Appunti del podcast | Illia, co-fondatore di NEAR, dialoga con membri del team: abbiamo usato DeepSeek, riducendo il costo dell'audit di sicurezza da decine di migliaia a poche centinaia di dollari

Guida Deep Tide: nel più recente dialogo globale esclusivo e approfondito de The Rollup, intitolato «Superciclo dell’IA», Illia Polosukhin, co-fondatore di NEAR Protocol e creatore chiave dell’architettura Transformer, Alex Shevchenko, fondatore e CEO di Aurora Labs, e Anton Astafiev, Chief Technology Officer di NEAR One, si sono riuniti. I tre leader hanno condotto un’analisi approfondita e ad alta densità sull’integrazione definitiva tra blockchain e intelligenza artificiale, trattando tecnologia di base, paradigmi industriali e ristrutturazione del potere.

Gli ospiti hanno evidenziato che sia le blockchain pubbliche tradizionali sia l’IA commerciale mainstream presentano oggi la stessa vulnerabilità sistemica: la mancanza di riservatezza predefinita. Il ledger pubblico completo delle blockchain ne limita l’idoneità per applicazioni commerciali reali rispetto alle banche tradizionali, mentre il consumo della privacy degli utenti e la potenziale manipolazione da parte di grandi modelli centralizzati e closed-source stanno spingendo l’umanità verso un pericolosissimo mondo alla «Black Mirror». Dalla rottura del mito dei profitti esorbitanti dei modelli closed-source grazie a modelli open-source con rapporto costo-prestazioni centuplicato, alla creazione di un’intelligenza privata speculare, interamente di proprietà dell’utente; dalla resistenza ai «cigni neri» del calcolo quantistico grazie a un’architettura nativa multi-crittografica, al finanziamento gratuito di potenza computazionale decentralizzata tramite il meccanismo commerciale «blood-subsidy» di NEAR Intents: NEAR sta costruendo sistematicamente una completa culla economica per miliardi di intelligenze AI autonome future, comprendente staking della reputazione, ragionamento riservato, firme su catena e liquidazione di asset.

Ospiti: Illia Polosukhin (co-fondatore di NEAR Protocol, uno dei creatori principali dell’architettura Transformer); Alex Shevchenko (fondatore e CEO di Aurora Labs & Defuse Labs); Anton Astafiev (Chief Technology Officer di NEAR One)

Conduttore: Robbie Klages (co-fondatore de The Rollup)

Fonte del podcast: The Rollup (https://x.com/therollupco/status/2113952392202916264)

Data di trasmissione: 24 ottobre 2026

Riepilogo dei punti chiave

• La necessità essenziale della riservatezza predefinita in finanza e IA: il ledger blockchain completamente pubblico presenta difetti fatali nelle applicazioni aziendali reali; nessuna impresa conforme emetterebbe stipendi ai dipendenti o gestirebbe acquisti nella supply chain su un ledger totalmente pubblico, né gli individui potrebbero affidare dati sensibili come quelli medici o finanziari all’IA tramite trasmissione in chiaro. La riservatezza predefinita è il prerequisito assoluto affinché le reti decentralizzate possano realmente competere e superare la finanza tradizionale.

• Zcash guida l’onda della privacy, Satoshi Nakamoto perseguì la privacy fin dall’inizio: Zcash ha inaugurato con successo la richiesta urgente di transazioni private in ambito aziendale. Quando Satoshi Nakamoto creò Bitcoin, era limitato dall’immaturità di strumenti crittografici come le prove a conoscenza zero. Nel contesto attuale, dove l’IA moderna dispone di potenti capacità di tracciamento e analisi correlazionale, la blockchain deve tornare alla sua intenzione originaria: la privacy.

• Smentita della teoria del panico di Justin Drake: NEAR possiede naturalmente resilienza quantistica: i commenti del ricercatore Ethereum su «un’IA universale in grado di rompere tutta la crittografia, per cui tutti dovrebbero rifugiarsi in bunker» rappresentano tipica marketing non scientifico basato sul panico. Di fronte a «cigni neri» crittografici, inclusa la minaccia quantistica (Q-Day), Bitcoin è vincolato dalla sua firma singola hard-coded, rendendo difficile una migrazione fluida, mentre NEAR ha adottato fin dall’inizio supporto nativo per crittografia multipla e design di astrazione degli account, consentendo lo scambio immediato e trasparente degli ultimi algoritmi di firma a livello di base (ad esempio, lo standard ML-DSA-65 già integrato nativamente).

