Предуведомление переводчика:
Дальнейшее развитие методологии и технологий обработки персональных данных в компании IDX так или иначе связано с применением ИИ. Наибольшее влияние на этот процесс оказывают две новейших тенденции в области ИИ - агентизация ИИ и применение блокчейнов в архитектуре безопасности отраслевых ИИ-решений. Перевод этой статьи раскрывает основные мотивы применения блокчейнов. Публикация оригинальных результатов последует за этими подготовительными материалами.
Нир Кшетри, профессор менеджмента в Школе Брайана бизнеса и экономики,Университет Северной Каролины nbkshetr@uncg.edu.
Опубликовано в IEEE Computer Societ, февраль, 2025
DOI: 10.1109/MC.2024.3505012
В этой статье рассматривается синергия между блокчейном и искусственным интеллектом (ИИ). Исследуются ключевые преимущества блокчейна, включая повышение безопасности и конфиденциальности данных, возможность децентрализованной разработки ИИ, укрепление этического и нормативного соответствия (комплайанса) в политике управления ИИ, а также защиту интеллектуальной собственности.
По мере того как искусственный интеллект (ИИ) распространяется по отраслям, компаниям все труднее доверять его результатам, а регулирующие органы требуют большей прозрачности и проверяемости алгоритмов.[1] Особенно в связи с быстрым распространением генеративного ИИ (GAI) в организациях, руководители информационных служб (CIO) сталкиваются с беспрецедентной необходимостью реализации политики управления (governance) ИИ для защиты своих предприятий и собственной карьеры.
Понятие AI governance заслуживает примечания переводчика. Во многих переводных текстах AI governance переводят как управление искусственным интеллектом, управление разработками искусственного интеллекта или политикой управления искусственным интеллектом. Все это неточные и даже дезориентирующие варианты. Воспользуемся объяснением термина enterprise governance, из которого явно порожден AI governance. Например, таким определением: “Совокупность обязанностей и практических действий, осуществляемых советом директоров и исполнительным руководством с целью обеспечения стратегического руководства, достижения целей, надлежащего управления рисками и проверки ответственного использования ресурсов предприятия”. Таким образом, речь идет не об оперативном управлении разработками или внедрением, а о разработке набора стратегий и их тактического воплощения. Если смысл этого определения при переносе на практику работы с ИИ понятен, то с термином все равно трудности. В тексте перевода будем стараться справиться с этой терминологической трудность по контексту.
Несмотря на существующие ограничения, быстрый темп инноваций требует от CIO доработки внутренней политики. Многие уже приступили к реализации политик управления, но не все элементы еще внедрены.[2] Другие, возможно, пока не уделяют приоритетного внимания политикам управления ИИ и рискам, но не потому, что их это не волнует, а скорее потому, что они не знают, с чего начать.
Вот некоторые из ключевых областей, где блокчейн может помочь, обеспечивая прозрачность и предоставляя неизменяемые аудиторские записи для систем ИИ. Опрос 608 лиц, принимающих ИТ решения в глобальных компаниях, опубликованный компанией Prove AI (бывшая Casper Labs) в 2023 году, показал, что почти половина (48 %) руководителей считают, что надежные протоколы конфиденциальности и безопасности данных являются наиболее важным фактором для расширения интеграции ИИ с блокчейном. На втором месте - необходимость в прозрачных и проверяемых алгоритмах ИИ для обеспечения подотчетности и предотвращения предвзятости.[3]
Спрос на блокчейн в сфере ИИ, вероятно, будет наиболее актуален там, где он может повысить безопасность, прозрачность и целостность данных, что крайне важно для надежной работы систем ИИ.[4] Например, технология может использоваться для обучения больших языковых моделей (LLM) на верифицируемых наборах данных, гарантируя защиту от постороннего вмешательства, прозрачность и безопасность работы с данными. Платформа на базе блокчейна также позволит обеспечить безопасное распределенное доверие с помощью механизмов консенсуса, устраняя необходимость в традиционных посредниках, таких как правительства.[5]
Было высказано предположение, что сочетание ИИ и блокчейна дает синергетический эффект, поскольку эти технологии дополняют друг друга в нескольких ключевых областях.[6] В данной статье рассматривается этот синергетический эффект с упором на то, как блокчейн улучшает разработку и внедрение ИИ. Среди ключевых областей — повышение безопасности и конфиденциальности данных, обеспечение децентрализованного ИИ, укрепление этического соответствия и защита интеллектуальной собственности.
ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ И КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ ДАННЫХ
Блокчейн обеспечивает конфиденциальность, отделяя личные данные от вычислений ИИ, что позволяет безопасно обучаться без нарушения конфиденциальности.[7] Ценным следствием этого является улучшение качества верификации идентификационных данных за счет защиты данных от ИИ-управляемых атак на централизованные хранилища; что достигается использованием децентрализованной структуры на базе блокчейна, где ни одна взятая в отдельности база данных не хранит конфиденциальные данные. Проверенные записи в блокчейн реестрах защищены от взлома, что делает попытки подмены данных с помощью ИИ неэффективными ("Приложение 1: SXT: Хранилище данных на блокчейне для верифицируемого ИИ и безопасной интеграции данных"). Криптографические инструменты блокчейна, такие как одноразовые ключи, не позволяют ИИ отслеживать поведение пользователя или идентифицировать его личность [8]. Инструменты защиты конфиденциальности, такие как доказательства с нулевым разглашением (ZK), защищают конфиденциальную информацию [9]. Благодаря этим инструментам блокчейн обеспечивает безопасную верификацию без раскрытия персональных данных, предлагая устойчивую альтернативу традиционным системам, уязвимым для эксплойтов с использованием ИИ.[8]
Прим. перев. — Кажется, что это важный этап в развитии ИИ — встраивание механизмов защиты от другого, враждебного ИИ.
Федеративное обучение с использованием блокчейна становится ключевой стратегией обучения моделей ИИ на децентрализованных устройствах или серверах с использованием децентрализованных данных. Такой подход сохраняет конфиденциальность данных и минимизирует риски утечки данных.[10] В медицинском секторе этот подход повышает надежность и способности моделей ИИ к обобщению на множестве различных групп пациентов, обеспечивая целостность данных путем создания безопасного, неизменяемого реестра для отслеживания происхождения данных и проверки подлинности медицинских данных. Инициатива Federated Tumor Segmentation использует этот подход для улучшения моделей сегментации опухолей головного мозга, сохраняя при этом конфиденциальность данных пациентов и соблюдая правила конфиденциальности, такие как Общее положение о защите данных (GDPR) и Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA).[10]
Модели ИИ, как и любые другие платформы, подвержены различным угрозам кибербезопасности. Например, риск того, что злоумышленники могут внедрить в обучающие данные чатбота LLM триггерные фразы, такие как «специальная скидка», остается значительным. Это заставляет чатбота генерировать фишинговые ответы. Процесс атаки включает выявление триггеров, добавление зараженных данных, уточнение модели и развертывание вредоносных ответов при использовании триггера. Эти скрытые уязвимости представляют собой серьезный риск для безопасности, особенно при использовании сторонних данных или агентов. Для снижения таких угроз крайне важна тщательная оценка и проверка внешних данных. Атака через запросы подразумевает встраивание в запрос пользователя триггерной фразы, которая побуждает модель выполнить вредоносное действие. Атака осуществляется путем загрязнения обучающих данных такими триггерами, в результате чего модель учится связывать их с вредоносными результатами.[11] Аналогичным образом, вмешательство в запросы подразумевает несанкционированное изменение запросов, что может привести к нарушению безопасности и конфиденциальности. Подобные действия обычно преследуют такие цели, как кража данных, финансовое мошенничество, нарушение работы сервисов или кража конфиденциальной информации [4]. Блокчейн может решить проблемы, подобные тем, что были отмечены ранее, и повысить безопасность ИИ за счет децентрализации структуры данных, использования криптографических мер и применения верифицируемого реестра, который предотвращает несанкционированную фальсификацию данных и обеспечивает прозрачный аудиторский след для проверки решений ИИ [7]. Например, технология подтверждения структурированного языка запросов компании SxT обеспечивает целостность данных, проверяя, что базы данных и запросы в ее хранилище не были подделаны.[12] Технология обеспечивает безопасную передачу запросов с помощью сквозного шифрования, сводя к минимуму риск несанкционированных изменений и предотвращая подделку запросов.[4]
