DLT Ricostruirà la Fiducia nell'IA

Il seguente è un post ospite scritto da Charles Adkins, CEO, HBAR Foundation. In precedenza ha ricoperto il ruolo di Presidente di Hedera Hashgraph, LLC. Charles è un leader esperto con anni di esperienza nel settore blockchain e cripto, avendo precedentemente lavorato presso Polygon Labs e Aptos.

Abbiamo bisogno di una governance che assicuri che l’AI serva l’umanità, senza danneggiarla. Ma la scala e complessità dello sviluppo dell’AI vanno oltre la capacità umana da sola. Entra in gioco la Tecnologia dei Registri Distribuiti (DLT)—un sistema decentralizzato che registra e verifica i dati attraverso più nodi. La DLT porta trasparenza, responsabilità e integrità all’AI, promuovendo la fiducia, prevenendo il controllo monopolistico e incoraggiando l’innovazione etica.

Spezzare il ‘Black Box’ dell’AI

L’AI spesso opera come una scatola nera, affidandosi a dati segreti che nascondono il modo in cui vengono prese le decisioni. Questa opacità mina la fiducia, specialmente in settori come la sanità e la finanza dove la trasparenza è non negoziabile. Con la DLT, non ci sono segreti. La DLT cambia le carte in tavola registrando tutti i dati e gli aggiornamenti su un registro immutabile—un documento digitale permanente che assicura che ogni cambiamento sia tracciabile.

Prendiamo per esempio ProveAI. Utilizza la DLT per proteggere e tracciare i dati di addestramento dell’AI e gli aggiornamenti, assicurando la conformità con standard etici e regolamenti come l’EU AI Act. Questo approccio rende i modelli di AI responsabili, creando una base per la fiducia e l’equità nei loro risultati.

Migliorare la Qualità dei Dati con la DLT

Purtroppo, la scarsa qualità dei dati rimane una sfida persistente nello sviluppo dell’AI. Un sondaggio Precisely del 2024 ha rivelato che il 64% delle aziende ritiene l’AI inaffidabile a causa di dati non verificati o faziosi. La DLT affronta questa questione ancorando i dati in tempo reale a reti decentralizzate, assicurando che siano accurati, trasparenti e immutabili.

Per i modelli AI che utilizzano il Generatione Supportata da Recupero (RAG) per migliorare le risposte con dati esterni, la DLT garantisce che vengano utilizzate solo informazioni verificate e a prova di manomissione. Ciò minimizza i rischi che la disinformazione o i pregiudizi infiltrino i risultati, avanzando la governance etica dell’AI.

Fetch.ai e Ocean Protocol stanno già dimostrando il potenziale di questa innovazione. Fetch.ai utilizza oracoli per accedere a dati esterni in tempo reale, ottimizzando la logistica e l’efficienza energetica in tutto l’ecosistema Web3. Allo stesso modo, Ocean Protocol garantisce la condivisione tokenizzata dei dati, consentendo ai sistemi AI di accedere a dataset di alta qualità proteggendo al contempo la privacy degli utenti.

Affrontare la Disinformazione con la DLT

Queste capacità sono essenziali per affrontare le sfide crescenti come la disinformazione, particolarmente in mezzo all’aumento dei deepfake. Ofcom ha recentemente rivelato che il 43% delle persone con età superiore a 16 anni ha incontrato almeno un deepfake online nella prima metà del 2024. Le piattaforme blockchain come Truepic stanno già affrontando questa questione combinando la blockchain con l’autenticazione delle immagini, la marcatura temporale e la verifica dei media al momento della creazione. Integrando dati e media verificati nei flussi di lavoro RAG, i sistemi AI possono verificare più efficacemente i risultati, migliorando la fiducia nelle informazioni che generano.

Governance Decentralizzata per un’AI Etica

I modelli di governance centralizzata spesso faticano a gestire la velocità, la complessità e le sfide etiche dello sviluppo dell’AI, ostacolando l’innovazione responsabile. Il sondaggio globale di Precisely ha rivelato che il 62% delle organizzazioni vede una governance inadeguata come un ostacolo principale all’adozione dell’AI.

Le Organizzazioni Autonome Decentralizzate (DAO), alimentate dalla DLT, potrebbero fornire una soluzione. Le DAO automatizzano governance e decision-making attraverso smart contracts, consentendo agli stakeholder—sviluppatori, utenti e regolatori—di votare in modo trasparente sulle proposte. Ogni decisione è registrata sulla blockchain, prevenendo il controllo unilaterale, allineando le decisioni con gli interessi collettivi e garantendo responsabilità e inclusività.

SingularityNET mostra questo potenziale, usando un framework DAO per allineare i progetti AI con i principi etici. Questo approccio decentralizzato non solo promuove l’inclusività ma assicura che la governance rifletta l’interesse pubblico, gettando le basi per uno sviluppo dell’AI etico e scalabile.

Standard Globali e il Percorso da Seguire

Poiché l’AI dipende sempre più da dati transfrontalieri, sistemi sicuri e trasparenti come la DLT saranno essenziali per costruire la fiducia su vasta scala. Molte organizzazioni stanno già esplorando il suo potenziale. Ad esempio, la MediLedger Network utilizza la DLT per prevenire manomissioni di dati nelle catene di approvvigionamento farmaceutiche, mentre la European Blockchain Services Infrastructure (EBSI) sfrutta la DLT per la distribuzione sicura delle informazioni, fornendo potenzialmente un framework per aiutare le organizzazioni EU a conformarsi al recente EU AI Act.

Ma dobbiamo andare oltre.

L’allineamento regolamentare globale è cruciale per prevenire la frammentazione e stabilire standard universali. Governi, imprese e società civile devono collaborare per sviluppare framework di governance che priorizzino l’interesse pubblico. Anche le DAO devono evolversi per fornire un controllo collettivo e flessibile man mano che la tecnologia AI avanza.

Questo non è il momento per compiacersi. Se non si agisce ora, i rischi dell’AI cresceranno senza controllo, lasciandoci impotenti ad affrontarli. Il futuro dell’AI etica dipende da decisioni audaci oggi. La DLT può essere la base per questo futuro—trasparente, responsabile e allineata con i migliori interessi dell’umanità.