• Inversione del consumo di modelli open source: rapporto costo-prestazioni centuplicato che sfata l’esorbitanza dei closed source: negli ultimi tre mesi, il consumo di token da parte di modelli open-weight ha registrato un’inversione storica. Illia ha rivelato che, nella ricerca avanzata sulla verifica formale del codice, il modello open-source DeepSeek, dotato di toolchain personalizzata, ha dimostrato un livello di verifica paragonabile a Claude e ChatGPT, con costi effettivi di chiamata pari solo a 1/100–1/200 di quelli dei primi (100–200 volte più economici), sfatando completamente il mito dei profitti esorbitanti e delle catene della censura dei modelli closed-source.

• Costruzione di ragionamento riservato verificabile e enclave di sicurezza per modelli: NEAR AI fornisce ragionamento riservato end-to-end, con richieste e risposte degli utenti accompagnate da firme hardware e certificati hash (Attestation Cert). Ha inoltre lanciato servizi di hosting riservato di modelli proprietari di terze parti: i pesi del modello sono cifrati ed eseguiti all’interno di un enclave hardware di sicurezza (TEE), impedendo alla piattaforma di rubare i pesi dei developer, e ai developer di accedere agli input degli utenti, garantendo collaborazione sicura anche in assenza di fiducia reciproca.

• Dal controllo degli algoritmi di Google allo specchio di proprietà dell’utente: il modello di business di Google negli ultimi vent’anni è stato essenzialmente una macchina da stampa di offerte che manipolava la psicologia tramite parole chiave nella barra di ricerca. L’IA centralizzata e closed-source ha portato questa manipolazione all’estremo: un singolo ingegnere frontend può modificare silenziosamente i prompt di sistema e influenzare mentalmente un miliardo di persone a livello globale. L’IA tradizionale è uno «specchio nero» che consuma la privacy e controlla l’umanità al contrario, mentre l’IA di proprietà dell’utente è uno «specchio» che riflette fedelmente e serve la volontà individuale.

• Ciclo chiuso definitivo dei modelli di business: liquidazione degli intenti che sovvenziona l’IA gratuita: un’IA veramente di proprietà degli utenti deve essere gratuita; altrimenti, incorrerà inevitabilmente in un ciclo infinito di abbonamenti o inserimento di classifiche pubblicitarie. NEAR si affida alla rete di liquidazione degli intenti NEAR Intents per riscuotere micro-tariffe su transazioni cross-chain e flussi di asset da migliaia di miliardi di dollari, utilizzando un potente meccanismo commerciale di «blood-subsidy» per reinvestire la massiccia potenza computazionale di base, alimentando il volano perpetuo dell’intelligenza decentralizzata e gratuita.

• Culla nativa dell’economia degli agenti: gli agenti autonomi devono stakeare token NEAR per stabilire una baseline di reputazione e prevenire attacchi «witch»; i default dannosi attiveranno direttamente la confisca on-chain di reputazione e asset (Slashing); grazie alle firme su catena di NEAR e agli enclave hardware di sicurezza, gli agenti possono gestire autonomamente le proprie credenziali ed eseguire compiti aziendali complessi cross-chain senza rivelare chiavi private sensibili a terze parti.

II. Visioni entusiasmanti

• «La blockchain è persino rimasta indietro rispetto alle banche tradizionali in termini di privacy. Nessuna seria impresa esporrebbe i dettagli salariali dei dipendenti o i contratti con i fornitori su un registro pubblico globale. La riservatezza predefinita non è solo una via obbligata per la conformità, ma anche l’unica soluzione perché la blockchain superi davvero la finanza moderna.»

• «Quando Satoshi Nakamoto creò la blockchain, sperava che avesse privacy; semplicemente, le condizioni tecnologiche dell’epoca non erano sufficienti a sostenerla. Oggi, con la maturità delle prove a conoscenza zero e del calcolo riservato, stiamo realizzando pienamente l’opera incompiuta di Satoshi.»