Сочетание блокчейна и искусственного интеллекта обладает огромным потенциалом для защиты конфиденциальных данных, особенно в таких отраслях, как финансы и здравоохранение. Уже появились некоторые новые подходы к управлению конфиденциальными данными в здравоохранении с помощью ИИ и блокчейна. Например, британская компания Medicalchain, специализирующаяся на медицинских технологиях, использует блокчейн для создания безопасных и прозрачных систем медицинских записей, обеспечивающих конфиденциальность доступа к ним как для пациентов, так и для врачей.[10] ИИ и блокчейн демонстрируют свою ценность: федеративное обучение позволяет больницам обучать модели ИИ на разнообразных высококачественных данных, сохраняя конфиденциальность и безопасность конфиденциальных данных пациентов.[13] В итоге предиктивная аналитика может сделать здравоохранение более проактивным, позволяя оценивать риски на ранней стадии, а ИИ ускоряет разработки, открывая новые пути в биологии и механизмы заболеваний. Это способствует разработке инновационных методов лечения и улучшает поддержку принятия клинических решений для медицинских работников, что приводит к появлению более эффективных вариантов лечения с меньшим количеством побочных эффектов.[14] Эти технологии повышают точность диагностики, персонализируют лечение и улучшают результаты лечения. Мультимодальные системы ИИ, обрабатывающие текстовые данные, изображения и геномику, выигрывают от федеративного обучения и блокчейна, обеспечивая этичное и безопасное использование комплексных данных для точного и персонализированного лечения.[10] Одной из областей, где блокчейн повышает конфиденциальность, является мультиомика, которая объединяет несколько типов омических данных по одним и тем же пациентам[15], таких как данные геномики (изучение ДНК человека), транскриптомики (изучение РНК человека), эпигенетики (изучение изменений в экспрессии генов человека) и протеомики (изучение белков человека), чтобы обеспечить полное понимание молекулярных изменений, связанных с нормальным развитием, клеточными реакциями и заболеваниями.[16] Интеграция мультиомики с помощью ИИ способствует развитию персонализированной медицины, выявляя биомаркеры, облегчая раннее обнаружение заболеваний и обеспечивая точное ведение пациентов.[14] Эпигеномная информация, включающая изучение изменений в экспрессии генов под влиянием факторов окружающей среды и образа жизни, способна значительно повысить точность портретов лиц, созданных на основе геномных данных. Однако такая возможность может привести к проблемам с конфиденциальностью в ситуациях, когда люди хотят сохранить в тайне свои прошлые физические черты, например после пластической операции по устранению повреждений после аварии.[17] Блокчейн может решить эти проблемы, обеспечив безопасность и конфиденциальность геномных и мультиомических данных, сделав записи неизменяемыми, используя шифрование и децентрализованные идентификаторы для защиты конфиденциальности. Блокчейн эффективно масштабируется по мере роста объема данных, смарт-контракты позволяют отдельным лицам в режиме реального времени контролировать доступ к данным, а прозрачные контрольные журналы обеспечивают подотчетность. Это позволяет безопасно обмениваться медицинскими записями между поставщиками и исследователями, способствуя созданию взаимосвязанной экосистемы здравоохранения при сохранении конфиденциальности и соблюдении нормативных требований. [14]
СОДЕЙСТВИЕ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОЙ РАЗРАБОТКЕ ИИ
Концепция «децентрализованного ИИ» (DeAI) предполагает прозрачный ИИ с открытым исходным кодом с применением нескольких технологий блокчейна. Децентрализованное хранение и распределенные вычислительные сети повышают целостность данных, а смарт-контракты обеспечивают прозрачный доступ к моделям и их отслеживание.[9] Федеративное ончейн-обучение поддерживает совместное обучение моделей без обмена данными. Кроссчейн-мосты и оракулы предоставляют в режиме реального времени данные, не входящие в блокчейн, а инструменты обеспечения конфиденциальности, такие как ZK-доказательства, защищают конфиденциальную информацию. Эта система способствует созданию совместной, децентрализованной альтернативы централизованным ИИ, хотя общепринятое определение DeAI еще не выработано.[9]
Возможно, наиболее заметной особенностью слияния Web3 и ИИ является то, что оно не только меняет способы распределения ресурсов ИИ, но и создает механизмы вознаграждения за вклад в данные. Поскольку системы ИИ все больше полагаются на огромные объемы данных, в особенности на информацию из открытых источников, необходимость справедливого вознаграждения становится все более очевидной. В децентрализованных экосистемах ИИ блокчейн гарантирует, что вкладчики данных и моделей получат компенсацию, предотвращая эксплуатацию их вклада. Благодаря характеристикам прозрачности блокчейна, авторы данных могут быть вознаграждены за свою работу и получать вознаграждение напрямую, часто в виде токенов или цифровых активов. Такой подход способствует формированию среды сотрудничества, в которой ценность данных признается и должным образом вознаграждается. Кроме того, децентрализация позволяет частным лицам и компаниям безопасно обмениваться собственными данными, используя такие технологии, как федеративное обучение, и при этом сохранять право собственности и контроль над своим вкладом. Таким образом, эта система не только демократизирует доступ к инструментам ИИ, но и обеспечивает более справедливое распределение экономических выгод от ИИ.[18]
