“Alcune tecnologie non solo coesistono, ma amplificano il potenziale l’una dell’altra. Nel corso della storia, le innovazioni più trasformative sono spesso emerse quando due distinte innovazioni si sono unite. Pensa al modo in cui le ferrovie e il telegrafo hanno rivoluzionato il commercio o a come la convergenza di GPS e smartphone ha dato origine a moderne app di navigazione che hanno trasformato il modo in cui ci muoviamo in tutto il mondo”, spiega Don Tapscott Co-fondatore e presidente esecutivo del Blockchain Research Institute.
“I dati sono la linfa vitale dell’AI. Migliori sono i dati, più affidabili sono i risultati. Ma, come dice il proverbio, “garbage in, garbage out”. Se i dati utilizzati per addestrare un’AI sono imperfetti o distorti, anche l’output dell’AI sarà imperfetto. Entra in gioco la blockchain, un registro decentralizzato e immutabile che porta fiducia, trasparenza e sicurezza sul tavolo. Con la blockchain, possiamo tenere traccia esattamente della provenienza dei dati, garantendone la legittimità e l’affidabilità.
Ad esempio, se stai addestrando un’AI a riconoscere il cancro nelle immagini mediche, la blockchain ti consente di tracciare e verificare ogni passaggio, dalla raccolta dei dati all’etichettatura, aiutando a mantenere i più elevati standard di integrità dei dati. Questa trasparenza dà a tutti fiducia nella qualità dei dati, il che rende l’IA migliore e più affidabile.
La blockchain consente anche l’apprendimento federato, un approccio rivoluzionario all’addestramento del modello di IA che elimina la necessità di centralizzare i dati sensibili. In parole povere, significa che i dati rimangono dove sono, ma il modello di IA impara da essi collettivamente. Pensa agli ospedali in diversi paesi. Ognuno ha i propri dati sui pazienti, ma le leggi sulla privacy impediscono loro di condividerli. Con l’apprendimento federato, il modello viene addestrato in questi ospedali, ma i dati rimangono lì. La blockchain migliora l’apprendimento federato fornendo una verifica dell’identità decentralizzata e offrendo un registro a prova di manomissione per tracciare gli aggiornamenti del modello e i parametri aggregati, garantendo l’integrità del processo di addestramento.
Un’applicazione critica della blockchain nell’IA riguarda la verifica dell’autenticità dei contenuti digitali. Con l’ascesa dei media generati dall’IA, inclusi i cosiddetti “deepfake”, la necessità di provenienza dei contenuti non è mai stata così grande. La blockchain può aiutare creando un registro a prova di manomissione di quando è stato creato il contenuto, chi ne è il proprietario e come è stato utilizzato. Oltre alla proprietà, la blockchain può tracciare l’intera cronologia di un’opera creativa, comprese modifiche, opere derivate e contributi di più creatori. Utilizzando la blockchain, i creatori possono allegare credenziali verificabili al loro lavoro, fornendo prova di origine e assicurando che il contenuto generato dall’IA sia correttamente etichettato. Ciò aiuta i consumatori a prendere decisioni informate sui contenuti con cui interagiscono e li protegge da materiale fuorviante o dannoso.
Nel complesso, la blockchain aiuta ad affrontare il problema della “scatola nera” dell’IA creando un registro trasparente dei processi dell’IA. Ogni decisione presa da un sistema di IA può essere registrata in modo trasparente utilizzando la blockchain, il che crea una traccia di controllo particolarmente preziosa in settori come la finanza o la governance pubblica in cui fiducia e responsabilità sono fondamentali. Inoltre, la blockchain può aiutare a comprendere e correggere le allucinazioni dell’IA, che si verificano quando l’IA genera informazioni che non si basano su dati reali. Creando un registro dettagliato dei dati e del processo di formazione, la blockchain consente di risalire alla fonte di output fuorvianti, semplificando l’identificazione e la correzione di difetti o lacune nei dati che potrebbero aver causato l’allucinazione”.
Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore.
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