Технологии Web3 как способ повышения доверия к искусственному интеллекту

Искусственный интеллект (ИИ) обещает сделать нашу жизнь проще и удобнее. Однако вместе с удобством приходит и риск — опасения по поводу прозрачности и надёжности ИИ растут. Как обеспечить доверие к ИИ в условиях его всё более глубокого проникновения в нашу жизнь?

Проблема прозрачности ИИ

Большинство организаций сталкиваются с проблемами, связанными с отсутствием прозрачности в ИИ-приложениях. Это приводит к регуляторным несоответствиям и сложностям в обеспечении соответствия стандартам. Без понимания того, как принимаются решения, пользователи остаются в неведении и не могут адекватно оценивать результаты работы ИИ.

Системные предубеждения, непроверенные системы и разнообразие регулирующих норм — всё это способствует росту недоверия к ИИ. Очевиден риск того, что алгоритмы могут преследовать цели своих владельцев в ущерб интересам пользователей.

Решение: блокчейн и Web3 технологии

Одним из перспективных решений является использование технологий блокчейн и Web3. Эти технологии позволяют сделать алгоритмы верифицируемыми и поддающимися аудиту.

Например, стартапы уже исследуют возможности использования блокчейн для обеспечения прозрачности ИИ. Space and Time (SxT), поддерживаемый Microsoft, предлагает tamper-proof data feeds — защищённые от несанкционированного изменения потоки данных. Это позволяет гарантировать, что информация, на которой основан ИИ, является реальной, точной и не искажена ни одной из сторон.

Proof of SQL prover от Space and Time гарантирует точность вычислений на основе неизменных данных. Это обеспечивает более быстрый и надёжный способ проверки вычислений в блокчейн-историях по сравнению с существующими технологиями.

Доверие к ИИ: непрерывная оценка и образование пользователей

Доверие к ИИ — это не разовое достижение, а процесс, требующий постоянного внимания. Системы ИИ должны регулярно оцениваться на предмет производительности и безопасности, особенно в таких критически важных областях, как здравоохранение или автономное вождение.

Модульные блокчейн-протоколы, такие как Cartesi, обеспечивают выполнение ИИ-выводов на блокчейне. Это позволяет разработчикам использовать стандартные ИИ-библиотеки, такие как TensorFlow, PyTorch и Llama.cpp, в децентрализованной среде выполнения.

Кроме того, важно повышать осведомлённость пользователей о возможностях и ограничениях ИИ. Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на опасностях, необходимо информировать пользователей о том, как работает ИИ, чтобы они могли реалистично оценивать его результаты.

Технологии Web3 предлагают новые возможности для повышения прозрачности и доверия к ИИ. Однако для достижения этой цели необходимо не только разрабатывать новые технологии, но и уделять внимание образованию пользователей и обеспечению соответствия ИИ-систем регуляторным требованиям. Только так можно создать надёжную и заслуживающую доверия экосистему ИИ.