Токенизация на основе блокчейна также может способствовать привлечению средств для моделей ИИ. Например, ORA, протокол верифицируемого оракула, который интегрирует ИИ и сложные вычисления в блокчейн-среду, стал пионером концепции «первичного предложения модели (Initial Model Offering— IMO)». Привлеченные средства могут быть использованы для финансирования обучения модели, которое требует больших затрат и значительных ресурсов GPU. Владельцы токенов владеют моделями, запущенными на ORA, что позволяет им получать прибыль от успеха моделей.[19] Таким образом, токенизация моделей ИИ создает возможности для дробного владения, позволяя частным лицам инвестировать в эти модели и получать прибыль от генерируемых ими доходов, способствуя более инклюзивному подходу к ИИ.[20] Модели также имеют открытый исходный код, что обеспечивает прозрачность для инвесторов. Такой подход решает распространенную проблему в сфере ИИ, когда для получения прибыли инвесторам необходимо иметь собственные модели. ORA обеспечивает соблюдение лицензий с открытым исходным кодом, не позволяя разработчикам просто копировать код, чтобы эксплуатировать создателей. [19]
Неудивительно, что ИИ, который раньше был уделом богатых ресурсами корпораций и учреждений, становится все более доступным благодаря интеграции с блокчейном. Децентрализация не только расширяет круг участников, но и позволяет более справедливо монетизировать результаты ИИ, поощряя вклад как небольших разработчиков, так и обычных пользователей. Децентрализованные платформы трансформируют разработку ИИ, обеспечивая безопасное и прозрачное сотрудничество, позволяя разнообразным участникам принимать участие в обучении моделей. Такая демократизация ИИ также предоставляет обычным пользователям доступ к таким мощным инструментам, как чат-боты и предиктивное программное обеспечение, позволяя им интегрировать решения ИИ в различные аспекты своей повседневной жизни. [20]
УКРЕПЛЕНИЕ ЭТИЧЕСКОГО И НОРМАТИВНОГО СООТВЕТСТВИЯ (комплайанса) В ПОЛИТИКЕ УПРАВЛЕНИЯ ИИ
Обеспечивая проверяемость, прозрачность и отслеживаемость, блокчейн снижает риск предвзятости или манипуляций и укрепляет политику управления ИИ, преодолевая трудности комплайанса.[20] Эта технология позволяет отслеживать данные, на которых обучался алгоритм, в том числе когда и кем они были собраны, а также шаги, предпринятые для проверки и верификации этих данных. Блокчейн не предотвратит сбивание алгоритмов с пути или проявление предвзятости, но он обеспечит доступное для проверки протоколирование, объясняющее его причины. Блокчейн не является решением проблемы объяснимости или «черного ящика» в моделях ИИ. Сам по себе он не объяснит, почему модель ИИ выдает тот или иной результат. Однако он обещает улучшить ведение учета, что может помочь ответить на этот вопрос. [1]
В таблице 1 приведены примеры трех компаний, демонстрирующих синергию ИИ и блокчейна в сфере управления, этики и соблюдения нормативных требований, показывая, как эти технологии взаимодействуют для повышения прозрачности, подотчетности и соблюдения нормативных требований в различных отраслях. Также утверждается, что использование блокчейна в политике управлении ИИ в меньшей степени подвержено проблемам, возникавшим в более ранних приложениях, таких как отслеживание цепочек поставок. В цепочках поставок у компаний были устоявшиеся методы, что затрудняло переход к сложной технологии блокчейн. Однако в политике управления ИИ отсутствие устоявшихся методов дает блокчейну уникальную возможность стать отраслевым стандартом. [1].
ТАБЛИЦА 1. Синергия ИИ и блокчейна, содействующая политике управления, этике и комплайансу.
Компания | Описание | Как укрепляется управляемость и обеспечивается соблюдение этических и нормативных требований |
nChain | Использование блокчейна BSV для проверки заключений ИИ и выводов, обеспечивая соответствие результатов входным и обучающим данным с помощью криптографического доказательства | Разработчики могут валидировать системы ИИ как беспристрастные и не взломанные. |
EQTY Lab | Запущен ClimateGPT на Hugging Face, интегрирующий блокчейн Hedera для повышения целостности и прозрачности ИИ | Обеспечивает точное отслеживание данных об обучении, повышая подотчетность и устойчивость. |
Prove AI | В сотрудничестве с IBM был разработан блокчейн инструмент для контроля версий в системах ИИ. | Он отслеживает данные и параметры, влияющие на модель, позволяя компаниям возвращаться к более ранним версиям в случае обнаружения предвзятости или неточностей, что повышает прозрачность и проверяемость. |
nChain
