DLT एआई में विश्वास फिर से बहाल करेगा

निम्नलिखित एक अतिथि लेख है, चार्ल्स एडकिंस, सीईओ, HBAR फाउंडेशन द्वारा लिखा गया है। उन्होंने पहले हेडेरा हैशग्राफ, एलएलसी के अध्यक्ष के रूप में सेवा दी। चार्ल्स एक अनुभवी नेता हैं, जिनके पास ब्लॉकचेन और क्रिप्टो क्षेत्र में वर्षों का अनुभव है, और उन्होंने पहले पॉलीगॉन लैब्स और एप्टोस में काम किया है।

हमें ऐसी शासन प्रणाली की आवश्यकता है जो यह सुनिश्चित करे कि एआई मानवता की सेवा करे, उसे नुकसान न पहुंचाए। लेकिन एआई विकास का पैमाना और जटिलता अकेले मानवीय क्षमता से परे है। यहां आता है डिस्ट्रिब्यूटेड लेजर टेक्नोलॉजी (DLT)—एक विकेंद्रीकृत प्रणाली जो कई नोड्स में डेटा को रिकॉर्ड और सत्यापित करती है। DLT एआई को पारदर्शिता, जवाबदेही और अखंडता प्रदान करता है, विश्वास कायम करता है, एकाधिकार नियंत्रण को रोकता है, और नैतिक नवाचार को प्रोत्साहित करता है।

एआई ‘ब्लैक बॉक्स’ को खोलना

एआई अक्सर एक ब्लैक बॉक्स की तरह काम करता है, गुप्त डेटा पर निर्भर होता है जो यह छिपाता है कि निर्णय कैसे किए जाते हैं। यह अपारदर्शिता विश्वास को कमजोर करती है, विशेष रूप से उन उद्योगों में जैसे स्वास्थ्य देखभाल और वित्त जहां पारदर्शिता अपरिहार्य है। DLT के साथ, कोई रहस्य नहीं है। DLT खेल बदल देता है क्योंकि यह सभी डेटा और अपडेट को एक अचल लेजर पर रिकॉर्ड करता है—एक स्थायी, डिजिटल रिकॉर्ड जो यह सुनिश्चित करता है कि हर बदलाव ट्रेस किया जा सके।

उदाहरण के लिए ProveAI को लें। यह DLT का उपयोग करके एआई प्रशिक्षण डेटा और अपडेट को सुरक्षित और ट्रैक करता है, EU AI अधिनियम जैसे नैतिक मानकों और विनियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करता है। यह दृष्टिकोण एआई मॉडल्स को जवाबदेह बनाता है, उनके परिणामों में विश्वास और निष्पक्षता के लिए एक नींव का निर्माण करता है।

डेटा गुणवत्ता में सुधार DLT के साथ

दुर्भाग्यवश, खराब डेटा गुणवत्ता एआई विकास में एक स्थायी चुनौती बनी हुई है। 2024 Precisely के सर्वेक्षण ने खुलासा किया कि 64% व्यवसाय एआई को अविश्वसनीय मानते हैं क्योंकि डेटा असत्यापित या पक्षपाती होता है। DLT इस समस्या को हल करता है वास्तविक समय डेटा को विकेंद्रीकृत नेटवर्क से जोड़कर, यह सुनिश्चित करता है कि वह सटीक, पारदर्शी, और अचलनीय है।

वापसी सन्निर्माण वृद्ध जनरेशन (RAG) जैसे एआई मॉडल्स के लिए, जो बाहरी डेटा के साथ प्रतिक्रियाओं को बढ़ाते हैं, DLT यह सुनिश्चित करता है कि केवल सत्यापित, छेड़छाड़-प्रूफ जानकारी का उपयोग किया जाए। इससे गलत सूचना या पूर्वाग्रह के जोखिम कम होते हैं, और नैतिक एआई शासन बढ़ता है।

Fetch.ai और Ocean Protocol पहले से ही इस नवाचार की क्षमता को प्रदर्शित कर रहे हैं। Fetch.ai ओरेकल्स का उपयोग कर वास्तविक समय बाहरी डेटा का उपयोग करता है, वेब3 पारिस्थितिकी तंत्र में लॉजिस्टिक्स और ऊर्जा दक्षता का अनुकूलन करता है। इसी तरह, ओशन प्रोटोकॉल टोकनाइज्ड डेटा शेयरिंग को सुरक्षित करता है, जिससे एआई सिस्टम्स उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट्स तक पहुंच बना सकते हैं जबकि उपयोगकर्ता की गोपनीयता की सुरक्षा करता है।

