Các nhà nghiên cứu từ nhiều trường đại học lớn tại Mỹ cho rằng thị trường đang thổi phồng tiềm năng kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain, đồng thời chỉ ra 5 ngộ nhận phổ biến xoay quanh xu hướng này.

Theo CoinPost ngày 9/6 (giờ địa phương), liên minh nghiên cứu học thuật IC3 đặt tại Đại học Cornell đã công bố báo cáo khảo sát mang tên “Crypto x AI, AI x Crypto: A Survey”. Nghiên cứu có sự tham gia của 25 nhà khoa học đến từ Cornell Tech, Đại học Carnegie Mellon, Đại học Princeton, Đại học Yale cùng nhiều tổ chức khác.

Nhóm tác giả nhận định, sau làn sóng bùng nổ của AI tạo sinh, các cuộc thảo luận về mối liên hệ giữa AI và blockchain gia tăng nhanh chóng. Tuy nhiên, cơ hội thực tế và giới hạn của mô hình kết hợp này vẫn chưa được xác định rõ. Theo báo cáo, blockchain hay cấu trúc token không thể tự động giải quyết những bài toán cốt lõi của AI như độ tin cậy, tính công bằng hay chi phí.

Báo cáo cho rằng cách tiếp cận phù hợp hơn là xem AI và blockchain như hai lớp công nghệ bổ trợ lẫn nhau. Theo đó, AI có thể giúp các hệ thống blockchain linh hoạt hơn và dễ sử dụng hơn, trong khi công nghệ mật mã có thể tăng cường bảo mật và cơ chế quản trị cho hệ thống AI.

Ở chiều ứng dụng, AI có thể hỗ trợ blockchain trong các tác vụ như phát hiện gian lận on-chain, nhận diện smart contract độc hại và phân tích lỗ hổng mã nguồn. Dù vậy, phần lớn các hướng tiếp cận hiện nay vẫn dựa trên những mô hình machine learning tương đối đơn giản và chỉ phát huy hiệu quả khi có đủ dữ liệu huấn luyện.

Ngược lại, blockchain và công nghệ mật mã cũng có thể hỗ trợ AI. Các công nghệ như zero-knowledge proof và môi trường thực thi tin cậy (TEE) có thể được dùng để nâng cao bảo mật và khả năng kiểm chứng của hệ thống AI. Tuy nhiên, những mô hình từng được cộng đồng tiền mã hóa thử nghiệm, như quản trị phi tập trung hay triển khai hạ tầng, đến nay vẫn chưa được áp dụng rộng rãi trong hệ sinh thái AI chính thống.

Điểm đáng chú ý nhất trong báo cáo là 5 ngộ nhận mà nhóm nghiên cứu cho là đang lan rộng trong ngành.

Ngộ nhận đầu tiên là blockchain có thể tự phát hiện nội dung do AI tạo ra. Theo nhóm nghiên cứu, blockchain có thể giúp xác thực metadata, nhưng không thể chỉ dựa vào bản thân nội dung để kết luận liệu nội dung đó có do AI tạo hay không.

Ngộ nhận thứ hai là công nghệ phi tập trung có thể giải quyết thiên lệch và vấn đề công bằng trong AI. Báo cáo cho rằng cơ chế quản trị phi tập trung có thể làm tăng tính minh bạch trong quá trình ra quyết định, nhưng không thể loại bỏ thiên lệch nằm trong chính thuật toán.

Ngộ nhận thứ ba là chỉ cần gắn ví cho AI agent thì hệ thống này sẽ trở thành một thực thể tự chủ có thể tự kiếm và tự chi tiêu. Nhóm tác giả nhấn mạnh tự động hóa và tự chủ là hai khái niệm khác nhau. Việc bổ sung chức năng thanh toán không đồng nghĩa AI agent trở thành một chủ thể kinh tế độc lập, và hoạt động thanh toán tự động cũng không nhất thiết phải dựa vào blockchain.

Ngộ nhận thứ tư là đưa dữ liệu huấn luyện hoặc kết quả suy luận lên blockchain sẽ tạo ra một hệ thống AI đáng tin cậy. Theo báo cáo, blockchain có thể ngăn dữ liệu bị chỉnh sửa về sau, nhưng không bảo đảm độ tin cậy của dữ liệu đầu vào. Nhóm nghiên cứu cũng lưu ý rằng hạn chế về thông lượng và chi phí có thể trở thành rào cản lớn nếu muốn kiểm chứng các quy trình AI ở quy mô lớn.

Ngộ nhận thứ năm là phi tập trung hóa chắc chắn sẽ giúp giảm chi phí huấn luyện và suy luận AI. Nhóm tác giả cho rằng, tùy vào độ trễ mạng và điều kiện thông lượng, kiến trúc phi tập trung thậm chí có thể tốn kém hơn mô hình tập trung. Vì vậy, lập luận cho rằng kết hợp AI với tiền mã hóa sẽ trực tiếp kéo giảm chi phí vẫn cần thêm kiểm chứng thực tế.

Về hướng nghiên cứu tiếp theo, nhóm tác giả đề xuất cần tiếp cận bài toán an toàn AI ở cấp độ toàn hệ thống, thay vì chỉ tập trung vào từng mô hình riêng lẻ. Theo họ, ngành AI hiện vẫn chú trọng các biện pháp ở cấp mô hình, chẳng hạn như “guardrail” để kiểm soát đầu vào và đầu ra. Tuy nhiên, khi AI agent được trao quyền tiếp cận rộng hơn với hệ thống tài chính và hạ tầng, các biện pháp này có thể sẽ không còn đủ.