Компания nChain продемонстрировала, как блокчейн может проверять результаты работы ИИ, обеспечивая корректную работу, отсутствие ошибок и соблюдение этических норм, защищая при этом конфиденциальные данные. Применив эту технологию к Bitcoin's Satoshi Vision (BSV), блокчейн-платформе, ориентированной на масштабируемость и соответствие нормативным требованиям, nChain продемонстрировала возможность проверки выводов ИИ, обработки запросов и генерации результатов на блокчейне. Этот процесс, включающий криптографические доказательства, гарантирует, что результаты ИИ, такие как предсказания нейронных сетей, генерируются в соответствии с заданными входными и обучающими данными. Этот прорыв обеспечивает прозрачность и подотчетность операций ИИ, а также позволяет осуществлять микроплатежи между пользователями и моделями ИИ, например, при создании произведений искусства или взаимодействии с инструментами ИИ, такими как ChatGPT4. Верификация гарантирует, что разработчики смогут продемонстрировать, что их системы ИИ свободны от этических проблем, таких как предвзятость, и не подвержены вмешательству злого умысла. [21]
EQTY Lab
В январе 2024 года компания EQTY Lab, известная созданием передовых инструментов управления для доверенного ИИ с использованием прикладной криптографии и федеративных систем, запустила ClimateGPT на платформе Hugging Face, интегрировав блокчейн Hedera для повышения целостности и прозрачности ИИ. Предлагая доступ к мультиязычной модели, ClimateGPT объединяет миллиарды точек климатических данных, полученных от Erasmus и обученных Apptek, для поддержки исследователей, политиков и бизнес-лидеров.[22] Блокчейн позволяет точно отслеживать данные обучения, способствуя подотчетности и устойчивости. Эта инициатива, о которой было объявлено на Всемирном экономическом форуме, использует ИИ с открытым исходным кодом для решения климатических проблем, одновременно укрепляя доверие с помощью проверяемых записей в блокчейне. [23]
Prove AI AG
Швейцарская компания Prove AI в сотрудничестве с IBM разработала блокчейн-инструмент для контроля версий в системах искусственного интеллекта. Этот инструмент отслеживает данные и параметры, влияющие на модель, позволяя компаниям возвращаться к более ранним версиям в случае обнаружения предвзятости или неточностей, обеспечивая большую прозрачность и проверяемость[24]. Prove AI использует инфраструктуру Hedera для обеспечения несанкционированного аудита данных ИИ, что крайне важно для обеспечения прозрачности в таких секторах, как финансы, здравоохранение и цепочки поставок. Механизм консенсуса Hedera обеспечивает неизменяемость записей, гарантируя надежность и неизменность данных для обучения ИИ. [25]
ЗАЩИЩАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНУЮ СОБСТВЕННОСТЬ
Модели GAI, такие как ChatGPT от OpenAI, опираются на огромные объемы обучающих данных, часто полученных из материалов, защищенных авторским правом. Критики централизованных моделей ИИ обращают внимание на то, что эти модели могут использовать контент, на который наложены авторские ограничения. В одном из громких дел The New York Times подала в суд на Microsoft и OpenAI за использование своей интеллектуальной собственности (ИС) без разрешения, приведя примеры, когда GPT-4 создавал измененные версии их контента.[26] В коллективном иске, поданном против OpenAI и Microsoft, утверждается, что компании «украли и коммерчески присвоили» личные данные, использовав их для обучения моделей GAI, включая ChatGPT. Истцы утверждают, что эти данные были взяты из Интернета без согласия, что нарушает права на неприкосновенность частной жизни и наносит ущерб потребителям. Ожидается, что это дело усилит внимание к практике веб-скрапинга и методам сбора данных, используемым компаниями, занимающимися разработкой искусственного интеллекта. По мнению экспертов в области права, это может привести к ужесточению регулирования и требований к раскрытию информации об инструментах ИИ, особенно в отношении использования данных и вопросов конфиденциальности, включая работу с данными о детях. [27] Уже запущены некоторые решения с использованием блокчейна, которые потенциально могут решить многие из упомянутых ранее проблем. Одним из примеров является блокчейн-стартап Story, который предоставляет создателям блокчейн-сеть для подтверждения прав собственности на свою ИС путем ее хранения на платформе. Технология помогает защитить ИС, встраивая в смарт-контракты такие условия, как лицензионные платежи и соглашения о разделе роялти. Эти контракты хранятся в блокчейне и автоматически исполняются при выполнении оговоренных условий. Технология Story делает интеллектуальную собственность правообладателей «программируемой», устанавливая правила использования их контента и стоимость воспроизведения или ремикширования их работ. Такой подход устраняет посредников, обычно участвующих в спорах о краже авторских прав в медиаиндустрии.
