DLT восстановит доверие к ИИ

Следующая статья – гостевой пост, написанный Чарльзом Адкинсом, генеральным директором HBAR Foundation. Ранее он занимал должность президента Hedera Hashgraph, LLC. Чарльз – опытный лидер с многолетним опытом работы в блокчейн и криптосфере, ранее работавший в Polygon Labs и Aptos.

Нам нужно управление, которое гарантировало бы, что ИИ служит человечеству, а не вредит ему. Но масштаб и сложность разработки ИИ превосходят человеческие возможности. На помощь приходит Технология Распределённых Реестров (DLT) — децентрализованная система, которая записывает и проверяет данные через множество узлов. DLT приносит прозрачность, подотчётность и целостность в ИИ, способствуя доверию, предотвращая монополизацию и поощряя этичные инновации.

Взлом ИИ ‘Чёрного ящика’

ИИ часто работает как чёрный ящик, полагаясь на секретные данные, скрывающие, как принимаются решения. Эта непрозрачность подрывает доверие, особенно в таких отраслях, как здравоохранение и финансы, где прозрачность не подлежит обсуждению. С DLT нет секретов. DLT меняет правила, записывая все данные и обновления на неизменяемый реестр — постоянный цифровой архив, который гарантирует, что каждое изменение отслеживается.

Возьмём, к примеру, ProveAI. Он использует DLT для защиты и отслеживания обучающих данных ИИ и обновлений, обеспечивая соответствие этическим стандартам и законодательным нормам, таким как Закон ЕС об ИИ. Такой подход делает модели ИИ подотчётными, создавая основу для доверия и справедливости в результатах их работы.

Улучшение качества данных с помощью DLT

К сожалению, низкое качество данных остаётся постоянной проблемой в разработке ИИ. Опрос Precisely 2024 года показал, что 64% компаний считают ИИ ненадёжным из-за неподтверждённых или предвзятых данных. DLT решает эту проблему, закрепляя данные в реальном времени в децентрализованных сетях, обеспечивая их точность, прозрачность и неизменяемость.

Для моделей ИИ, таких как использующие Усиленное Извлечение (RAG) для улучшения ответов с помощью внешних данных, DLT обеспечивает использование только проверенной и неизменяемой информации. Это минимизирует риски проникновения дезинформации или предвзятости в результаты, продвигая этическое управление ИИ.

Fetch.ai и Ocean Protocol уже демонстрируют потенциал этой инновации. Fetch.ai использует оракулы для доступа к данным в реальном времени, оптимизируя логистику и энергоэффективность в экосистеме Web3. Точно так же Ocean Protocol обеспечивает защиту токенизированного обмена данными, позволяя системам ИИ получать доступ к высококачественным наборам данных, обеспечивая при этом конфиденциальность пользователей.

Борьба с дезинформацией с помощью DLT

Эти возможности необходимы для борьбы с возрастающими вызовами, такими как дезинформация, особенно на фоне роста дипфейков. Ofcom недавно сообщил, что 43% людей в возрасте 16+ столкнулись хотя бы с одним дипфейком в интернете в первой половине 2024 года. Блокчейн-платформы, такие как Truepic, уже борются с этой проблемой, сочетая блокчейн с проверкой изображений, временными метками и аутентификацией медиа в момент их создания. Путём интеграции проверенных данных и медиа в рабочие процессы RAG, системы ИИ могут более эффективно проверять результаты, укрепляя доверие к информации, которую они генерируют.

Децентрализованное управление для этичного ИИ

Централизованные модели управления часто испытывают трудности в управлении скоростью, сложностью и этическими вызовами разработки ИИ, препятствуя ответственным инновациям. Глобальный опрос Precisely показал, что 62% организаций считают неадекватное управление серьёзным препятствием на пути принятия ИИ.

Децентрализованные автономные организации (DAO), работающие на базе DLT, могут быть решением. DAO автоматизируют управление и принятие решений через интеллектуальные контракты, разрешая заинтересованным сторонам — разработчикам, пользователям и регуляторам — голосовать прозрачно по предложениям. Каждое решение записывается в блокчейн, предотвращая единоличный контроль, согласовывая решения с коллективными интересами и обеспечивая подотчётность и инклюзивность.

SingularityNET демонстрирует этот потенциал, используя DAO для согласования проектов ИИ с этическими принципами. Этот децентрализованный подход не только способствует инклюзивности, но и гарантирует, что управление отражает общественные интересы, создавая основу для масштабируемого, этичного развития ИИ.

Глобальные стандарты и движение вперёд

Поскольку ИИ всё больше зависит от трансграничных данных, безопасные и прозрачные системы, такие как DLT, будут необходимы для построения доверия в крупных масштабах. Многие организации уже изучают его потенциал. Например, MediLedger Network использует DLT для предотвращения фальсификации данных в фармацевтических поставках, тогда как Инфраструктура Европейских Блокчейн-Сервисов (EBSI) использует DLT для безопасного распределения информации, потенциально предоставляя структуру, чтобы помочь организациям ЕС соблюдать недавний Закон ЕС об ИИ.

Но нам нужно идти дальше.

Глобальная регуляторная унификация важна для предотвращения фрагментации и установления универсальных стандартов. Правительства, предприятия и гражданское общество должны сотрудничать в разработке рамок управления, которые ставят на первое место общественные интересы. DAO также должны развиваться, чтобы обеспечивать гибкий, коллективный надзор по мере развития технологий ИИ.

Сейчас не время для самоуспокоенности. Если не предпринять меры сейчас, риски ИИ будут расти без контроля, оставляя нас бессильными перед их вызовами. Будущее этичного ИИ зависит от смелых решений сегодня. DLT может стать основой для этого будущего – прозрачной, подотчётной и соответствующей лучшим интересам человечества.