ブロックチェーンは AI の透明性の問題に対処できるでしょうか?

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人工知能 (AI) とブロックチェーン テクノロジーの両方の背景を持つ研究者として、私はこれら 2 つの分野の交差点を探索することに数え切れないほどの時間を費やしてきました。私の個人的な経験から、AI はデータ処理能力と意思決定能力を強化することで業界に革命をもたらしていますが、その複雑さの増大により、透明性、信頼性、公平性に対する正当な懸念が生じていることが分かりました。

人工知能テクノロジーは、データを処理し、データに基づいて優れた判断を下す能力を拡大することで、多くの業界を変革しています。しかし、これらの AI システムが複雑化するにつれて、その内部の仕組みを理解することが難しくなり、明快さ、信頼性、公平性に対する懸念が生じる可能性があります。

多くの人は、ほとんどの AI システムの不透明な仕組みを懸念しており、これを「ブラック ボックス」と呼び、AI が生成する結果のソースと正確性に疑問を抱いています。この問題に対処するために、AI プロセスの透明性を高めるために設計された Explainable AI (XAI) などのテクノロジーが推進されています。ただし、これらのソリューションは、AI の複雑さを解明することにまだ完全には成功していません。

人工知能 (AI) の複雑さが進むにつれて、これらのシステムが効率的に機能するだけでなく、誠実かつ公平に機能することを保証する信頼性の高い方法の重要性も増しています。分散型データ管理によるセキュリティと透明性の強化に大きく貢献することで知られるブロックチェーン テクノロジーに参入しましょう。

ブロックチェーンの機能は金融取引の安全性を超えるものです。また、かつては保証することが困難だった AI プロセスに検証可能性の層を追加することもできます。この機能は、データの精度の維持や意思決定プロセスの追跡など、AI における長年の課題に取り組むために不可欠です。したがって、ブロックチェーンを AI システムに統合することは、透明性と信頼性の高い AI ソリューションを作成するために重要です。

crypto.news とのインタビューで、Chainbase の COO、Chris Feng 氏はこのテーマについての見解を共有しました。同氏は、ブロックチェーンの統合は AI の透明性のあらゆる側面に直接対応するわけではないが、いくつかの重要な領域を大幅に改善すると指摘した。

ブロックチェーン技術は実際に AI システムの透明性を高めることができますか?

ブロックチェーン技術に基づく深層学習モデルは、AI の説明を明確かつ理解できるものにするという根本的な問題には対処していません。解釈可能性と透明性の違いを認識することが重要です。 AI モデルの説明不能な動作の根本原因は、複雑なニューラル ネットワークに深く根ざしたブラック ボックスの特性に起因します。推論プロセスを追跡することはできますが、各パラメーターの寄与の背後にある意味を理解することはできません。

透明性の向上という点で、ブロックチェーンテクノロジーとIBMのExplainable AI（XAI）の違いを探る研究者として、私はこう尋ねます。

Explainable AI (XAI) の領域では、不確実性メトリクスやモデルの出力と勾配の調査など、モデルの動作を理解するためにいくつかの手法が使用されます。ただし、ブロックチェーン テクノロジーを統合しても、AI モデルが内部で推論したり学習したりする方法は変更されません。それでも、トレーニング データ、メソッド、因果関係の透明性は大幅に向上します。たとえば、ブロックチェーン技術により、モデル開発に使用されるデータの追跡が可能になり、コミュニティが意思決定に参加できるようになります。これらすべての情報はブロックチェーンに安全に記録できるため、AI モデルの作成プロセスと推論プロセスの両方の透明性が高まります。

人工知能システムにおけるバイアスに対する懸念が広く広まっていることを考えると、ブロックチェーン技術は、AI 開発プロセス全体を通じてデータの信頼性と改変されていない性質を保証することで、この問題にどの程度うまく対処できるでしょうか?

ブロックチェーン技術は、人工知能 (AI) システムのトレーニング データの保護と提供に効果的であることが証明されています。分散ノードのネットワークを使用することで、機密性とセキュリティが強化されます。たとえば、Bittensor は AI モデルのトレーニングに分散型アプローチを実装し、ネットワーク内の誠実さを確保するアルゴリズムを採用しながら、さまざまなノード間でデータを分散します。これにより、分散型 AI モデル トレーニングの堅牢性が向上します。さらに、推論中のユーザーデータを保護することが重要です。 Ritual はその一例で、推論結果の計算のためにオフチェーン ノードにデータを送信する前にデータを暗号化します。

このアプローチには制限がありますか?

大きな課題は、トレーニング データから得られるモデルのバイアスに対処することです。これは、トレーニングに使用されるデータから発生する可能性がある、性別や人種などの要因に基づく AI モデルからの偏った予測という見落とされがちな問題を指します。現時点では、ブロックチェーン技術も AI モデルのバイアスを軽減する技術も、透明性や特殊な方法を通じてこれらのバイアスを明らかにして修正するのに特に効果的ではありません。

ブロックチェーンは AI モデルの検証とテスト段階の透明性を高めることができると思いますか?

Bittensor、Ritual、Santiment などの企業は、ブロックチェーン テクノロジーの力を利用して、ブロックチェーン上のスマート コントラクトを外部のコンピューティング リソースとリンクさせています。この相乗効果により、オンチェーンのデータ分析が可能になり、関連するすべてのデータ、モデル、計算リソースに対する完全な透明性が維持され、それによって全体的なプロセスの透明性が大幅に向上します。

「ブロックチェーン ネットワーク内で人工知能 (AI) の決定を検証するには、どのコンセンサス メカニズムが最も効果的だと思いますか?」

私は、ブロックチェーンのパフォーマンスを最適化するには、プルーフ オブ ステーク (PoS) とプルーフ オブ オーソリティ (PoA) 技術を組み合わせることが重要であると強く信じています。従来の分散コンピューティングは断続的なリソースでも機能しますが、人工知能 (AI) のトレーニングと推論には、一貫した信頼性の高い GPU リソースへの中断のないアクセスが必要です。これらのノードの信頼性と信頼性を確保するには、その有効性を検証することが重要です。現在、最も信頼性の高いコンピューティング リソースは、ブロックチェーン上で AI サービスを提供する場合に不足する可能性がある消費者グレードの GPU ではなく、大規模なデータ センターにあります。

今後、AI における現在の透明性の問題に対処するために、ブロックチェーン テクノロジーのどの独創的な方法や進歩が不可欠だと思いますか?また、それらは AI 内の将来の信頼と責任の状況にどのような潜在的な影響を与える可能性がありますか?

私の現在の視点では、ブロックチェーン テクノロジーに AI ソリューションを実装する際の複雑さがいくつかあると認識しています。これらには、モデルの公平性とデータの処理、ブラックボックス攻撃を防止および対抗するためのブロックチェーンの機能の利用が含まれます。モデルの解釈可能性を高め、AI の透明性を高めるためにコミュニティの参加を促すために、私はインセンティブの方法を研究しています。さらに、ブロックチェーン インフラストラクチャが AI を普遍的に有益なリソースに変えることにどのように貢献できるかを考えています。公共財は、公開性、社会的利点、および集団的利益に貢献するという特徴があります。しかし、既存の AI テクノロジーの多くは、研究プロトタイプと市販製品の段階の間にあります。価値を与えて分配するブロックチェーン ネットワークを確立することで、AI の民主化、アクセシビリティ、分散化が加速する可能性があります。この戦略は、説明責任の強化と AI システムへの信頼の強化につながる可能性があります。

2024-07-15 14:25