DLT, Yapay Zekada Güveni Yeniden Kuracak

Aşağıdaki yazı, HBAR Foundation CEO’su Charles Adkins tarafından yazılmış bir misafir yazıdır. Adkins daha önce Hedera Hashgraph, LLC’nin Başkanı olarak görev yaptı. Charles, Polygon Labs ve Aptos’ta çalışmış ve blockchain ve kripto alanında yılların deneyimine sahip deneyimli bir liderdir.

AI’nin insanlığa hizmet etmesini sağlayacak, zarar vermeyecek bir yönetime ihtiyacımız var. Ancak AI geliştirme ölçek ve karmaşıklığı, sadece insan kapasitesinin ötesindedir. Dağıtılmış Defter Teknolojisi (DLT) devreye giriyor – verileri birden çok düğüm üzerinde kaydeden ve doğrulayan merkezi olmayan bir sistem. DLT, AI’ye şeffaflık, hesap verebilirlik ve dürüstlük getirerek güven inşa eder, tekelleşmiş kontrolü önler ve etik yeniliği teşvik eder.

AI ‘Kara Kutu’sunu Açığa Çıkarmak

AI genellikle, kararların nasıl alındığını gizleyen gizli verilere dayanan bir kara kutu gibi çalışır. Bu opaklık, şeffaflığın tartışılmaz olduğu sağlık ve finans gibi endüstrilerde güveni zedeler. DLT ile sır yoktur. DLT, tüm verileri ve güncellemeleri değiştirilemez bir deftere kaydederek her değişikliğin izlenebilir olmasını sağlayan kalıcı, dijital bir kayıtla oyunu değiştirir.

Örneğin ProveAI ele alalım. DLT’yi, AI eğitim verilerini ve güncellemelerini güvence altına almak ve izlemek için kullanır, EU AI Yasası gibi etik standartlara ve düzenlemelere uyumluluğu sağlar. Bu yaklaşım, AI modellerini hesap verebilir kılar ve sonuçlarında güven ve adalet için bir temel oluşturur.

DLT ile Veri Kalitesini İyileştirme

Ne yazık ki, kötü veri kalitesi AI gelişiminde ısrarla süregelen bir zorluk olmaya devam ediyor. 2024 yılına ait Precisely anketi, işletmelerin %64’ünün doğrulanmamış veya önyargılı veriler nedeniyle AI’yi güvenilmez bulduğunu ortaya koydu. DLT, gerçek zamanlı verileri merkezi olmayan ağlara sabitleyerek, bunların doğru, şeffaf ve değiştirilemez olmasını sağlar.

Retrieval Augmented Generation (RAG) gibi, yanıtları harici verilerle zenginleştirmek için kullanılan AI modelleri için, DLT yalnızca doğrulanmış, kurcalanamaz bilginin kullanılmasını sağlar. Bu, yanlış bilgilendirme veya önyargıların çıktılara sızma riskini en aza indirir, etik AI yönetimini ilerletir.

Fetch.ai ve Ocean Protocol zaten bu yeniliğin potansiyelini sergiliyor. Fetch.ai, gerçek zamanlı harici veriye erişmek için oracles kullanarak Web3 ekosistemindeki lojistik ve enerji verimliliğini optimize ediyor. Benzer şekilde, Ocean Protocol, tokenize edilmiş veri paylaşımını güvence altına alarak, AI sistemlerinin yüksek kaliteli veri kümelerine erişmesini sağlarken kullanıcı gizliliğini korur.

Yanlış Bilgilendirme ile DLT Üzerine Mücadele Etmek

Bu yetenekler, deepfake’lerin yükselişi sırasında özellikle artan yanlış bilgilendirme gibi zorluklarla başa çıkmak için gereklidir. Ofcom yakın zamanda açıkladı ki 2024’ün ilk yarısında, 16 yaş üstü kişilerin %43’ü en az bir deepfake ile çevrimiçi karşılaştı. Truepic gibi blockchain platformları, bu sorunu blockchain ile görüntü doğrulama, zaman damgalama ve medyayı yaratım anında doğrulama yoluyla şimdiden ele alıyor. Doğrulanmış veri ve medyanın RAG iş akışlarına entegrasyonu sayesinde, AI sistemleri çıktıları daha etkili bir şekilde kontrol edebilir, ürettikleri bilgilere olan güveni artırır.

Etik AI için Merkezi Olmayan Yönetim

Merkezi yönetim modelleri, AI gelişiminin hızını, karmaşıklığını ve etik zorluklarını yönetmekte genellikle zorlanır, sorumlu yeniliği engeller. Precisely’nin küresel anketi, organizasyonların %62’sinin yetersiz yönetimi AI benimseme yolunda büyük bir engel gördüğünü ortaya koydu.

DLT tarafından desteklenen Merkezi Olmayan Otonom Organizasyonlar (DAO’lar) bir çözüm sunabilir. DAO’lar, akıllı sözleşmeler yoluyla yönetimi ve karar almayı otomatikleştirir, paydaşların—geliştiriciler, kullanıcılar ve düzenleyiciler—öneriler üzerinde açık bir şekilde oy kullanmalarını sağlar. Her karar blockchain üzerine kaydedilir, tek taraflı kontrolü önler, kararları kolektif çıkarlarla uyumlu hale getirir ve hesap verebilirliği ve kapsayıcılığı garanti eder.

SingularityNET, AI projelerini etik ilkelerle hizalamak için bir DAO çerçevesi kullanarak bu potansiyeli sergiliyor. Bu merkezi olmayan yaklaşım sadece kapsayıcılığı teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda yönetimin kamu çıkarlarını yansıtmasını ve bu öncüller üzerinde büyütülmesi için zemin hazırlamasını sağlar.

Küresel Standartlar ve İleriye Giden Yol

AI, çapraz sınır veri kullanımına giderek daha fazla bağımlı hale geldikçe, DLT gibi güvenli ve şeffaf sistemler, güveni ölçeklendirmede önemli olacaktır. Birçok organizasyon, potansiyelini şimdiden araştırıyor. Örneğin, MediLedger Ağı, ilaç tedarik zincirlerinde veri kurcalanmasını önlemek için DLT kullanırken, Avrupa Blockchain Hizmetleri Altyapısı (EBSI), güvenli bilgi dağıtımı için DLT kullanarak, AB organizasyonlarının yakın zamanda kabul edilen AB AI Yasası’na uymasına yardımcı olabilecek bir çerçeve potansiyeli sunuyor.

Ancak daha ileri gitmeliyiz.

Küresel düzenleyici uyum, parçalanmayı önlemek ve evrensel standartlar oluşturmak için kritik öneme sahiptir. Hükümetler, işletmeler ve sivil toplum, kamu çıkarını önceliklendiren yönetim yapıları geliştirmek için işbirliği yapmalıdır. Ayrıca, DAO’lar da AI teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte esnek, kolektif denetim sağlamaya yönelik gelişmelidir.

Bu, rehavete kapılma zamanı değil. Şimdi harekete geçilmezse, AI’nin riskleri kontrolden çıkacak ve bunları ele alma konusunda güçsüz kalacağız. Etik AI’nin geleceği, bugünkü cesur kararlara bağlıdır. DLT, insanlığın en iyi çıkarlarıyla uyumlu, şeffaf ve hesap verebilir bir geleceğin temeli olabilir.