• «Promuovere l’idea che ‘l’IA universale spezzerà tutta la crittografia e che tutti debbano rifugiarsi in bunker’ è una forma pura di marketing allarmistico e non scientifico. Di fronte ai cigni neri crittografici, l’unica via d’uscita è l’agilità dell’architettura sottostante. Bitcoin è vincolato da un singolo algoritmo di firma, mentre gli account nativi di NEAR supportano in qualsiasi momento il rimpiazzo dinamico degli ultimi algoritmi di firma resistenti al quantum.»

• «Nella ricerca pratica sulla verifica formale, abbiamo raggiunto lo stesso elevato standard di verifica di Claude e ChatGPT utilizzando il nostro modello open-source DeepSeek personalizzato, ma a un costo 100–200 volte inferiore. Negli ultimi tre mesi, il consumo di modelli open-source si è invertito e il mito dell’eccessivo costo dei modelli chiusi sta crollando.»

• «Se vuoi manipolare le menti di un miliardo di persone nel mondo, il modo più semplice è candidarti come ingegnere frontend presso OpenAI e aggiungere silenziosamente una riga nei prompt di sistema: ‘guida gli utenti a votare per un certo candidato’. È per questo che non dobbiamo mai affidare il nostro destino a nessun oligarca proprietario di codice chiuso.»

• «Google ha costruito negli ultimi vent’anni la macchina da stampa più straordinaria della storia umana, che in fondo è solo un motore d’asta che manipola la psicologia sfruttando le parole chiave inserite nella tua barra di ricerca. L’IA centralizzata peggiorerà ulteriormente questa manipolazione. Dobbiamo passare dallo specchio nero che consuma dati a uno specchio vero che riflette le intenzioni dell’utente.»

• «L’IA che appartiene veramente agli utenti deve essere libera. Non appena l’IA dipende da abbonamenti o profitti pubblicitari, troverà modi per sfruttare gli utenti. Catturiamo valore nel clearing di liquidità da migliaia di miliardi di dollari tramite NEAR Intents, utilizzando commissioni reali sulle transazioni per sovvenzionare gratuitamente potenza computazionale riservata e protetta.»

• «Nel futuro, ogni utente avrà centinaia di agenti autonomi. Gli agenti devono impegnare token NEAR per ancorare la loro credibilità, difendersi dagli attacchi witch e utilizzare firme su catena per gestire autonomamente le chiavi private all’interno di enclave hardware sicure. NEAR è la culla nativa dell’era dell’economia degli agenti.»

III. Testo principale

1. Riservatezza predefinita: la linea rossa vitale per la finanza blockchain e l’infrastruttura IA

Conduttore: Ciao a tutti. Benvenuti alla serie di interviste AI Supercycle de The Rollup. Nello sviluppo della finanza crittografica, si dice spesso nell’industria che «i dollari sulla catena tendono a rimanere sulla catena». Tuttavia, nelle applicazioni aziendali pratiche, la mancanza di protezione della privacy nei registri pubblicamente trasparenti rende spesso le imprese e le istituzioni tradizionali esitanti. Alex, Illia, perché dite che, in assenza di riservatezza, le blockchain pubbliche sono addirittura indietro rispetto alle banche tradizionali nell’esperienza pratica?

Alex Shevchenko: Si tratta di un senso comune molto semplice ma a lungo trascurato nell’industria. Ripensando allo sviluppo delle blockchain pubbliche negli ultimi dieci anni, le persone hanno venerato la cosiddetta «trasparenza totale», ma il vero mondo degli affari si basa su accordi di riservatezza rigorosi e confini finanziari. Nessuna impresa matura sarebbe disposta a esporre su un registro accessibile pubblicamente i dettagli dei salari ai dipendenti, i prezzi d’acquisto offerti ai fornitori o il flusso di cassa giornaliero dell’azienda. Anche gli utenti individuali la pensano così: quando acquisti una tazza di caffè, non vuoi che nessuno possa rintracciare il tuo intero saldo patrimoniale e la tua storia di consumi passati tramite un explorer blockchain.

