Конфиденциальность данных и Децентрализованный Искусственный Интеллект (DeAI). ЧАСТЬ 1
Концепция децентрализованного искусственного интеллекта (DeAI) является новой парадигмой, которая решает проблемы, связанные с конфиденциальностью данных централизованных ИИ-систем. В данной статье обсуждаются системы защиты данных, интеграция блокчейна и возможные применения DeAI. Обычные решения ИИ основаны на больших объемах данных, хранящихся на централизованных серверах, что ставит под угрозу конфиденциальность пользователей из-за утечек данных. DeAI, однако, основан на распределенных технологиях, таких как блокчейн, чтобы вернуть право собственности на данные пользователю, улучшая прозрачность и безопасность. Федеративное обучение и гомоморфное шифрование являются подходами, лежащими в основе принципов DeAI. Федеративное обучение позволяет локальную обработку данных на компьютерах, при этом обновления моделей отправляются только на центральный сервер, а сырые данные не отправляются. Этот метод особенно полезен в здравоохранении, где модели ИИ могут быть обучены с использованием данных пациентов без каких-либо нарушений конфиденциальности. Примером является фреймворк DeCaPH, который поддерживает совместное обучение в многобольничной среде, что гарантирует конфиденциальные партнерства. Используя блокчейн как часть DeAI, смарт-контракты могут контролировать доступ к данным; когда пользователь дает согласие на обмен данными, операция регистрируется как постоянная. Это создает прозрачность на рынках данных и избегает угроз конфиденциальности. На практике, ориентированные на конфиденциальность DeAI агенты ИИ действуют как хранители блокчейна. Такие хранители представляют собой комбинацию легковесных моделей ИИ и блокчейна, защищающего информацию пользователей.
$GAIA