Gli AI agent spingono verso prove crittografiche verificabili

Succinct Labs vede le ZK-proofs come la risposta agli AI agent che navigano, fanno acquisti ed eseguono transazioni in autonomia. Anche NIST sta lavorando alla standardizzazione di questa tecnica per la privacy.

In breve

• Brian Trunzo di Succinct Labs sostiene che non solo i contenuti generati dall’AI, ma anche le azioni autonome delle macchine devono essere verificabili.
• Secondo lui, il rilevamento dell’AI non basta e le zero-knowledge proofs sono l’unico modo per riportare la fiducia online su basi crittografiche.
• Trunzo dice che le ZK-proofs diventano sempre più importanti ora che gli AI agent possono gestire transazioni, contratti e scambi di dati.

Secondo Brian Trunzo di Succinct Labs, gli AI agent autonomi stanno facendo emergere un problema nuovo: non basta più verificare ciò che l’AI produce, bisogna poter controllare anche ciò che fa. In un articolo di opinione, Trunzo spiega che l’infrastruttura internet attuale non è più sufficiente, perché i sistemi AI oggi possono navigare, acquistare, pubblicare e persino prendere decisioni al posto delle persone. Per lui, la fiducia online va ricostruita su prove crittografiche, non solo su strumenti di rilevamento o etichette.

Perché il rilevamento non basta

Il ragionamento di Trunzo parte da un web in cui distinguere il vero dal falso è diventato sempre più complicato. Porta come esempio i deepfake e le immagini di guerra generate artificialmente, diventate virali in pochi minuti, spesso prima ancora che fosse possibile verificarle. A suo avviso, questo dimostra che il problema non riguarda più soltanto foto o video ingannevoli, ma anche sistemi capaci di agire in autonomia.

Da qui la sua critica alla risposta più immediata, cioè sviluppare detector AI sempre più sofisticati. Trunzo osserva che questi strumenti possono essere aggirati con relativa facilità, ad esempio tramite blur o distorsione, mentre chi attacca mantiene comunque un vantaggio strutturale. Il punto, secondo lui, è che un AI agent non lascia una traccia cronologica semplice da ricostruire e sottoporre a audit.

Zero-knowledge come livello di prova

Come alternativa, Trunzo richiama le zero-knowledge proofs, o ZK-proofs. Si tratta di strumenti che consentono di dimostrare che un’informazione è corretta senza dover rivelare i dati alla base della verifica. Nel settore crypto queste tecniche sono note da tempo, ma secondo Trunzo oggi il loro ruolo si sta spostando verso l’AI, dove conta sempre di più poter verificare i risultati e non solo ottenere calcoli rapidi.

Trunzo fa anche alcuni esempi pratici. Un modello può provare che un certo output è stato generato da una specifica versione, i dati di training possono essere verificati senza essere esposti e un risultato può essere collegato in modo crittografico al processo che lo ha prodotto. A questo aggiunge una tendenza più ampia, in cui gli AI agent e la blockchain si stanno intrecciando sempre di più, per esempio in sistemi che eseguono transazioni o gestiscono smart contract senza intervento umano. In questo scenario, la verifica di ogni azione autonoma diventa ancora più importante.

Perché conta per il settore crypto

Per chi segue crypto e web3 in Europa, il punto interessante è che Trunzo non presenta il tema dell’AI solo come una sfida tecnologica, ma anche come una questione di infrastruttura. Nella sua lettura, i token non sono lo strumento giusto per risolvere questo problema, mentre le proof sì. Il discorso si inserisce così in un trend più ampio del settore crypto, dove verificabilità, privacy e identità digitale stanno assumendo un peso sempre maggiore.

Questo cambiamento si vede anche nei prodotti legati ai pagamenti agentici. Per esempio, Coinbase mostra account speciali per bot AI, un segnale di quanto rapidamente il mercato si stia muovendo verso sistemi in cui il software non si limita a elaborare informazioni, ma può anche agire in autonomia.

Trunzo aggiunge infine che il governo statunitense, attraverso il National Institute of Standards and Technology, sta lavorando alla standardizzazione delle zero-knowledge nell’ambito della crittografia orientata alla privacy. Questo rende il dibattito meno teorico e più vicino alle policy, soprattutto ora che, secondo lui, gli AI agent possono sempre più spesso gestire transazioni finanziarie, contratti e scambi di dati. Per il mercato crypto, è un ulteriore segnale di come la tecnologia ZK stia andando oltre il perimetro blockchain per diventare un tassello più ampio di controllo digitale e fiducia.