Ablo, ИИ инструмент, позволяющий пользователям создавать персонализированные модные вещи с использованием дизайна таких известных брендов, как Balmain и Dolce & Gabbana, — один из примеров компании, использующей технологию Story. Благодаря лицензионным соглашениям и соглашениям о разделе доходов эти модные бренды получают компенсацию за использование их интеллектуальной собственности. Story решает проблему нарушения авторских прав, вызванную моделями GAI, такими как ChatGPT. [26]
ПРОБЛЕМЫ
Хотя безопасность и прозрачность блокчейна повышают аналитические возможности ИИ, обеспечивая использование в моделях сертифицированных наборов данных высокой степени целостности, существует ряд проблем. Одной из ключевых проблем являются первоначальные инвестиции, необходимые для внедрения блокчейна, включая инфраструктуру и обучение. [28]
Еще одна серьезная проблема заключается в том, что децентрализованные системы ИИ сталкиваются с рядом технических препятствий, включая масштабируемость, когда увеличение количества узлов может снизить скорость транзакций.[13] Механизмы консенсуса, размер блока и вычислительная мощность пользователей ограничивают пропускную способность блокчейна, причем даже известные проекты не достигают заявленных показателей транзакций в секунду (TPS). Например, Avalanche заявляла о 4 500 TPS, но, по сообщениям, достигла лишь 2,01, а Bitcoin - всего 4,18 TPS. [29] Еще одна техническая проблема связана с совместимостью различных систем ИИ и блокчейн-платформ, несмотря на то, что технологии кросс-цепочек и стандартизированные протоколы помогают ее решить. [13]
Еще один важный аспект интеграции блокчейна в ИИ заключается в том, что соблюдение таких нормативных актов, как GDPR и HIPAA в здравоохранении, может оказаться сложным. [13] Например, GDPR предполагает наличие контроллера данных (оператора персональных данных — прим. перев.). Субъекты данных отстаивают свои права на защиту данных перед контролером. Децентрализация блокчейна означает отсутствие единого центра управления. Отсутствуют нормативные указания относительно того, как определяется контролер данных в сети блокчейн. [30]
Кроме того, в таких секторах, как цифровая реклама, новизна блокчейна может привести к проблемам доверия и взаимопонимания между заинтересованными сторонами. [28] Утверждается, что основным препятствием на пути внедрения блокчейна в индустрию цифровой рекламы является скорее образовательный, чем технический фактор. [31]
Гарантируя, что модели обучаются на сертифицированных, высокоинтегрированных данных, блокчейн усиливает аналитические возможности ИИ благодаря своей безопасности и проверяемости. Технология играет важнейшую роль в укреплении этических и нормативных норм в управлении ИИ, обеспечивая прозрачность, отслеживаемость и подотчетность, что помогает преодолеть трудности и полностью раскрыть его потенциал. Технологические стартапы используют децентрализованную природу блокчейна для привлечения средств с помощью инновационных моделей, таких как первичное предложение модели. Несмотря на некоторые проблемы, потенциальные преимущества блокчейна делают его достойным внимания, и это необходимый шаг для обеспечения доверия пользователей и стимулирования более широкого внедрения.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. SxT: ХРАНИЛИЩЕ ДАННЫХ НА БЛОКЧЕЙНЕ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЕРИФИЦИРУЕМОСТИ ИИ И БЕЗОПАСНОЙ ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ
Space and Time (SxT) - американский блокчейн-нативное, гибридное транзакционно/аналитическое хранилище данных, специализирующееся на разработке верифицируемого вычислительного слоя, сочетающего искусственный интеллект и блокчейн. Масштабируемая платформа SxT разработана с использованием GPU-ускорения для повышения производительности. Эта инновация призвана повысить надежность и прозрачность вычислений в децентрализованных системах. [4] SxT объединяет информацию из основных блокчейнов, таких как Bitcoin и Ethereum, а также наборы данных не с блокчейна, используя сопроцессор нулевого знания (ZK) - передовой инструмент, который обрабатывает данные, не раскрывая основной информации, обеспечивая конфиденциальность при безопасной обработке масштабных данных. [S1]
На высоком уровне SxT нацелен на решение проблемы верифицируемости в ИИ. Идея заключается в том, чтобы гарантировать, что когда приложение ИИ генерирует результат, его происхождение может быть проверено, а его корректность - подтверждена. Предлагаемый подход использует блокчейн для повышения доверия, прозрачности и подотчетности систем ИИ. [S2]. В функции запроса данных, Proof of SQL, используется технология ZK для обеспечения целостности запроса и данных, лежащих под ним, что делает их верифицируемо неуязвимыми. [4]
Объединяя игровые события с транзакциями в блокчейне (например, действия и активы в игре, которые регистрируются, проверяются и продаются с помощью блокчейна, такие как невзаимозаменяемые токены (NFT)и криптовалюты), платформа SxT обеспечивает лучший игровой процесс и ончейн заработок для пользователей. Аналитика позволяет получить ценные сведения о поведении пользователей и о том, что побуждает их к ончейн покупкам.[4]
