L’intelligenza artificiale può rendere le criptovalute meno energivore?

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Christian Boscolo
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Quando si parla di Intelligenza artificiale e criptovalute si pensa ai progetti dedicati all’apprendimento automatico e alla tokenizzazione, come ad esempio Render o Bittensor, e non si considerano altri aspetti altrettanto importanti come l’utilizzo dell’AI per diminuire il consumo energetico della Blockchain e delle criptovalute.

In pochi sono a conoscenza che l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nei meccanismi di consenso dei protocolli blockchain, come il proof-of-work (PoW) e il proof-of-stake (PoS), potrebbe portare miglioramenti significativi in termini di efficienza e sostenibilità.

L’ottimizzazione del Proof-of-Work (PoW)

In particolare l’algoritmo di consenso PoW è noto per il suo elevato consumo energetico, poiché richiede la risoluzione di complessi problemi matematici da parte dei nodi della rete (miner).

In questo caso l’AI potrebbe essere impiegata per analizzare i modelli di utilizzo dell’energia e del calcolo e migliorare l’efficienza del mining, riducendo il consumo energetico e diminuendo l’impatto ambientale.

Alcune aziende stanno esplorando la possibilità di utilizzare l’energia prodotta dal mining per alimentare l’AI, creando una sorta di sinergia energetica. Poiché il mining genera molto calore, questo calore può essere sfruttato per alimentare i data center che supportano l’elaborazione dell’AI, ottimizzando l’uso delle risorse energetiche.

I modelli di machine learning possono inoltre anticipare le fluttuazioni della difficoltà di mining, consentendo ai minatori di adeguare le proprie risorse in modo più efficiente.

Inoltre l’AI potrebbe distribuire in modo intelligente le risorse computazionali su base geografica e temporale, ottimizzando le operazioni di mining in base ai picchi di energia rinnovabile e riducendo il fabbisogno di energia da fonti non sostenibili.

L’ottimizzazione del Proof-of-Stake(PoS)

L’intelligenza artificiale diminuirebbe anche le risorse richieste dall’algoritmo di consenso proof of stake che, sebbene molto meno energivoro del PoW, ha comunque consumi energetici costanti e prolungati nel tempo.

L’AI potrebbe analizzare il comportamento dei validatori per sviluppare modelli predittivi che identificano i meno propensi a comportamenti malevoli o inefficaci, migliorando la sicurezza della rete. Oppure potrebbe evitare che si verifichino divisioni grazie ai modelli predittivi, evitando rotture insanabili e Fork della rete.

Inoltre gli strumenti di AI possono apprendere i pattern di utilizzo della blockchain e regolare dinamicamente il consumo di energia, utilizzando le risorse solo quando necessario.

I rischi dell’AI

C’è però anche il rischio concreto che l’introduzione dell’AI possa compromettere la decentralizzazione di Bitcoin, semplificando i processi di proof of work (PoW).

L’AI, se utilizzata per ottimizzare il mining, potrebbe essere accessibile solo a un numero limitato di grandi pool di miners o aziende. Questi attori, dotati di potenti infrastrutture AI, potrebbero ottenere un vantaggio competitivo nel risolvere i complessi problemi matematici che sono alla base del PoW.

Questo potrebbe portare a una concentrazione di potere computazionale, riducendo la decentralizzazione di Bitcoin e favorendo un numero ridotto di validatori dominanti.

Uno scenario che contraddice il principio fondamentale di Bitcoin, che si basa sulla competizione aperta e sul coinvolgimento di chiunque nel mining, indipendentemente dalle risorse a disposizione.

Inoltre, con la concentrazione del potere di mining in poche mani, aumenterebbe il rischio di attacchi del 51%.

Un attacco al 51% su Bitcoin avviene quando un singolo miner o un gruppo controlla oltre la metà della potenza di calcolo della rete. Questo consente di manipolare il sistema, ad esempio, eseguendo una doppia spesa, in cui la stessa criptovaluta viene spesa due volte. Nonostante l’entità possa bloccare nuove transazioni o invertire le proprie, non può rubare fondi da altri wallet. Un esempio noto è l’attacco del 2019 alla blockchain di Ethereum Classic, in cui furono invertite transazioni per circa $1,1 milioni, evidenziando i rischi di centralizzazione del mining.

Un attacco del 51% si verifica quando un’entità o un gruppo di miner ottiene il controllo della maggioranza della potenza di calcolo (hashrate) di una blockchain basata su proof of work (PoW). Con oltre il 50% del controllo, questi attori possono manipolare il registro blockchain, annullando transazioni, impedendo nuove transazioni di essere confermate o persino “doppia spesa” (spendere la stessa criptovaluta due volte). Questo mina la fiducia nella rete e compromette la sicurezza e l’integrità del sistema decentralizzato. Anche se tecnicamente complesso e costoso, questo tipo di attacco è uno dei principali rischi per le blockchain PoW.

Se un singolo attore, o un gruppo ristretto, controllasse la maggioranza della potenza di calcolo della rete, potrebbe potenzialmente manipolare la blockchain di Bitcoin, minacciandone la sicurezza e integrità.

Tuttavia, non tutti i miglioramenti introdotti dall’AI rappresentano una minaccia per la decentralizzazione. Se l’AI fosse impiegata in modo distribuito e accessibile a una vasta gamma di partecipanti, potrebbe migliorare l’efficienza del mining senza concentrare il potere nelle mani di pochi.

In questo caso, l’AI potrebbe persino contribuire a una decentralizzazione più equa, ottimizzando l’uso delle risorse tra più attori.

Come mitigare il rischio dell’AI?

Per ridurre il rischio di centralizzazione associato all’uso dell’AI nei processi di PoW, sono state suggerite diverse misure molto interessanti come quello di incentivare l’accesso equo all’AI tramite strumenti di AI open-source e accessibili per i miner di tutte le dimensioni, riducendo il divario tra grandi e piccoli operatori.

Inoltre, si potrebbero sviluppare meccanismi AI che funzionino in modo distribuito, dove ogni nodo della rete beneficia equamente dell’ottimizzazione senza dipendere da singoli attori centralizzati.

Bibliografia:

Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans di Melanie Mitchell

Blockchain Revolution: How the Technology Behind Bitcoin and Other Cryptocurrencies Is Changing the World di Don Tapscott e Alex Tapscott

Mastering Blockchain di Imran Bashir

The Impact of AI on Blockchain Technologies di Miguel Correia e João Sousa

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