Grayscale napoveduje rast vrednosti Zcasha, saj umetna inteligenca povečuje tveganja za finančno zasebnost

Grayscale napoveduje tretjo val povpraševanja po finančni zasebnosti

Umetna inteligenca bi lahko okrepila povpraševanje po funkcijah zasebnosti Zcasha, saj se analitična orodja vedno bolj izpopolnjujejo pri povezovanju javnih transakcij na verigi blokov z informacijami zunaj verige, je 31. avgusta dejal vodja raziskav pri podjetju Grayscale, Zach Pandl. V najnovejšem komentarju podjetja v seriji »Stack« je Pandl opisal umetno inteligenco kot gonilno silo morebitnega tretjega vala javnega zanimanja za finančno zasebnost.

Po mnenju upravitelja premoženja so se splošne skrbi glede zasebnosti prej zaostrile med informatizacijo finančnih evidenc v 70. letih prejšnjega stoletja in širitvijo interneta v 90. letih. Javne verige blokov zdaj ustvarjajo posebno izpostavljenost, saj transakcije ostajajo vidne in jih je mogoče potencialno združiti z evidencami borz, aktivnostjo denarnic in drugimi identifikacijskimi podatki.

Pandl je izjavil:

»Za uporabnike, ki dajejo prednost zasebnosti, bi to lahko postala funkcija, brez katere ne gre.«

Ta novi komentar sledi širši analizi podjetja Grayscale o potencialnem položaju ZCasha na trgu digitalnih valut. ZEC se je v zadnjem letu povečal za približno 19-krat, vendar je 29. avgusta še vedno ostal pod 1 % tržne kapitalizacije bitcoina. Prejšnji scenariji vrednotenja podjetja Grayscale so bili hipotetične ilustracije, ne pa napovedi cen.

Ameriške agencije opozarjajo na tveganja ponovne identifikacije, ki jih povzroča umetna inteligenca

Zvezne raziskave podpirajo širše zaskrbljenost, da lahko umetna inteligenca oslabi zaščito, ki je bila prej zagotovljena z anonimizacijo in fragmentiranimi podatki. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) navaja, da umetna inteligenca ustvarja nova tveganja ponovne identifikacije, medtem ko bi njene napovedne zmožnosti lahko razkrile več informacij o posameznikih ter okrepile sledenje vedenju in nadzor.

Ločeno poročilo Urada za odgovornost vlade ZDA (GAO), objavljeno marca, je zbralo tveganja za zasebnost, ki jih je navedla strokovna komisija, ki jo je sklical. Komisija je opisala, kako umetna inteligenca s primerjavo navidezno neodvisnih naborov podatkov ponovno identificira anonimizirane informacije, ter kot ločeno tveganje izpostavila agregacijo podatkov. Sistemi lahko združujejo finančne, lokacijske, zdravstvene in druge podatke o osebi, da bi sklepali na podrobnosti, ki niso izrecno vsebovane v nobenem posameznem nizu podatkov.

Te ugotovitve sicer ne ocenjujejo posebej transakcij v verigi blokov ali Zcasha, vendar podpirajo mehanizem, na katerem temelji argument podjetja Grayscale. Pregledne knjige zagotavljajo trajen nabor podatkov, ki ga lahko vedno zmogljivejši sistemi analizirajo skupaj z informacijami, zbranimi prek borz, plačilnih platform, javnih evidenc, posrednikov podatkov in spletnih storitev.

Zaščitene transakcije skrivajo naslove in zneske

Zcash podpira tako transparentne kot zaščitene transakcije, s čimer uporabnikom omogoča nadzor nad tem, ali so podrobnosti transakcij javno vidne. Njegovi zaščiteni prenosi uporabljajo kriptografijo brez razkritja (zero-knowledge), tehnologijo, ki jo uporabljajo nekatere kriptovalute za zaščito zasebnosti, za potrjevanje transakcij brez razkritja naslovov pošiljatelja in prejemnika ali zneska.

Zanimanje za zaupne transakcije v verigi blokov se je povečalo skupaj s širšimi zaskrbljenostmi glede finančnega nadzora. Do maja je bilo približno 30 % ponudbe ZEC shranjenega v zaščitenih skladih, kar je povečanje s približno 8 % v prejšnjih letih, kar kaže na večjo uporabo funkcij za zaščito zasebnosti Zcasha. Ta odstotek odraža delež ZEC, shranjenega zasebno, in ponuja merilo sprejemanja zaščitenih skladov na ravni omrežja.

Dostop vlagateljev se je prav tako razširil, ko je 25. avgusta na borzi NYSE Arca pod oznako ZCSH začel trgovati ETF Zcash podjetja Grayscale. Produkt omogoča izpostavljenost do ZEC na promptnem trgu prek strukture, ki se trguje na borzi, s čimer povezuje Grayscalovo tezo o zasebnosti z javno trgovanim naložbenim instrumentom.

Njegov najnovejši komentar predstavlja tveganja za zasebnost, povezana z umetno inteligenco, kot potencialni vir dolgoročnega povpraševanja, medtem ko njegova osrednja trditev ostaja napoved o pomembnosti Zcasha in ne dokaz, da je umetna inteligenca že povečala uporabo zaščitenih transakcij.