O blockchain pode resolver os problemas de transparência da IA?

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Como pesquisador com experiência em inteligência artificial (IA) e tecnologia blockchain, passei inúmeras horas explorando as interseções entre esses dois campos. A minha experiência pessoal mostrou-me que, embora a IA esteja a revolucionar as indústrias ao melhorar as capacidades de processamento de dados e de tomada de decisões, a sua crescente complexidade levanta preocupações válidas sobre transparência, confiança e justiça.

As tecnologias artificialmente inteligentes estão a transformar inúmeras indústrias, expandindo a nossa capacidade de lidar e fazer julgamentos superiores com base em dados. No entanto, à medida que estes sistemas de IA avançam em complexidade, o seu funcionamento interno pode tornar-se mais difícil de compreender, levando a apreensões relativamente à clareza, fiabilidade e imparcialidade.

Muitas pessoas estão preocupadas com o funcionamento opaco da maioria dos sistemas de IA, aos quais se referem como “caixas pretas”, levando-as a questionar as fontes e a precisão dos resultados produzidos pela IA. Para resolver este problema, tem havido um impulso para tecnologias como a Inteligência Artificial Explicável (XAI), concebidas para tornar os processos de IA mais transparentes. No entanto, estas soluções ainda não conseguiram esclarecer totalmente as complexidades da IA.

À medida que as complexidades da inteligência artificial (IA) avançam, também aumenta a importância de métodos fiáveis ​​para garantir que estes sistemas funcionam não apenas de forma eficiente, mas também de forma honesta e imparcial. Entre na tecnologia blockchain, conhecida por sua contribuição significativa no reforço da segurança e da transparência por meio do gerenciamento descentralizado de dados.

As capacidades do blockchain vão além da segurança de transações financeiras; também pode adicionar uma camada de verificabilidade aos processos de IA que antes eram difíceis de garantir. Esse recurso é essencial para lidar com problemas de longa data na IA, como manter a precisão dos dados e rastrear processos de tomada de decisão. Consequentemente, a integração da blockchain em sistemas de IA é crucial para a criação de soluções de IA transparentes e confiáveis.

Em entrevista ao crypto.news, Chris Feng, COO da Chainbase, compartilhou suas perspectivas sobre o assunto. Ele ressaltou que, embora a integração do blockchain não aborde todos os aspectos da transparência da IA ​​de maneira direta, ela melhora significativamente diversas áreas importantes.

A tecnologia blockchain pode realmente aumentar a transparência nos sistemas de IA?

Os modelos de aprendizagem profunda baseados na tecnologia blockchain não abordam a questão fundamental de tornar as explicações da IA ​​claras e compreensíveis. É essencial reconhecer as diferenças entre interpretabilidade e transparência. A causa raiz do comportamento inexplicável nos modelos de IA decorre do seu caráter de caixa preta, que está profundamente enraizado em redes neurais complexas. Embora possamos acompanhar o processo de inferência, ainda não conseguimos compreender o significado por trás da contribuição de cada parâmetro.

Como pesquisador que explora as diferenças entre a tecnologia blockchain e a IA explicativa (XAI) da IBM em termos de aumento da transparência, eu perguntaria:

No domínio da IA ​​explicável (XAI), várias técnicas são usadas para compreender o funcionamento dos modelos, como métricas de incerteza ou examinar resultados e gradientes do modelo. No entanto, a integração da tecnologia blockchain não modifica a forma como os modelos de IA raciocinam internamente ou aprendem. No entanto, aumenta significativamente a transparência dos dados, métodos e conexões causais do treinamento. Por exemplo, a tecnologia blockchain permite rastrear dados utilizados para o desenvolvimento de modelos e permite o envolvimento da comunidade na tomada de decisões. Todas essas informações podem ser registradas com segurança no blockchain, aumentando a transparência dos processos de criação e inferência dos modelos de IA.

