Quyền riêng tư dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo Phi tập trung (DeAI). PHẦN 1
Khái niệm trí tuệ nhân tạo phi tập trung (DeAI) là một mô hình mới giải quyết các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu của các hệ thống AI tập trung. Bài báo này thảo luận về các hệ thống bảo vệ dữ liệu, tích hợp blockchain, và các ứng dụng khả thi bởi DeAI. Các giải pháp AI truyền thống dựa trên khối lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong các máy chủ tập trung, điều này đặt quyền riêng tư của người dùng vào nguy cơ bị rò rỉ dữ liệu. Tuy nhiên, DeAI dựa trên các công nghệ phân phối như blockchain để khôi phục quyền sở hữu dữ liệu cho người dùng, cải thiện tính minh bạch và an ninh. Học tập liên kết và mã hóa đồng cấu là các phương pháp cơ bản cho các nguyên tắc của DeAI. Học tập liên kết cho phép xử lý dữ liệu cục bộ trên máy tính, với các bản cập nhật mô hình chỉ được gửi đến một máy chủ trung tâm, và dữ liệu thô không được gửi. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi các mô hình AI có thể được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu bệnh nhân mà không vi phạm quyền riêng tư. Một ví dụ là khung DeCaPH, hỗ trợ học tập hợp tác trong môi trường đa bệnh viện, đảm bảo các quan hệ đối tác nhạy cảm với quyền riêng tư. Bằng cách sử dụng blockchain như một phần của DeAI, hợp đồng thông minh có thể kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu; khi người dùng đồng ý chia sẻ dữ liệu, hoạt động này được đăng ký là vĩnh viễn. Điều này xây dựng tính minh bạch trong các thị trường dữ liệu và tránh các mối đe dọa về quyền riêng tư. Trong thực tế, các tác nhân AI ý thức về quyền riêng tư DeAI hoạt động như những người bảo vệ blockchain. Những người bảo vệ này là sự kết hợp giữa các mô hình AI nhẹ và blockchain bảo vệ thông tin của người dùng.
$GAIA