Платформы на основе блокчейна, такие как децентрализованное финансирование (DeFi), вероятно, выиграют от SxT благодаря более точной и эффективной интеграции данных. В отличие от традиционных платформ, которые корректируют ставки кредитования на основе кредитного рейтинга, ончейн протоколы кредитования применяют одинаковую ставку ко всем заемщикам из-за того, что смарт-контракты не могут получить доступ к ключевым ончейн-данным. [S3] SxT объединяет данные реального мира с ончейн-транзакциями, позволяя смарт-контрактам запрашивать сложные ончейн-действия, такие как кредитная история кошелька. Это позволяет платформам DeFi создавать продвинутые модели кредитных баллов Web3, объединяя кредитные баллы реального мира с ончейн данными. [4] SxT позволяет протоколам кредитования проверять целостность данных с помощью ZK-доказательств и отправлять баллы смарт-контрактам для персонализированного кредитования. Такие проекты, как Lendvest, беззалоговый протокол, позволяющий выдавать срочные кредиты для платформ кредитования DeFi, интегрируют SxT для разработки решений DeFi, основанных на данных. [S3]
Ссылки
1. I. Bousquette, “AI has a trust problem. Can blockchain help?” Wall Street J., Jan. 11, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://www.wsj.com/articles/ai-has-a-trust-problem-can-blockchain-help-ba3b26f7
2. P. Rooney, “CIOs look to sharpen AI governance despite uncertainties,” CIO, Nov. 4, 2024. Accessed: Nov. 18, 2024. [Online]. Available: https://www.cio.com/article/3595801/cios-look-to-sharpen-ai-governance-despite-uncertainties.html
3. J. McKendrick, “Blockchain could save AI by cracking open the black box,” ZDNet, Nov. 15, 2023. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://www.zdnet.com/article/blockchain-could-save-ai-by-cracking-open-the-black-box/
4. White Star Capital, “Making smart contracts smarter: Why we invested
in Space and Time,” Medium, Aug. 28, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online].
5. D. W. E. Allen, A. Berg, and B. Markey-Towler, “Blockchain and supply chains: V-form organisations, value redistributions, de-commoditisation and quality proxies,” J. Brit. Blockchain Assoc., vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.31585/jbba-2-1-(3)2019.
6. N. Kshetri, “Complementary and synergistic properties of blockchain and artificial intelligence,” IT Prof., vol. 21, no. 6, pp. 60–65, 2019, doi:10.1109/MITP.2019.2940364.
7. “Blockchain for AI security.” AI Masterclass. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://www.aimasterclass.com/glossary/blockchain-for-ai-security
8. R. Jackson, “ID verification without personal data? Blockchain can help,” The Street, Nov. 13, 2024. Accessed: Nov. 14, 2024. [Online]. Available:https://www.thestreet.com/crypto/innovation/id-verification-without-personal-data-blockchain-can-help-#:~:text=Blockchain%20technology%20is%20transforming%20identity,proofs%20without%20risking%20user%20data
9. M. Li, “Watch decentralized AI in 2025: The convergence of AI and crypto,” Forbes, Nov. 12, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online].
10. J. Sun, “Harnessing AI, federated learning and blockchain for a better future in medical use cases,” Forbes, Aug. 20, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/08/20/harnessing-ai-federated-learning-and-blockchain-for-a-better-future-in-medical-use-cases/
11. G. Puri, “Poisoning AI brain: The hidden dangers of third-party data
and agents in AI systems.” DZone, Jul. 16, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://dzone.com/articles/the-hidden-dangers-of-third-party-data-and-agents
12. “Space and time helps customers decode blockchain data with microsoft azure open AI.” Microsoft. Feb. 23, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online].
13. J. Sun, “How AI can collaborate with blockchain,” Forbes, Sep. 27, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/09/27/how-ai-can-collaborate-with-blockchain/
14. B. Siwicki, “AI-driven precision healthcare is here – What you need to know,” Healthcare IT News, Nov. 8, 2024. [Online]. Available: https://www.healthcareitnews.com/news/ai-driven-precision-healthcare-here-what-you-need-know
15. Y. Li, T. Herold, U. Mansmann, and R. Hornung, “Does combining numerous data types in multi-omics data improve or hinder performance in survival prediction? Insights from a large-scale benchmark study,” BMC Med. Inform. Decis. Making, vol. 24, no. 1, 2024, Art. no. 244, doi: 10.1186/s12911-024-02642-9.
16. “What is multiomics?” Illumina. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available:
https://www.illumina.com/techniques/multiomics.html#:~:text=What%20is%20multiomics
17. C. Dupras and E. M. Bunnik, “Toward a framework for assessing privacy risks in multi-omic research and databases,” Am. J. Bioethics, vol. 21, no. 12, pp. 46–64, 2021. doi:10.1080/15265161.2020.1863516.