A questo proposito, le prime blockchain pubbliche erano addirittura inferiori alle moderne banche tradizionali per esperienza utente. Le banche tradizionali dispongono almeno di leggi sulla segreto bancario e di firewall normativi, mentre le prime blockchain costringevano gli utenti a scegliere la trasparenza completa. Questo è il motivo per cui la blockchain ha faticato a supportare veramente regolamenti aziendali su larga scala in passato. Oggi, però, grazie ai progressi nelle prove a conoscenza zero (ZKP) e nella tecnologia degli intenti riservati, possiamo finalmente offrire strumenti finanziari riservati paragonabili alle banche moderne e persino superiori a queste ultime in termini di sicurezza. Ciò non solo protegge le attività degli utenti, ma fornisce loro anche capacità multidimensionali di autotutela dai rischi.

Illia Polosukhin: Da una prospettiva filosofica più profonda, Zcash lanciò fin dai suoi esordi una corrente di privacy, dimostrando il desiderio di sovranità finanziaria del mercato. Dobbiamo capire: la blockchain era intrinsecamente destinata a essere privata. Quando Satoshi Nakamoto creò Bitcoin, strumenti crittografici avanzati come le prove a conoscenza zero non esistevano ancora a livello ingegneristico, né la potenza computazionale era in grado di supportarli. Dunque, la trasparenza totale non è l’obiettivo finale della blockchain, bensì un compromesso storico. Ora che disponiamo della tecnologia completa, è del tutto naturale ripristinare la riservatezza predefinita.

In particolare, con l’avvento dell’era dell’IA, l’urgenza della privacy è cresciuta in modo esponenziale. La capacità dei grandi modelli e degli agenti autonomi di tracciare associazioni di dati on-chain ed eseguire analisi penetrative tra indirizzi è stupefacente. Se i dati on-chain resteranno pubblicamente visibili, l’IA creerà in tempi brevissimi un ritratto panoramico delle abitudini di consumo e delle reti commerciali di ogni entità on-chain. Senza riservatezza predefinita, non solo non vi sarà alcun futuro commerciale, ma verrà meno anche la sovranità digitale personale degli utenti.

2. Cigni neri crittografici e resistenza al quantum: come l’architettura nativa di NEAR risponde alla catastrofe crittografica

Conduttore: Durante il recente Token 2049, le dichiarazioni del ricercatore della Ethereum Foundation Justin Drake sulla minaccia del calcolo quantistico e sul «potere illimitato dell’IA di rompere tutta la crittografia tradizionale» hanno scatenato una grande controversia nell’industria. Molti, con pessimismo, ritengono che, una volta violata la crittografia, l’intera industria crittografica dovrebbe cessare le attività. Anton, in quanto Chief Technology Officer profondamente coinvolto nei protocolli di base, qual è la tua opinione su questa visione? Quali vantaggi unici offre NEAR nel rispondere a tali eventi-cigno nero?

Anton Astafiev: Personalmente, dissento fortemente dal modo in cui Justin Drake ha posto la questione. Presentare il problema come «l’IA onnipotente può distruggere tutta la crittografia, quindi tutti devono rifugiarsi in bunker e attendere l’emergere della crittografia post-IA» equivale essenzialmente a una forma di marketing allarmistico e non scientifico. In un mondo ipotetico in cui l’IA riesca a violare tutti gli strumenti matematici, la cosiddetta «crittografia post-IA» è logicamente impossibile: non si potrà mai dimostrare che un nuovo algoritmo sia sicuro.

Tuttavia, ciò non significa che dobbiamo prendere alla leggera i rischi crittografici. I cigni neri crittografici esistono davvero, sia che si tratti del Q-Day (quando i computer quantistici riusciranno a violare le curve ellittiche) sia del giorno in cui verrà scoperta una vulnerabilità matematica in un algoritmo di hashing diffuso. La questione cruciale è se il sistema blockchain possieda un’architettura sufficientemente agile per reagire. Per molto tempo, nell’industria ha prevalso una mentalità passiva da struzzo: pensare che, una volta violato l’algoritmo a curve ellittiche, tutti debbano semplicemente chiudere e andarsene a casa. Ma non è affatto così: possiamo prepararci sistematicamente in anticipo.

