Ethereum scommette tutto sulla combo privacy + AI: lanciato un nuovo sistema per i pagamenti privati

L’Ethereum Foundation ha da poco pubblicato un blog post in cui annuncia il lancio di zkAPI, una nuova iniziativa open source che punta a rendere privati i pagamenti digitali per i servizi a consumo, a partire da quelli legati ai modelli AI. Si tratta di una novità molto importante per l’ecosistema decentralizzato, non solo per il potenziale tecnologico che vi è dietro, ma anche per tutta la narrativa che circola attorno a temi come la privacy e l’intelligenza artificiale.

Il progetto zkAPI è stato sviluppato in collaborazione con l’Open Anonymity Project, sulla base di un concetto presentato a febbraio da Vitalik Buterin, co-fondatore di Ethereum, e Davide Crapis, responsabile del team dAI dell’Ethereum Foundation. Vediamo come funziona questo nuovo sistema e in che modo introduce operazioni private all’interno di una chain dove tutte le informazioni sono, per definizione, pubblicamente verificabili.

L’Ethereum Foundation punta sulla privacy per i pagamenti AI: arriva zkAPI

L’idea alla base del protocollo zkAPI è molto semplice: permettere agli utenti di pagare modelli AI e altre API a pagamento senza rivelare la propria identità. Per garantire la privacy, il sistema non esce dalle mura pubbliche di Ethereum ma sfrutta le cosiddette prove a conoscenza zero per verificare la disponibilità dei fondi da parte di chi effettua la transazione, senza però rendere pubblico il suo indirizzo.

A livello pratico, gli utenti devono innanzitutto depositare ETH2.705 $▲ +0,78% o $USDC all’interno di un vault su rete Ethereum, il quale registra il saldo di ogni partecipante sotto forma di nota privata. Quel vault potrà poi essere utilizzato per finanziare pagamenti verso API esterne, con l’utente che genera una prova a conoscenza zero per dimostrare di possedere una nota valida, senza tuttavia mostrare pubblicamente quale deposito viene utilizzato per l’operazione.

Per certi versi, l’idea centrale è simile a quella di Tornado Cash, dove anche lì l’obiettivo è spezzare il legame che c’è tra chi deposita e chi preleva. Ad ogni modo, zkAPI funziona con logiche leggermente diverse ed è per lo più focalizzato sui pagamenti a consumo e non sui trasferimenti generici.

Elemento interessante: così come la blockchain di Ethereum impedisce il double spending attraverso le verifiche di stato, zkAPI utilizza un “nullificatore” per impedire che la stessa nota venga spesa due volte.

Una svolta per i pagamenti AI, ma non solo

Ken Liu, membro dell’Open Anonymity Project nonché dottorando in informatica presso la Stanford University, ha spiegato che generalmente ogni chiamata API basata sull’AI che viene svolta in un ambiente pubblico porta con sé una serie di informazioni che permettono di ricondurre l’utilizzo a uno specifico account. La chiave API è infatti collegata a un account, che a sua volta è associato a un metodo di pagamento, cosa che permette al provider di ricostruire lo storico delle richieste effettuate.

Con zkAPI invece, questo schema viene ribaltato, e gli utenti iniziano finalmente a riprendere il controllo della propria identità finanziaria, pagando i servizi di cui hanno bisogno senza dover necessariamente lasciare una traccia completa dell’operatività. Liu ha commentato così lo sviluppo di questo nuovo protocollo in un post su X, con una frase che – a parere di chi vi scrive – merita una riflessione profonda.

Dovrebbero esistere più infrastrutture in cui la privacy e la sovranità siano fondamentali e le persone abbiano il controllo.

Inizialmente zkAPI si focalizzerà verticalmente sui pagamenti degli agenti AI – nuovo trend sposato anche da BlackRock – ma gli sviluppatori specificano che il sistema potrà espandersi verso una miriade di altri casi d’uso. Tra questi, citiamo le query RPC su blockchain, la generazione di immagini e video, larghezza di banda, VPN e altre tipologie di pagamenti machine-to-machine.

Attenzione a un dettaglio

Va precisato che zkAPI non garantisce automaticamente l’anonimato di rete, pur offrendo riservatezza all’interno della blockchain di Ethereum. Infatti, il gateway potrebbe potenzialmente collegare le richieste provenienti da uno stesso indirizzo IP stabile e, di conseguenza, ricondurle allo stesso utente.

Per questo motivo, per chi cerca privacy a 360°, è consigliabile instradare il traffico di rete attraverso Tor, la famosa rete di anonimato che è comunemente utilizzata anche per accedere ai siti del cosiddetto “dark web”.

Inoltre, le varie sessioni di pagamento potrebbero essere ricollegate tra di loro anche utilizzando sistemi che valutano il contenuto del prompt inviato ai modelli AI, come dettagli personali, stile di scrittura o cronologia delle conversazioni.

Questo è un tema che rientra più in generale in ciò che viene descritto con il termine di “inferenza AI”: alcuni progetti puntano proprio a risolvere questo problema offrendo inferenza privata, come ad esempio Venice AI, reduce da un nuovo record storico sostenuto dall’entusiasmo per la crescente attenzione verso la privacy applicata al settore dell’intelligenza artificiale.