Kann Blockchain die Transparenzprobleme der KI lösen?

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Als Forscher mit einem Hintergrund sowohl in der künstlichen Intelligenz (KI) als auch in der Blockchain-Technologie habe ich unzählige Stunden damit verbracht, die Schnittstellen zwischen diesen beiden Bereichen zu erforschen. Meine persönliche Erfahrung hat mir gezeigt, dass KI zwar Branchen revolutioniert, indem sie die Datenverarbeitungs- und Entscheidungsfähigkeiten verbessert, ihre zunehmende Komplexität jedoch berechtigte Bedenken hinsichtlich Transparenz, Vertrauen und Fairness aufwirft.

Künstlich-intelligente Technologien verändern zahlreiche Branchen, indem sie unsere Fähigkeit erweitern, mit Daten umzugehen und überlegene Urteile zu fällen. Doch je komplexer diese KI-Systeme werden, desto schwieriger kann es sein, ihr Innenleben zu verstehen, was zu Bedenken hinsichtlich der Klarheit, Zuverlässigkeit und Unparteilichkeit führt.

Viele Menschen sind besorgt über die undurchsichtige Funktionsweise der meisten KI-Systeme, die sie als „Black Boxes“ bezeichnen, was dazu führt, dass sie die Quellen und die Genauigkeit der von KI erzeugten Ergebnisse in Frage stellen. Um dieses Problem anzugehen, wurden Technologien wie Explainable AI (XAI) vorangetrieben, die KI-Prozesse transparenter machen sollen. Allerdings ist es diesen Lösungen noch nicht gelungen, die Feinheiten der KI vollständig zu beleuchten.

Mit zunehmender Komplexität der künstlichen Intelligenz (KI) steigt auch die Bedeutung zuverlässiger Methoden, um sicherzustellen, dass diese Systeme nicht nur effizient, sondern auch ehrlich und unparteiisch funktionieren. Betreten Sie die Blockchain-Technologie, die für ihren bedeutenden Beitrag zur Verbesserung von Sicherheit und Transparenz durch dezentrales Datenmanagement bekannt ist.

Die Möglichkeiten der Blockchain gehen über die Sicherung von Finanztransaktionen hinaus; Es kann auch eine Ebene der Überprüfbarkeit von KI-Prozessen hinzufügen, die früher schwer zu gewährleisten war. Diese Funktion ist für die Bewältigung seit langem bestehender Probleme in der KI von entscheidender Bedeutung, beispielsweise für die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit und die Verfolgung von Entscheidungsprozessen. Daher ist die Integration von Blockchain in KI-Systeme von entscheidender Bedeutung für die Schaffung transparenter und zuverlässiger KI-Lösungen.

In einem Interview mit crypto.news teilte Chris Feng, der COO von Chainbase, seine Ansichten zu diesem Thema. Er wies darauf hin, dass die Blockchain-Integration zwar nicht jeden Aspekt der KI-Transparenz direkt anspricht, aber mehrere Schlüsselbereiche deutlich verbessert.

Kann die Blockchain-Technologie tatsächlich die Transparenz in KI-Systemen verbessern?

Auf der Blockchain-Technologie basierende Deep-Learning-Modelle gehen nicht auf die grundlegende Frage ein, KI-Erklärungen klar und verständlich zu machen. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Interpretierbarkeit und Transparenz zu erkennen. Die Ursache für das unerklärliche Verhalten in KI-Modellen liegt in ihrem Black-Box-Charakter, der tief in komplexen neuronalen Netzen verwurzelt ist. Obwohl wir den Schlussfolgerungsprozess verfolgen können, können wir die Bedeutung hinter dem Beitrag jedes Parameters immer noch nicht verstehen.

Als Forscher, der die Unterschiede zwischen der Blockchain-Technologie und der Explainable AI (XAI) von IBM im Hinblick auf die Verbesserung der Transparenz untersucht, würde ich fragen:

Im Bereich der erklärbaren KI (Explainable AI, XAI) werden verschiedene Techniken verwendet, um die Funktionsweise von Modellen zu verstehen, beispielsweise Unsicherheitsmetriken oder die Untersuchung von Modellausgaben und -verläufen. Die Integration der Blockchain-Technologie verändert jedoch nicht die Art und Weise, wie KI-Modelle intern denken oder lernen. Dennoch erhöht es die Transparenz von Trainingsdaten, Methoden und Wirkungszusammenhängen deutlich. Beispielsweise ermöglicht die Blockchain-Technologie die Rückverfolgung von Daten, die für die Modellentwicklung verwendet werden, und ermöglicht die Beteiligung der Gemeinschaft an der Entscheidungsfindung. Alle diese Informationen können sicher in der Blockchain protokolliert werden, wodurch die Transparenz der Erstellungs- und Inferenzprozesse beider KI-Modelle erhöht wird.