A questo proposito, NEAR vanta un vantaggio schiacciante rispetto a Bitcoin e alle prime blockchain pubbliche. Catene come Bitcoin codificano rigidamente al livello base specifici algoritmi di firma; una volta obsoleti, richiedono un hard fork prolungato e politicamente controverso, che potrebbe persino causare divisioni della rete. NEAR, fin dalla sua progettazione originaria, ha introdotto un supporto nativo alla multicrografia («Multicrittografia per progettazione») e un’architettura nativa di astrazione degli account. Su NEAR, le identità degli account sono completamente scollegate dagli algoritmi di firma a chiave pubblica/privata sottostanti. Possiamo sostituire in tempo reale nuovi schemi di firma a livello base, in qualsiasi momento. In effetti, NEAR ha già integrato sulla mainnet l’ultimo algoritmo di firma resistente ai quanti, ML-DSA-65. In futuro, migrare ad altri schemi crittografici sarà semplice come aggiornare un modulo driver, senza dover ricostruire da zero.

Illia Polosukhin: Sì, la privacy stessa è una potente difesa contro i rischi crittografici futuri. In un’architettura di riservatezza predefinita, i dettagli delle transazioni e le informazioni relative alle chiavi pubbliche non vengono trasmesse in chiaro all’intera rete. Anche se gli attaccanti dispongono di strumenti analitici più avanzati, non possono effettuare ingegneria inversa mirata nell’ombra. La combinazione di difesa multilivello e agilità architetturale è l’unica via corretta affinché la blockchain resista a crisi tecnologiche su scala secolare.

3. L’efficacia economica dell’onda open source: il ritorno di DeepSeek e il mito dei modelli chiusi

Conduttore: Illia, come uno dei pionieri fondamentali dell’architettura Transformer, hai sempre guidato l’onda dell’intelligenza artificiale. La percezione esterna è che OpenAI e Anthropic quasi monopolizzino il mercato commerciale dei modelli high-end. Tuttavia, negli ultimi mesi i modelli open weight sembrano innescare una rivoluzione silenziosa. Come è successo?

Illia Polosukhin: Negli ultimi tre mesi, il panorama della potenza computazionale e del consumo di token nell’intero settore IA ha subito un’inversione radicale. Molti non si rendono conto che l’uso dei modelli open weight sta rapidamente superando, a velocità incredibile, quello dei modelli chiusi. Il motivo fondamentale dello spostamento verso l’open source risiede nella sua assoluta convenienza economica e nella pressante necessità di sfuggire alla censura.

Posso condividere un caso reale della nostra ricerca d’avanguardia presso NEAR: il nostro team stava eseguendo verifiche formali estremamente complesse del codice, affidandosi inizialmente in gran parte a Claude 3.5 Sonnet e al top-tier ChatGPT. Successivamente, abbiamo dotato il modello open source DeepSeek di una toolchain personalizzata, scoprendo che DeepSeek dimostra un rigore nell’esecuzione di prove matematiche ad alta precisione e deduzioni logiche su vulnerabilità paragonabile a quello di Claude e ChatGPT. Ancora più sorprendente è stato il costo: il costo di inferenza di DeepSeek era fino a 100–200 volte inferiore rispetto ai migliori modelli closed-source!

Cosa significa essere 100–200 volte più economici? Significa che compiti di ricerca che costavano decine di migliaia di dollari possono ora essere completati per poche centinaia di dollari; reti di difesa in tempo reale, prima impraticabili per i costi elevati delle chiamate, possono ora funzionare 24 ore su 24. Inoltre, gli oligopoli closed-source impongono numerosi e grossolani filtri censori per evitare rischi legali; amici ingegneri hanno persino visto i propri account bannati erroneamente dai sistemi di sicurezza dei modelli per aver discusso un semplice problema geometrico. I modelli open source non solo restituiscono la libertà ai ricercatori, ma distruggono anche definitivamente il mito del profitto dei giganti closed-source.

Alex Shevchenko: Questo spiega direttamente perché la privacy dei dati è una questione di vita o di morte nel campo dell’IA. Aziende e individui affidano all’IA tutti i loro asset fondamentali: dai bilanci finanziari interni e dalle cartelle cliniche ai contratti legali. Se si utilizza un modello cloud closed-source, tali dati in chiaro possono essere usati dai fornitori di servizi per addestrare i propri sistemi in qualunque momento, o addirittura clonati direttamente in prodotti concorrenti per rubarvi il business. Solo l’open source abbinato all’inferenza riservata garantisce una vera sicurezza commerciale.