DLT के साथ गलत सूचना से निपटना

ये क्षमताएं बढ़ते हुए चुनौतियों जैसे गलत सूचना से निपटने के लिए आवश्यक हैं, खासकर गहरे नकली के उदय के बीच। Ofcom ने हाल ही में खुलासा किया है कि 2024 की पहली छमाही में 16+ उम्र के 43% लोगों ने ऑनलाइन कम से कम एक गहरे नकली का सामना किया। ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म्स जैसे Truepic पहले से ही इस मुद्दे से निपट रहे हैं, ब्लॉकचेन को छवि प्रमाणीकरण, टाइमस्टैम्पिंग, और मीडिया की सत्यापन के साथ मिलाकर। सत्यापित डेटा और मीडिया को RAG वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत करके, एआई सिस्टम्स अधिक प्रभावी ढंग से आउटपुट की जाँच कर सकते हैं, उस जानकारी में विश्वास बढ़ा सकते हैं जो वे उत्पन्न करते हैं।

नैतिक एआई के लिए विकेंद्रीकृत शासन

केंद्रीकृत शासन मॉडल्स अक्सर एआई विकास की गति, जटिलता, और नैतिक चुनौतियों का प्रबंधन करने में संघर्ष करते हैं, उत्तरदायित्वपूर्ण नवाचार को बाधित करते हैं। Precisely के वैश्विक सर्वेक्षण ने यह खुलासा किया कि 62% संगठनों के अनुसार अपर्याप्त शासन एआई को अपनाने में एक प्रमुख बाधा है।

डेसेंट्रलाइज्ड ऑटोनॉमस ऑर्गनाइजेशंस (DAOs), DLT द्वारा संचालित, एक समाधान प्रदान कर सकते हैं। DAOs स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से शासन और निर्णय लेने को स्वचालित करते हैं, जिससे डेवलपर्स, उपयोगकर्ता, और नियामकों को प्रस्तावों पर पारदर्शिता से वोट करने की अनुमति मिलती है। हर निर्णय ब्लॉकचेन पर रिकॉर्ड किया जाता है, एकतरफा नियंत्रण को रोकता है, निर्णयों को सामूहिक हितों के साथ संरेखित करता है, और जवाबदेही और समावेशिता सुनिश्चित करता है।

SingularityNET इस संभावितता को प्रदर्शित करता है, नैतिक सिद्धांतों के साथ एआई प्रोजेक्ट्स को संरेखित करने के लिए एक DAO फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए। यह विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण न केवल समावेशिता को प्रोत्साहित करता है बल्कि यह सुनिश्चित करता है कि शासन सार्वजनिक हित को दर्शाता है, और नैतिक एआई विकास के लिए एक आधारशिला बनाता है।

वैश्विक मानदंड और आगे का रास्ता

जैसे एआई तेजी से पार-सीमाओं वाले डेटा पर निर्भर होता है, सुरक्षित और पारदर्शी प्रणालियाँ जैसे DLT विश्वास को बड़े पैमाने पर बनाना आवश्यक होंगे। कई संगठन पहले से ही इसके संभावितता की खोज कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, MediLedger Network DLT का उपयोग करके फार्मास्युटिकल सप्लाई चेन में डेटा हेरफेर को रोकता है, जबकि यूरोपीय ब्लॉकचैन सेवाएँ इंफ्रास्ट्रक्चर (EBSI) सुरक्षित जानकारी वितरण के लिए DLT का उपयोग करता है, संभवतः EU संगठनों को हाल ही में EU AI अधिनियम के साथ अनुपालन करने में मदद करने के लिए एक ढाँचा प्रदान करता है।

लेकिन हमें और आगे जाना होगा।

वैश्विक नियामक समन्वयन विखंडन को रोकने और सार्वभौमिक मानदंड स्थापित करने के लिए महत्वपूर्ण है। सरकारें, उद्यम, और नागरिक समाज को ऐसे शासन ढाँचे विकसित करने के लिए सहयोग करना होगा जो सार्वजनिक हित को प्राथमिकता दें। DAOs को भी विकसित होना होगा ताकि वो एआई तकनीक के विकास के साथ लचीला, सामूहिक निरीक्षण प्रदान कर सकें।

यह आत्मसंतोष का समय नहीं है। अगर अब कार्रवाई नहीं की गई, तो एआई के जोखिम अनियंत्रित रूप से बढ़ जाएंगे, और हमें उनका सामना करने में असमर्थ बना देंगे। नैतिक एआई का भविष्य आज लिए गए साहसी निर्णयों पर निर्भर करता है। DLT इस भविष्य के लिए नींव हो सकता है—पारदर्शी, उत्तरदायी, और मानवता के सर्वोत्तम हितों के साथ संरेखित।