Προστασία του ψηφιακού δικτύου: Η σχέση μεταξύ Blockchain και AI

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι η συζήτηση της πόλης στον κόσμο της τεχνολογίας σήμερα. Σχεδόν κάθε εταιρεία τεχνολογίας σήμερα είναι μέχρι το λαιμό της στη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης, με την Google να επικεντρώνεται στη βελτίωση της αναζήτησης, τη Microsoft να στοιχηματίζει σε κέρδη παραγωγικότητας της επιχείρησης με την οικογένεια των copilots της και νεοφυείς επιχειρήσεις όπως το Runway AI και το Stability AI να κάνουν all-in σε βίντεο και δημιουργία εικόνας.

Έχει καταστεί σαφές ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια από τις πιο ισχυρές και ενοχλητικές τεχνολογίες της εποχής μας, αλλά πρέπει να σημειωθεί ότι αυτά τα συστήματα δεν είναι τίποτα χωρίς πρόσβαση σε αξιόπιστα, ακριβή και αξιόπιστα δεδομένα. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται δεδομένα για να μάθουν μοτίβα, να εκτελέσουν εργασίες για λογαριασμό των χρηστών, να βρουν απαντήσεις και να κάνουν προβλέψεις. Εάν τα υποκείμενα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται είναι ανακριβή, τα μοντέλα θα αρχίσουν να παράγουν προκατειλημμένες και αναξιόπιστες απαντήσεις, διαβρώνοντας την εμπιστοσύνη στις μετασχηματιστικές τους ικανότητες.

Καθώς η γενετική τεχνητή νοημοσύνη γίνεται γρήγορα ένα στοιχείο στη ζωή μας, οι προγραμματιστές πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στην ακεραιότητα των δεδομένων για να διασφαλίσουν ότι μπορούν να βασιστούν αυτά τα συστήματα.

Γιατί είναι σημαντική η ακεραιότητα των δεδομένων;

Η ακεραιότητα των δεδομένων είναι αυτό που επιτρέπει στους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης να αποφύγουν τις επιζήμιες συνέπειες της προκατάληψης και των παραισθήσεων AI. Διατηρώντας την ακεραιότητα των δεδομένων τους, οι προγραμματιστές μπορούν να είναι σίγουροι ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τους είναι ακριβή και αξιόπιστα και μπορούν να λάβουν τις καλύτερες αποφάσεις για τους χρήστες τους. Το αποτέλεσμα θα είναι καλύτερες εμπειρίες χρήστη, περισσότερα έσοδα και μειωμένος κίνδυνος. Από την άλλη πλευρά, εάν τροφοδοτηθούν δεδομένα κακής ποιότητας σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, οι προγραμματιστές θα δυσκολευτούν να επιτύχουν οποιοδήποτε από τα παραπάνω.

Τα ακριβή και ασφαλή δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στον εξορθολογισμό των διαδικασιών μηχανικής λογισμικού και να οδηγήσουν στη δημιουργία πιο ισχυρών εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης, αλλά έχει γίνει πρόκληση η διατήρηση της ποιότητας των εκτεταμένων όγκων δεδομένων που χρειάζονται τα πιο προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτές οι προκλήσεις οφείλονται κυρίως στον τρόπο συλλογής, αποθήκευσης, μετακίνησης και ανάλυσης των δεδομένων. Καθ’ όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής των δεδομένων, οι πληροφορίες πρέπει να μετακινούνται μέσα από έναν αριθμό αγωγών δεδομένων και να μετασχηματίζονται πολλές φορές, και υπάρχουν πολλές πιθανότητες να υποστούν λάθος χειρισμό στην πορεία. Με τα περισσότερα μοντέλα AI, τα δεδομένα εκπαίδευσής τους θα προέρχονται από εκατοντάδες διαφορετικές πηγές, οποιαδήποτε από τις οποίες θα μπορούσε να παρουσιάσει προβλήματα. Μερικές από τις προκλήσεις περιλαμβάνουν αποκλίσεις στα δεδομένα, ανακριβή δεδομένα, κατεστραμμένα δεδομένα και ευπάθειες ασφαλείας.

Επιπρόσθετα σε αυτούς τους πονοκεφάλους, μπορεί να είναι δύσκολο για τους προγραμματιστές να εντοπίσουν την πηγή των ανακριβών ή κατεστραμμένων δεδομένων τους, γεγονός που περιπλέκει τις προσπάθειες διατήρησης της ποιότητας των δεδομένων.

Όταν τροφοδοτούνται ανακριβή ή αναξιόπιστα δεδομένα σε μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης, υπονομεύουν τόσο την απόδοση όσο και την ασφάλεια αυτού του συστήματος, με αρνητικές επιπτώσεις για τους τελικούς χρήστες και πιθανούς κινδύνους συμμόρφωσης για τις επιχειρήσεις.

Συμβουλές για τη διατήρηση της ακεραιότητας των δεδομένων

Ευτυχώς για τους προγραμματιστές, μπορούν να αξιοποιήσουν μια σειρά από νέα εργαλεία και τεχνολογίες που έχουν σχεδιαστεί για να συμβάλλουν στη διασφάλιση της ακεραιότητας των δεδομένων εκπαίδευσης AI και να ενισχύσουν την εμπιστοσύνη στις εφαρμογές τους.