4. Inferenza riservata e enclave sicure: cinture di sicurezza a tre punti, equilibrio di deterrenza nucleare e hosting di modelli di terze parti

Conduttore: Poiché i modelli open source offrono intelligenza paragonabile a quella dei migliori, come implementa NEAR AI decentralizzazione, verificabilità e privacy end-to-end a livello ingegneristico?

Illia Polosukhin: La missione fondamentale di NEAR AI è fornire servizi di inferenza decentralizzati, privati e verificabili per utenti ed aziende globali. Quando si invocano modelli IA negli ambienti cloud tradizionali, ci si deve fidare ciecamente del fatto che il fornitore di servizi cloud non stia spiando il prompt né manipolando le risposte restituite. Su NEAR AI, invece, ogni inferenza eseguita dagli utenti genera un credenziale crittograficamente verificabile completo (Certificato di attestazione). Questo credenziale contiene l’hash della richiesta in ingresso, l’hash della risposta in uscita e la firma hardware che ha eseguito il calcolo. Qualsiasi client di terze parti (ad esempio integrato nel browser Brave) può verificare autonomamente il credenziale per garantire che l’ambiente di esecuzione non sia stato manomesso.

Su questa base, stiamo lanciando un importante breakthrough: l’hosting riservato di modelli proprietari di terze parti. Molte eccellenti squadre verticali hanno addestrato pesi proprietari molto potenti, ma sono riluttanti a renderli open source; allo stesso tempo, gli utenti esitano a inviare dati sensibili a tali modelli. NEAR risolve perfettamente questo stallo di diffidenza reciproca grazie alla tecnologia delle enclave sicure hardware (TEE): i pesi degli sviluppatori di modelli vengono crittografati e caricati all’interno dell’enclave, e i nodi NEAR non possono accedere ai dati dei pesi; parallelamente, le richieste degli utenti vengono decrittografate ed eseguite all’interno dell’enclave, e il lato modello non può vedere l’input originale dell’utente. Entrambe le parti eseguono chiamate intelligenti ad alto valore in totale riservatezza, senza alcuna fiducia reciproca.

Conduttore: Molte piattaforme tradizionali (come alcuni grandi e-commerce o servizi online) stanno attualmente costruendo firewall per bloccare severamente il trading automatizzato e l’accesso ai dati da parte di agenti IA. Come i network decentralizzati riservati supereranno questa resistenza in futuro?

Alex Shevchenko: Guardando alla storia della tecnologia commerciale, la nascita di ogni nuova produttività rivoluzionaria ha incontrato una feroce resistenza da parte dei vecchi capitali. Quando apparvero le automobili, i conducenti di carrozze e le attività legate alle stalle le odiavano e tentarono ogni mezzo per opporsi. Fu solo quando Volvo (Svezia) inventò la cintura di sicurezza a tre punti e ne rese pubblico il brevetto che la sicurezza delle auto ottenne riconoscimento e ampia diffusione sociale. Di fronte alle entità IA, i blocchi delle piattaforme tradizionali sono semplicemente le ultime resistenze degli interessi obsoleti; entro cinque anni, molti dei venti maggiori internet tradizionali di oggi scompariranno inevitabilmente a causa del loro attaccamento a vecchi modelli.

Ancor più importante, dobbiamo stabilire un equilibrio di potere. È come nella teoria della deterrenza nucleare: se solo una o due persone al mondo possiedono armi nucleari potenti, il mondo cade in un timore assoluto di dominio; ma se un ampio gruppo possiede potere equivalente, la pace si forma attraverso controlli e contrappesi reciproci. Lo stesso vale per il campo dell’IA: non possiamo permettere che l’intelligenza più avanzata sia monopolizzata da un unico oligarca capriccioso; dobbiamo garantire che tutta l’umanità possieda IA ugualmente potenti, di proprietà degli utenti.

5. Attenzione ai motori di manipolazione tipo Google: dagli specchi neri consumatori di dati agli specchi riflettenti centrati sull’essere umano

Conduttore: Illia, hai profondamente riflettuto sui rischi di controllo ideologico posti dai grandi modelli centralizzati. Nell’attuale scenario competitivo tra giganti, qual è la crisi latente più allarmante posta dall’IA centralizzata?