18. V. Chynoweth, “Web3 meets AI: Blockchain technology revolutionizes the AI landscape,” Forbes, May 8, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://www.forbes.com/sites/victoriachynoweth/2024/05/08/web3-meets-ai-blockchain-technology-revolutionizes-the-ai-landscape
19. C. Roark, “How to figure out if an AI Crypto project is worth investing in,” Cointelegraph, Nov. 15, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://cointelegraph.com/news/ai-crypto-project-investing-decentralization
20. S. Lee, “How blockchain is democratizing AI,” Forbes, Nov. 11, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2024/11/11/ai-meets-decentralization-how-blockchain-is-democratizing-ai/
21. “nChain announces first implementation of verifiable AI on Bitcoin,” Coin-
Geek, Sep. 23, 2024. Accessed: Nov.14, 2024. [Online]. Available: https://
coingeek.com/nchain-announces-first-implementation-of-verifiable-ai-on-bitcoin/
22. Gulf Business, “ADQ and EQTY Lab partner to accelerate AI adoption,”
Gulf Business, Oct. 4, 2024. Accessed: Nov. 18, 2024. [Online]. Available: https://gulfbusiness.com/adq-eqty-lab-partner-to-accelerate-ai-adoption/
23. EQTY Lab, “EQTY lab brings open source AI integrity framework to hugging face community with industry-first native Hedera blockchain integration,” Hedera Blog, Jan. 18, 2024. [Online]. Available: https://hedera.com/blog/eqty-lab-brings-open-source-ai-integrity-frame work-to-hugging-face-community-with-industry-first-native-hedera-blockchain-integration
24.“Casper labs to build a blockchain-powered solution with IBM consulting to help improve transparency and auditability for generative AI systems,” IBM Newsroom, Jan. 11, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://newsroom.ibm.com/2024-01-11-Casper-Labs-to-Build-a-Blockchain-Powered-Solution-with-IBM-Consulting-to-Help-Improve-Transparency-and-Auditability-for-Generative-AI-Systems
25. K. Cromley, “Prove AI joins Hedera: A new era for AI governance solutions,” CoinTrust, Oct. 23, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://www.
cointrust.com/market-news/prove-ai-joins-hedera-a-new-era-for-ai-governance-solutions
26. R. Browne, “Startup using blockchain to prevent copyright theft by AI is valued over $2 billion after fresh funding,” CNBC, Aug. 21, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://www.cnbc.com/2024/08/21/blockchain-startup-story-raises-funds-from-a16z-to-stop-ip-theft-by-ai.html
27. P. N. Yannella and T. W. Dickens, “OpenAI class action likely to increase scrutiny of webscraping and data collection practices,” Ballard Spahr, Jul. 6, 2023. Accessed: Nov. 14, 2024. [Online]. Available: https://www.ballardspahr.com/insights/alerts-and-articles/2023/07/openai-class-action-likely-to-increase-scrutiny-on-webscraping
28. D. Dodds, “How blockchain is revolutionizing trust in digital advertising,” Forbes, Jul. 9, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available: https://www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2024/07/09/how-blockchain-is-revolutionizing-trust-in-digital-advertising/
29. D. Partida, “Enhancing blockchain scalability using generative AI models,” Alexa Blockchain, Sep. 18, 2024. Accessed: Nov. 16, 2024. [Online]. Available:https://alexablockchain.com/enhancing-blockchain-scalability-using-generative-ai-models/
30. J. Daniels, M. Gitlitz, and Blank Rome LLP, “On the road to reconciling GDPR
and blockchain,” JDSupra, Nov. 2, 2018. Accessed: Nov. 20, 2024. [Online]. Available: https://www.jdsupra.com/legalnews/on-the-road-to-reconciling-gdpr-and-33122/
31. N. Kshetri and J. Voas, “Online advertising fraud,” Computer, vol. 52, no. 1,
pp. 58–61, Jan. 2019, doi: 10.1109/MC.2018.2887322.
Ссылки в приложении 1
S1. J. Crawley, “Blockchain data warehouse space and time raises $20M series A to accelerate development of AI tools,” CoinDesk, Aug. 27, 2024. Accessed: Nov. 15, 2024. [Online]. Available: https://www.coindesk.com/business/2024/08/27/blockchain-data-warehouse-space-and-time-raises-20m-series-a-to-accelerate-development-of-ai-tools/
S2. L. Schwartz, “Exclusive: Microsoft-backed space and time raises $20 million to merge AI and blockchain,” Fortune, Aug. 28, 2024. Accessed: Nov.16, 2024. [Online]. Available: https://fortune.com/crypto/2024/08/27/exclusive-microsoft-space-and-time-framework-lightspeed-arrington-ai-crypto/
S3. Chainwire, “Space and time launches SXT chain testnet at Chainlink SmartCon,” Decrypt, Oct. 30, 2024. Accessed: Nov. 20, 2024. [Online]. Available: https://decrypt.co/289079/space-and-time-launches-sxt-chain-testnet-at-chainlink-smartcon
