo di BitTensor non è concretamente definita… Ad esempio, BitTensor sfrutta i modelli di apprendimento automatico per produrre prodotti di intelligenza, ma sfrutta anche lo storage fisico per creare prodotti di storage“.

In buona sostanza, nemmeno questa descrizione definisce le specifiche di come queste risorse vengono prodotte.

Fortunatamente, la documentazione tecnica spiega un po’meglio come stanno le cose. Si tratta di un mercato per subchain e miners. Ogni sottorete ha minatori che creano risposte e validatori che assegnano un punteggio a tali risposte. I minatori vengono poi pagati in TAO in base ai loro punteggi.

Mentre alcuni descrivono BitTensor come una piattaforma per lo sviluppo di dApp attraverso l’apprendimento automatico, una lettura attenta rivela che il sito non promette né descrive questa capacità.

Il problema è che l’apprendimento automatico richiede un ambiente controllato in cui gli ingegneri controllano sia i validatori sia i minatori. Su BitTensor, gli ingegneri non hanno alcun controllo sui minatori.

È come se OpenAI pagasse gli utenti per costruire modelli di intelligenza artificiale, dedicasse tempo all’addestramento, alla convalida, e poi permettesse a questi produttori di tenere i dati, venderli o farne ciò che vogliono.

Conclusioni

Come avrete capito, questi progetti sono stati premiati sul mercato perché dovrebbero utilizzare la blockchain e l’Intelligenza Artificiale in maniera sinergica, ma in sostanza non lo fanno, anche se a volte non è nemmeno facile capire quale sia lo scopo del progetto.

Lo scopo di questo articolo è invece chiaro, ed è quello di mettervi in guardia. A volte alcune crypto utilizzano determinate “parole chiave” solo per aumentarne l’interesse.

Fate dunque molta attenzione a questo tipo di token perché potrebbero riservare qualche sorpresa, soprattutto quando finirà la Bull Run.