Dada a preocupação generalizada com o preconceito nos sistemas de inteligência artificial, até que ponto a tecnologia blockchain aborda esta questão, garantindo a autenticidade e a natureza inalterada dos dados durante todo o processo de desenvolvimento da IA?

A tecnologia Blockchain provou ser eficaz na segurança e fornecimento de dados de treinamento para sistemas de inteligência artificial (IA). Ao usar uma rede de nós distribuídos, a confidencialidade e a segurança são aprimoradas. Por exemplo, o Bittensor implementa uma abordagem descentralizada para treinamento de modelos de IA, distribuindo dados entre vários nós enquanto emprega algoritmos para garantir a honestidade dentro da rede. Isso aumenta a robustez do treinamento de modelos de IA distribuídos. Além disso, proteger os dados do usuário durante a inferência é crucial. O ritual é um exemplo disso, criptografando dados antes de enviá-los para nós fora da cadeia para cálculo dos resultados de inferência.

Há alguma limitação para esta abordagem?

Um desafio significativo é abordar o viés do modelo derivado dos dados de treinamento. Isto refere-se à questão frequentemente ignorada das previsões tendenciosas de modelos de IA baseados em factores como género ou raça, que podem surgir dos dados utilizados para treino. Atualmente, nem as tecnologias blockchain nem as técnicas para desviar os modelos de IA são particularmente eficazes na descoberta e correção destes preconceitos através da transparência ou de métodos especializados.

Você acha que o blockchain pode aumentar a transparência das fases de validação e teste do modelo de IA?

Empresas como Bittensor, Ritual e Santiment estão aproveitando o poder da tecnologia blockchain para vincular contratos inteligentes na blockchain com recursos computacionais externos. Esta sinergia permite a análise de dados em cadeia, mantendo total transparência sobre todos os dados, modelos e recursos computacionais envolvidos, aumentando assim significativamente a transparência geral do processo.

“Quais mecanismos de consenso você acredita serem mais eficazes para validar decisões de inteligência artificial (IA) em redes blockchain?”

Acredito fortemente na combinação de técnicas de Prova de Participação (PoS) e Prova de Autoridade (PoA) para obter o desempenho ideal do blockchain. Embora a computação distribuída tradicional possa funcionar com recursos intermitentes, o treinamento e a inferência de Inteligência Artificial (IA) exigem acesso ininterrupto a recursos de GPU consistentes e confiáveis. Para garantir a fiabilidade e fiabilidade destes nós, é crucial validar a sua eficácia. Atualmente, os recursos de computação mais confiáveis ​​são encontrados em data centers de grande escala, em vez de GPUs de consumo, que podem ficar aquém do fornecimento de serviços de IA no blockchain.

Seguindo em frente, quais métodos inventivos ou progressões na tecnologia blockchain você acha que serão essenciais para resolver os atuais problemas de transparência na IA, e que impacto potencial eles poderiam ter no futuro cenário de confiança e responsabilidade dentro da IA?

Na minha perspectiva atual, identifico diversas complexidades na implementação de soluções de IA na tecnologia blockchain. Isso inclui lidar com a justiça e os dados do modelo, bem como utilizar os recursos do blockchain para prevenir e neutralizar ataques de caixa preta. Para encorajar o envolvimento da comunidade na melhoria da interpretabilidade do modelo e no aumento da transparência da IA, estou a investigar métodos de incentivo. Além disso, pondero como uma infraestrutura blockchain poderia contribuir para transformar a IA num recurso universalmente benéfico. Os bens públicos são caracterizados pela sua abertura, vantagens sociais e serviço ao interesse coletivo. No entanto, muitas tecnologias de IA existentes situam-se entre as fases de protótipos de investigação e produtos comercializados. Ao estabelecer uma rede blockchain que recompense e distribua valor, podemos acelerar a democratização, acessibilidade e descentralização da IA. Esta estratégia poderia potencialmente levar a uma maior responsabilização e reforçar a confiança nos sistemas de IA.

2024-07-15 14:25