DLT: Ключ до відновлення довіри до штучного інтелекту в епоху дезінформації та етичних викликів

DLT відновить довіру в AI

Під час виборчої кампанії в США 2024 року, фейкове відео поширилося в соціальних мережах, неправдиво звинувачуючи у фальсифікації голосування. В інших сферах, упереджені дані в охороні здоров`я спотворили результати AI, загрожуючи лікуванню пацієнтів. Непрозорі алгоритми підривають прийняття рішень, дестабілізують ринки і руйнують довіру до фінансових систем. Ризики AI зростають, а його недоліки знижують суспільну довіру. Нижче наведено гостру публікацію Чарльза Аткінса, генерального директора HBAR Foundation. Раніше він був президентом Hedera Hashgraph, LLC. Чарльз - досвідчений лідер з багаторічним досвідом у сфері блокчейн та криптовалют, раніше працював у Polygon Labs і Aptos.

Нам потрібна система управління, яка забезпечить, щоб AI служив людству, а не шкодив йому. Але масштаб і складність розвитку AI перевищують можливості лише людських ресурсів. На допомогу приходить технологія розподілених реєстрів (DLT) — децентралізована система, яка записує та перевіряє дані на багатьох вузлах. DLT забезпечує прозорість, відповідальність та цілісність для AI, сприяючи довірі, запобіганню монополістичному контролю та стимулюючи етичні інновації.

Відкриття «чорного ящика» AI

AI часто діє як чорний ящик, покладаючись на секретні дані, які приховують, як приймаються рішення. Ця непрозорість підриває довіру, особливо в таких сферах, як охорона здоров`я та фінанси, де прозорість є обов`язковою. З DLT немає таємниць. DLT змінює правила гри, записуючи всі дані та оновлення в незмінному реєстрі — постійній цифровій записі, яка забезпечує, що кожна зміна відстежується.

Розглянемо ProveAI, наприклад. Він використовує DLT для захисту та відстеження даних для навчання AI та оновлень, забезпечуючи відповідність етичним стандартам та регуляціям, таким як Акт про AI ЄС. Цей підхід підпорядковує AI-моделі відповідальності, створюючи основу для довіри та справедливості в їхніх результатах.

Покращення якості даних за допомогою DLT

На жаль, низька якість даних залишається постійною проблемою в розвитку AI. Опитування Precisely 2024 року показало, що 64% компаній вважають AI ненадійним через невірні або упереджені дані. DLT вирішує цю проблему, закріплюючи дані в режимі реального часу на децентралізованих мережах, забезпечуючи їх точність, прозорість та незмінність.

Для AI-моделей, які використовують Retrieval Augmented Generation (RAG) для поліпшення відповідей за допомогою зовнішніх даних, DLT гарантує, що використовуються лише перевірені та незмінні дані. Це мінімізує ризики дезінформації або упередженості, які можуть потрапити в результати, просуваючи етичне управління AI.

Fetch.ai та Ocean Protocol вже демонструють потенціал цієї інновації. Fetch.ai використовує oracle для доступу до даних в режимі реального часу, оптимізуючи логістику та ефективність енергії в екосистемі Web3. Аналогічно, Ocean Protocol забезпечує безпечний обмін токенізованими даними, дозволяючи системам AI отримувати високоякісні набори даних, захищаючи при цьому конфіденційність користувачів.

Боротьба з дезінформацією за допомогою DLT

Ці можливості є критично важливими для боротьби з наростаючими викликами, такими як дезінформація, особливо на тлі зростання фейкових новин. Ofcom нещодавно виявив, що 43% людей віком 16+ стикалися принаймні з одним фейком в Інтернеті в першій половині 2024 року. Блокчейн-платформи, такі як Truepic, вже вирішують цю проблему, комбінуючи блокчейн з автентифікацією зображень, таймштампінгом та перевіркою медіа в момент його створення. Інтегруючи перевірені дані та медіа у RAG-робочі процеси, системи AI можуть ефективніше перевіряти факти, підвищуючи довіру до інформації, яку вони генерують.

Децентралізоване управління для етичного AI

Моделі централізованого управління часто стикаються з труднощами в управлінні швидкістю, складністю та етичними викликами розвитку AI, що заважає відповідальним інноваціям. Глобальне опитування Precisely виявило, що 62% організацій бачать недостатнє управління як суттєву перешкоду для впровадження AI.

Децентралізовані автономні організації (DAO), керовані DLT, можуть надати рішення. DAO автоматизують управління та прийняття рішень через смарт-контракти, дозволяючи зацікавленим сторонам — розробникам, користувачам та регуляторам — прозоро голосувати за пропозиції. Кожне рішення записується на блокчейні, запобігаючи однобічному контролю, узгоджуючи рішення з колективними інтересами та забезпечуючи відповідальність та інклюзивність.

SingularityNET демонструє цей потенціал, використовуючи структуру DAO для узгодження проектів AI з етичними принципами. Цей децентралізований підхід не лише сприяє інклюзивності, але й забезпечує, щоб управління відображало громадські інтереси, закладаючи основу для масштабного, етичного розвитку AI.

Глобальні стандарти та шлях вперед

Оскільки AI все більше залежить від даних між країнами, безпечні та прозорі системи, такі як DLT, будуть надзвичайно важливими для створення довіри в масштабі. Багато організацій вже досліджують його потенціал. Наприклад, мережа MediLedger використовує DLT, щоб запобігти фальсифікації даних у фармацевтичних постачальних ланцюгах, тоді як Європейська інфраструктура блокчейн-послуг (EBSI) використовує DLT для безпечного розповсюдження інформації, що потенційно забезпечує основу, яка допоможе організаціям ЄС відповідати новому Акту про AI ЄС.

Але нам потрібно йти далі.

Глобальна регуляторна узгодженість є критично важливою, щоб запобігти фрагментації та встановити універсальні стандарти. Уряди, підприємства та громадянське суспільство повинні співпрацювати для розробки рамок управління, які ставлять на перше місце громадські інтереси. DAO також повинні еволюціонувати, щоб забезпечити гнучкий, колективний нагляд у міру розвитку технології AI.

Це не час для самозадоволення. Якщо дії не будуть вжито зараз, ризики AI зростатимуть безконтрольно, залишаючи нас безсилими перед ними. Майбутнє етичного AI залежить від сміливих рішень сьогодні. DLT може стати основою для цього майбутнього — прозорим, відповідальним і узгодженим з найкращими інтересами людства.