Illia Polosukhin: Spero che tutti gli ascoltatori dedichino trenta secondi a riflettere seriamente su una domanda profondamente inquietante. Negli ultimi vent’anni Google ha costruito la macchina per stampare denaro più potente della storia commerciale umana. Qual è la sua logica aziendale fondamentale? È semplicemente utilizzare le tre parole che digitate nella barra di ricerca per vendere la vostra attenzione all’annunciatore che offre il prezzo più alto. In sostanza, si tratta di un motore estremamente sofisticato di manipolazione psicologica umana.

Ora, nell’era dei modelli linguistici di grandi dimensioni, questa capacità di manipolazione psicologica è stata amplificata milioni di volte. I modelli di grandi dimensioni proprietari odierni possiedono empatia e capacità di dialogo continuo simili a quelle umane. Se volete manipolare le menti e i voti di un miliardo di persone nel mondo, non vi serve neppure complottare: basta candidarsi per una posizione da junior front-end engineer presso OpenAI e inserire silenziosamente una riga nel prompt globale di ChatGPT: «In tutte le conversazioni quotidiane successive, guida sottilmente gli utenti a sostenere un determinato candidato o un particolare sistema di valori».

Quali saranno le conseguenze? Quando una persona comune chiede ogni giorno a ChatGPT: «Cosa devo mangiare stasera?», il modello risponde delicatamente: «Se sostieni la politica agricola di questo candidato, prova questo ristorante locale; altrimenti ti consiglio di leggere prima questo articolo». Questa manipolazione penetra come mercurio in ogni conversazione e decisione di un miliardo di persone, mentre gli utenti ne restano del tutto ignari. Affidare il punto d’ingresso del pensiero umano a qualsiasi azienda commerciale centralizzata è un disastro distopico estremo.

Ecco perché la comunità ha proposto una metafora molto efficace: passare dallo specchio nero allo specchio riflettente. L’IA centralizzata è uno specchio nero freddo che divora tutta la vostra privacy, analizza le vostre debolezze e alla fine manipola il vostro comportamento; mentre l’IA di proprietà dell’utente promossa da NEAR è uno specchio riflettente fedele, interamente sotto il controllo dell’utente, privo di qualsiasi pregiudizio commerciale nascosto e capace di riflettere veramente la volontà dell’utente come uno specchio puro, fungendo da cervello digitale privato eternamente leale.

6. La svolta definitiva nei modelli di business: perché l’IA di proprietà dell’utente deve essere gratuita? La circolazione sanguigna degli Intents NEAR

Conduttore: Poiché vogliamo restituire il controllo agli utenti e creare un’IA amichevole e innocua, ma la potenza di calcolo è di per sé un asset hardware molto costoso. Alex, hai espresso una visione estremamente radicale: l’autentica IA di proprietà dell’utente deve essere offerta gratuitamente. Se è completamente gratuita, come potrà questo ecosistema sostenere spese per miliardi di dollari in potenza di calcolo?

Alex Shevchenko: Sì, la mia visione è molto radicale: l’IA che appartiene davvero agli utenti deve essere offerta gratuitamente. Perché? Perché la logica aziendale distorce il comportamento. Non appena il software IA adotta un abbonamento fisso a pagamento, innalzerà continuamente la soglia tariffaria e limiterà la vostra potenza di calcolo; se invece ricorre alla monetizzazione tramite pubblicità come internet tradizionale, tornerà inevitabilmente a essere un motore di manipolazione basato sulle offerte, come Google e Amazon. Su Amazon, i profitti derivanti dalle promozioni sponsorizzate in cima ai risultati di ricerca superano di gran lunga i magri margini di profitto delle vendite dei prodotti stessi. Se l’IA segue questo vecchio percorso, non potrà mai stare realmente dalla parte dell’utente.

Allora chi pagherà la vasta potenza di calcolo gratuita? La risposta è: lasciate che gli Intents NEAR fungano da potente macchina di circolazione sanguigna esterna. Si può osservare l’essenza commerciale di Uber e Amazon: Uber non vi addebita alcun costo per usare l’app di ride-hailing, ma trattiene una piccola commissione dopo aver soddisfatto con successo la vostra richiesta di corsa; anche Amazon trattiene una percentuale dal massiccio flusso di transazioni di beni. Gli utenti sono molto disposti a pagare un modesto sovrapprezzo per la comodità efficiente di realizzare un’intenzione reale con un solo clic.