Ένα από τα πιο πολλά υποσχόμενα εργαλεία σε αυτόν τον τομέα είναι Χώρος και χρόνος επαληθεύσιμο επίπεδο υπολογισμού, το οποίο παρέχει πολλαπλά στοιχεία για τη δημιουργία αγωγών δεδομένων επόμενης γενιάς για εφαρμογές που συνδυάζουν την τεχνητή νοημοσύνη με την αλυσίδα μπλοκ.

Ο δημιουργός του Space and Time SxT Labs δημιούργησε τρεις τεχνολογίες που στηρίζουν το επαληθεύσιμο υπολογιστικό του επίπεδο, συμπεριλαμβανομένου ενός ευρετηρίου blockchain, μιας κατανεμημένης αποθήκης δεδομένων και ενός συνεπεξεργαστή μηδενικής γνώσης. Αυτά συνδυάζονται για να δημιουργήσουν μια αξιόπιστη υποδομή που επιτρέπει σε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης να αξιοποιούν δεδομένα από κορυφαίες αλυσίδες μπλοκ όπως το Bitcoin, το Ethereum και το Polygon. Με την αποθήκη δεδομένων του Χώρου και του Χρόνου, είναι δυνατό για τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης να έχουν πρόσβαση σε πληροφορίες από δεδομένα blockchain χρησιμοποιώντας τη γνωστή δομημένη γλώσσα ερωτημάτων.

Για την προστασία αυτής της διαδικασίας, το Space and Time χρησιμοποιεί ένα νέο πρωτόκολλο που ονομάζεται Proof-of-SQL, το οποίο τροφοδοτείται από κρυπτογραφικές αποδείξεις μηδενικής γνώσης, διασφαλίζοντας ότι κάθε ερώτημα βάσης δεδομένων υπολογίστηκε με επαληθεύσιμο τρόπο σε δεδομένα που δεν έχουν παραβιαστεί.

Εκτός από αυτά τα είδη προληπτικών διασφαλίσεων, οι προγραμματιστές μπορούν επίσης να επωφεληθούν από εργαλεία παρακολούθησης δεδομένων όπως π.χ. Splunkπου καθιστούν εύκολη την παρατήρηση και την παρακολούθηση δεδομένων για την επαλήθευση της ποιότητας και της ακρίβειάς τους.

Το Splunk επιτρέπει τη συνεχή παρακολούθηση των δεδομένων, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να εντοπίζουν σφάλματα και άλλα ζητήματα, όπως μη εξουσιοδοτημένες αλλαγές τη στιγμή που συμβαίνουν. Το λογισμικό μπορεί να ρυθμιστεί ώστε να εκδίδει ειδοποιήσεις, ώστε ο προγραμματιστής να ενημερώνεται για τυχόν προκλήσεις στην ακεραιότητα των δεδομένων του σε πραγματικό χρόνο.

Εναλλακτικά, οι προγραμματιστές μπορούν να κάνουν χρήση ενσωματωμένων, πλήρως διαχειριζόμενων αγωγών δεδομένων, όπως π.χ Ταλέντοτο οποίο προσφέρει δυνατότητες για ενοποίηση δεδομένων, προετοιμασία, μετασχηματισμό και ποιότητα. Οι περιεκτικές του δυνατότητες μετασχηματισμού δεδομένων επεκτείνονται στο φιλτράρισμα, την ισοπέδωση και την κανονικοποίηση, την ανωνυμοποίηση, τη συγκέντρωση και την αναπαραγωγή δεδομένων. Παρέχει επίσης εργαλεία στους προγραμματιστές για τη γρήγορη δημιουργία μεμονωμένων σωλήνων δεδομένων για κάθε πηγή που τροφοδοτείται στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης τους.

Καλύτερα δεδομένα σημαίνει καλύτερα αποτελέσματα

Η υιοθέτηση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης επιταχύνεται μέρα με τη μέρα και η ταχεία υιοθέτησή της σημαίνει ότι οι προκλήσεις σχετικά με την ποιότητα των δεδομένων πρέπει να αντιμετωπιστούν επειγόντως. Άλλωστε, η απόδοση των εφαρμογών AI συνδέεται άμεσα με την ποιότητα των δεδομένων στα οποία βασίζονται. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η διατήρηση μιας ισχυρής και αξιόπιστης γραμμής δεδομένων έχει καταστεί επιτακτική ανάγκη για κάθε επιχείρηση.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη δεν διαθέτει ισχυρή βάση δεδομένων, δεν μπορεί να ανταποκριθεί στις υποσχέσεις της να αλλάξει τον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Ευτυχώς, αυτές οι προκλήσεις μπορούν να ξεπεραστούν χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό εργαλείων για την επαλήθευση της ακρίβειας των δεδομένων, την παρακολούθηση για σφάλματα και τον εξορθολογισμό της δημιουργίας αγωγών δεδομένων.

---

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας: Shubham Dhage/Unsplash