DLT как решение проблемы доверия к искусственному интеллекту: прозрачность и этика в эпоху дезинформации

DLT восстановит доверие к ИИ

Во время предвыборной кампании 2024 года в США по социальным сетям распространилось видео с дипфейком, ложным образом утверждающее о фальсификациях выборов. В других местах предвзятые данные в здравоохранении искажают результаты работы ИИ, подрывая качество медицинского обслуживания. Непрозрачные алгоритмы подрывают принятие решений, дестабилизируют рынки и подрывают доверие к финансовым системам. Риски ИИ растут, а его недостатки уменьшают общественное доверие. Далее представлен гостевой пост, написанный Чарльзом Адкинсом, генеральным директором Фонда HBAR. Он ранее занимал должность президента Hedera Hashgraph, LLC. Чарльз — опытный руководитель с многолетним опытом в области блокчейна и криптовалют, ранее работавший в Polygon Labs и Aptos.

Нам необходимо хорошее управление, которое обеспечит, что ИИ служит человечеству, а не вредит ему. Но масштаб и сложность разработки ИИ выходят за пределы человеческих возможностей. На помощь приходит Децентрализованная Технология Регистрации (DLT) — децентрализованная система, которая записывает и проверяет данные на нескольких узлах. DLT приносит прозрачность, подотчетность и целостность в ИИ, способствуя доверию, предотвращая монополистический контроль и поддерживая этические инновации.

Разрывая черный ящик ИИ

ИИ часто работает как «черный ящик», полагаясь на секретные данные, скрывающие процесс принятия решений. Эта непрозрачность подрывает доверие, особенно в таких отраслях, как здравоохранение и финансы, где прозрачность является обязательной. С DLT не существует секретов. DLT меняет правила игры, записывая все данные и изменения в неизменяемом реестре — постоянной цифровой записи, которая гарантирует, что каждое изменение можно проследить.

Рассмотрим ProveAI как пример. Она использует DLT для обеспечения безопасности и отслеживания данных для обучения ИИ и обновлений, обеспечивая соблюдение этических стандартов и норм, таких как Закон о ИИ ЕС. Этот подход делает модели ИИ подотчетными, создавая основу для доверия и справедливости в их результатах.

Улучшение качества данных с помощью DLT

К сожалению, плохое качество данных остается постоянно существующей проблемой в разработке ИИ. Опрос Precisely 2024 года показал, что 64% компаний считают ИИ ненадежным из-за непроверенных или предвзятых данных. DLT решает эту проблему, привязывая данные в реальном времени к децентрализованным сетям, обеспечивая их точность, прозрачность и неизменяемость.

Для моделей ИИ, таких как те, что используют Retrieval Augmented Generation (RAG) для улучшения ответов с помощью внешних данных, DLT гарантирует, что используются только подтвержденные и защищенные от подделок данные. Это минимизирует риски дезинформации или предвзятости, проникающей 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 энергетическую эффективность в экосистеме Web3. Аналогично, Ocean Protocol обеспечивает безопасный обмен токенизированными данными, позволяя системам ИИ получать высококачественные наборы данных, защищая при этом конфиденциальность пользователей.

Борьба с дезинформацией с помощью DLT

Эти возможности имеют решающее значение для борьбы с растущими проблемами, такими как дезинформация, особенно на фоне роста дипфейков. На днях Ofcom сообщил, что 43% людей старше 16 лет столкнулись как минимум с одним дипфейком в Интернете за первую половину 2024 года. Блокчейн-платформы, такие как Truepic, уже решают эту проблему, сочетая блокчейн с аутентификацией изображений, маркировкой времени и проверкой медиа на момент создания. Интегрируя проверенные данные и медиа в рабочие процессы RAG, системы ИИ могут более эффективно проверять факты выдаваемых результатов, повышая доверие к информации, которую они генерируют.

Децентрализованное управление для этичного ИИ

Централизованные модели управления часто сталкиваются с трудностями в управлении скоростью, сложностью и этическими проблемами разработки ИИ, что препятствует ответственным инновациям. Глобальный опрос Precisely показал, что 62% организаций считают недостаточное управление основной преградой для принятия ИИ.

Децентрализованные Автономные Организации (DAO), работающие на базе DLT, могут предложить решение. DAO автоматизирует управление и принятие решений через смарт-контракты, позволяя заинтересованным сторонам — разработчикам, пользователям и регуляторам — голосовать открыто по предложениям. Каждое решение фиксируется в блокчейне, предотвращая односторонний контроль, согласуя решения с коллективными интересами и обеспечивая подотчетность и инклюзивность.

SingularityNET демонстрирует этот потенциал, используя структуру DAO для согласования проектов ИИ с этическими принципами. Этот децентрализованный подход не только способствует инклюзивности, но и обеспечивает, чтобы управление отражало общественные интересы, закладывая основу для масштабируемой и этичной разработки ИИ.

Глобальные стандарты и путь вперед

Поскольку ИИ все больше зависит от трансграничных данных, безопасные и прозрачные системы, такие как DLT, будут иметь решающее значение для построения доверия в широком масштабе. Многие организации уже изучают его потенциал. Например, MediLedger Network использует DLT для предотвращения подделки данных в фармацевтических цепочках поставок, в то время как Европейская Инфраструктура Блокчейн Услуг (EBSI) использует DLT для безопасного распределения информации, потенциально предоставляя структуру, чтобы помочь организациям ЕС соблюдать недавний Закон о ИИ ЕС.

Но нам необходимо идти дальше.

Глобальная регуляторная согласованность имеет решающее значение для предотвращения фрагментации и установления универсальных стандартов. Государства, предприятия и гражданское общество должны сотрудничать для разработки рамок управления, которые приоритизируют общественные интересы. DAO также должны развиваться, чтобы обеспечить гибкий, коллективный надзор по мере развития технологии ИИ.

Настало время действовать. Если меры не будут приняты сейчас, риски ИИ будут расти без контроля, оставляя нас беззащитными перед ними. Будущее этичного ИИ зависит от смелых решений сегодня. DLT может стать основой для этого будущего — прозрачного, подотчетного и согласованного с наилучшими интересами человечества.