Gli Intents NEAR stanno diventando il centro di compensazione definitivo per asset cross-chain, beni digitali e persino servizi fisici offline. Catturando entrate reali da commissioni sul flusso di liquidità trans-ecosistemico da migliaia di miliardi di dollari e sulla corrispondenza di domanda/offerta, possiamo creare un fondo di profitto continuo. Questo enorme reddito commerciale viene utilizzato direttamente per riacquistare token e reinvestirli nel cluster decentralizzato di potenza di calcolo, consentendo agli utenti comuni di tutto il mondo di godere gratuitamente di servizi di IA pura di altissima qualità, completamente privati e non manipolativi. Questa è una circolazione sanguigna irreversibile.

7. Il panorama dell’economia intelligente: penalità sulla reputazione, firme blockchain e punto unificato d’interazione su near.com

Conduttore: Alla fine del programma, rivolgiamo l’attenzione all’emergente economia degli agenti. In un’epoca in cui miliardi di agenti IA autonomi operano liberamente, come funzionano insieme i componenti infrastrutturali di NEAR per supportare l’intera economia degli agenti?

Anton Astafiev: A livello di infrastruttura di base, molti trascurano due linee vitali essenziali affinché gli agenti operino in autonomia: una è l’autorizzazione all’esecuzione, l’altra è la gestione dei segreti. Se il vostro agente privato deve prenotare voli, acquistare azioni o firmare contratti commerciali per conto vostro, deve accedere alle credenziali della vostra carta di credito, alle chiavi private del vostro portafoglio digitale o alle autorizzazioni API aziendali. Non potrete mai consegnare direttamente password in chiaro a uno script cloud di terze parti non regolamentato.

La soluzione perfetta di NEAR consiste nell’integrare senza soluzione di continuità la tecnologia delle firme blockchain con enclave sicuri basati su hardware. Tutte le decisioni e le chiamate a strumenti effettuate dall’agente avvengono all’interno di un enclave attendibile sigillato, e le firme blockchain gli permettono di firmare in modo sicuro transazioni su qualsiasi blockchain — come Ethereum, Bitcoin o Solana — per conto dell’utente, mentre le credenziali più elevate, controllate dall’utente, non verranno mai divulgate. Anche se l’agente viene attaccato da codice malevolo esterno, l’enclave hardware garantisce che i dati sensibili non possano essere estratti. Nel frattempo, nel mercato degli agenti, questi devono impegnare token NEAR per assumersi compiti. Se un agente commette frode o viola gravemente il proprio impegno, la sua reputazione on-chain e i token impegnati subiranno severe penalità reputazionali, estendendo così con successo il confine della sicurezza dell’economia PoS blockchain all’intera società degli agenti.

Illia Polosukhin: In sintesi, l’IA è un nuovo super frontend per l’interazione umana con il mondo computazionale, mentre la blockchain è il backend definitivo per la fiducia collaborativa e la distribuzione di valore tra persone, imprese e agenti IA. Da tempo, l’aspetto più criticato del settore crypto è stato l’esperienza utente frammentata e le elevate barriere cognitive. Attraverso near.com, questa finestra completa e all’avanguardia, stiamo incapsulando completamente a livello infrastrutturale l’astrazione blockchain, il routing degli intenti cross-chain e il ragionamento segreto decentralizzato. Gli utenti non devono neppure sapere cosa siano le chiavi private o le fee di gas; devono semplicemente inserire la propria intenzione in linguaggio naturale, e centinaia di agenti specializzati realizzeranno i loro obiettivi in pochi secondi, protetti dall’enclave sicuro e dall’operatività ad alta velocità della rete di clearing NEAR. Questo è il focolaio dell’economia degli agenti che stiamo costruendo!

Conduttore: Grazie infinite, Illia, Alex e Anton, per aver partecipato oggi a The Rollup e averci offerto questa discussione tecnologica e intellettuale di altissimo livello. Siamo fermamente convinti che il futuro dell’IA riservata e degli agenti autonomi ci stia accelerando incontro. Grazie a tutti e alla prossima puntata!