В эпоху стремительного развития технологий искусственного интеллекта, криптовалют и децентрализованных систем особое внимание уделяется понятию случайности. Случайность стала ключевым элементом, обеспечивающим безопасность, честность и надежность в цифровом пространстве. Однако далеко не всякая случайность одинаково полезна и безопасна. Появление концепции проверяемой случайности знаменует собой новый этап в обеспечении доверия к автоматизированным системам и финансовым экосистемам. Случайность присутствует во многих сферах, от алгоритмов искусственного интеллекта и финансовых моделей до распределения прав на блокчейне.
Искусственный интеллект нередко использует случайные процессы для обучения моделей, улучшая качество прогнозов и увеличивая устойчивость к переобучению. Криптографические алгоритмы и блокчейн-протоколы опираются на случайность для генерации ключей и выбора участников валидации транзакций. Но традиционные источники случайных чисел, в основном псевдослучайные генераторы, имеют ограничения, которые создают уязвимости и риски манипуляций. Псевдослучайные числа формируются специальными алгоритмами, которые на первый взгляд создают иллюзию случайности. Однако при знании начального значения (сема) и алгоритма возможно предсказать последовательность чисел.
Это открывает путь для мошенничества и подделок в системах, завязанных на случайность. В финансовых технологиях предсказуемая случайность может привести к несправедливому преимуществу и даже масштабным атакам, таким как эксплойты на децентрализованных обменниках или манипуляции с алгоритмами торговли. Концепция проверяемой случайности (verifiable randomness) решает проблему доверия к исходам случайных процессов за счет сочетания трех важных характеристик: непредсказуемости результатов, отсутствия возможностей смещения и публичной проверяемости. Это значит, что ни один участник системы, включая тех, кто генерирует случайные числа, не может заранее узнать или сконструировать их исход. При этом любые заинтересованные стороны получают возможность самостоятельно проверить корректность процесса генерации случайности без доступа к секретной информации.
В сфере искусственного интеллекта проверяемая случайность способствует формированию более прозрачных и справедливых моделей. Многие AI-системы, особенно в критичных областях вроде финансов или здравоохранения, используют случайные параметры для обучения и принятия решений. Однако без подтверждаемой случайности нельзя гарантировать, что генерация случайных значений происходит честно и не содержит скрытых предвзятостей или уязвимостей. В результате появляется риск, что алгоритмы работают в интересах узкой группы лиц, а не всех пользователей. Например, алгоритмы автоматической торговли, которые применяют случайность для оценки множества стратегий, нуждаются в честном и прозрачном источнике случайных чисел.
Без этого невозможно убедиться, что торговые решения не предвзяты и не эксплуатируются исключительно в пользу отдельных участников рынка. Аналогично, генеративные модели AI, создающие текст или изображения, зависят от параметра «температуры», который напрямую влияет на разнообразие и прогнозируемость результатов. Если значения температуры нельзя проверить, возникают сомнения в объективности и качестве создаваемых данных. Последствия отсутствия проверяемой случайности в децентрализованных технологиях особенно ощутимы. Блокчейн-сети, построенные на методах консенсуса с доказательством ставки (Proof-of-Stake), используют случайность для выбора валидаторов новых блоков.
Если случайность окажется предсказуемой или подверженной манипуляциям, злоумышленники смогут получить контроль над сетью, нарушая безопасность и децентрализацию. В свою очередь, на платформах NFT и в децентрализованных приложениях распределение редких атрибутов и токенов также зависит от случайности, что напрямую влияет на ценность и честность экосистемы. Для решения таких вызовов актуальны системы, объединяющие настоящие источники энтропии — например физические явления или специально устроенные механизмы, — с децентрализованной проверкой. Это обеспечивает безопасность от единоличного контроля и возможность всех участников проверить честность исхода. Примером таких решений служат криптографические протоколы на основе Verifiable Random Functions (VRF), которые гарантируют непредсказуемость и доказуемость случайных результатов.
Важность проверяемой случайности растет с усложнением и повсеместным внедрением AI и криптотехнологий. Современные вызовы в финансовой сфере, здравоохранении, автономных системах требуют, чтобы выводы и решения, частично основанные на случайных процессах, были максимально объективны и прозрачны. Это способствует доверию со стороны пользователей, регуляторов и инвесторов. Несмотря на техническую сложность интеграции систем проверяемой случайности, индустрия движется в этом направлении. Компании и проекты, стремящиеся создавать действительно равноправные и надежные решения, включают проверяемую случайность в свои архитектуры.