Angesichts der weit verbreiteten Besorgnis über Voreingenommenheit in Systemen der künstlichen Intelligenz stellt sich die Frage, wie gut die Blockchain-Technologie dieses Problem angeht, indem sie die Authentizität und Unverändertheit der Daten während des gesamten KI-Entwicklungsprozesses gewährleistet?

Die Blockchain-Technologie hat sich bei der Sicherung und Bereitstellung von Trainingsdaten für Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) als wirksam erwiesen. Durch die Verwendung eines Netzwerks verteilter Knoten werden Vertraulichkeit und Sicherheit erhöht. Bittensor implementiert beispielsweise einen dezentralen Ansatz für das Training von KI-Modellen, indem es Daten auf verschiedene Knoten verteilt und gleichzeitig Algorithmen einsetzt, um die Ehrlichkeit innerhalb des Netzwerks sicherzustellen. Dies erhöht die Robustheit des verteilten KI-Modelltrainings. Darüber hinaus ist der Schutz der Benutzerdaten während der Inferenz von entscheidender Bedeutung. Ein Beispiel hierfür ist Ritual, bei dem Daten verschlüsselt werden, bevor sie zur Berechnung von Inferenzergebnissen an Knoten außerhalb der Kette gesendet werden.

Gibt es irgendwelche Einschränkungen für diesen Ansatz?

Eine große Herausforderung besteht darin, die aus Trainingsdaten abgeleitete Modellverzerrung anzugehen. Dies bezieht sich auf das oft übersehene Problem verzerrter Vorhersagen von KI-Modellen, die auf Faktoren wie Geschlecht oder Rasse basieren und sich aus den für das Training verwendeten Daten ergeben können. Derzeit sind weder Blockchain-Technologien noch Techniken zur Entzerrung von KI-Modellen besonders effektiv, um diese Verzerrungen durch Transparenz oder spezielle Methoden aufzudecken und zu korrigieren.

Glauben Sie, dass Blockchain die Transparenz der Validierungs- und Testphasen von KI-Modellen verbessern kann?

Unternehmen wie Bittensor, Ritual und Santiment nutzen die Leistungsfähigkeit der Blockchain-Technologie, um intelligente Verträge auf der Blockchain mit externen Computerressourcen zu verknüpfen. Diese Synergie ermöglicht eine Datenanalyse in der Kette und sorgt für vollständige Transparenz über alle beteiligten Daten, Modelle und Rechenressourcen, wodurch die Gesamtprozesstransparenz deutlich erhöht wird.

„Welche Konsensmechanismen sind Ihrer Meinung nach am effektivsten für die Validierung von Entscheidungen über künstliche Intelligenz (KI) in Blockchain-Netzwerken?“

Ich glaube fest an die Kombination von Proof of Stake (PoS)- und Proof of Authority (PoA)-Techniken für eine optimale Blockchain-Leistung. Während herkömmliches verteiltes Computing mit intermittierenden Ressourcen funktionieren kann, erfordern Training und Inferenz mit künstlicher Intelligenz (KI) einen ununterbrochenen Zugriff auf konsistente und zuverlässige GPU-Ressourcen. Um die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit dieser Knoten sicherzustellen, ist es wichtig, ihre Wirksamkeit zu validieren. Derzeit befinden sich die zuverlässigsten Rechenressourcen in großen Rechenzentren und nicht in GPUs der Verbraucherklasse, die bei der Bereitstellung von KI-Diensten auf der Blockchain möglicherweise nicht ausreichen.

Welche innovativen Methoden oder Fortschritte in der Blockchain-Technologie werden Ihrer Meinung nach in Zukunft für die Bewältigung der aktuellen Transparenzprobleme in der KI von wesentlicher Bedeutung sein, und welche potenziellen Auswirkungen könnten sie auf die zukünftige Vertrauens- und Verantwortlichkeitslandschaft innerhalb der KI haben?

Aus meiner aktuellen Sicht erkenne ich mehrere Komplexitäten bei der Implementierung von KI-Lösungen auf der Blockchain-Technologie. Dazu gehört der Umgang mit Modellgerechtigkeit und Daten sowie die Nutzung der Möglichkeiten der Blockchain zur Verhinderung und Abwehr von Black-Box-Angriffen. Um die Beteiligung der Gemeinschaft an der Verbesserung der Modellinterpretierbarkeit und der Erhöhung der KI-Transparenz zu fördern, untersuche ich Methoden zur Anreizsetzung. Darüber hinaus denke ich darüber nach, wie eine Blockchain-Infrastruktur dazu beitragen könnte, KI in eine universell nutzbare Ressource zu verwandeln. Öffentliche Güter zeichnen sich durch ihre Offenheit, ihren gesellschaftlichen Nutzen und ihren Nutzen für das Kollektivinteresse aus. Allerdings liegen viele bestehende KI-Technologien zwischen dem Stadium von Forschungsprototypen und vermarkteten Produkten. Durch den Aufbau eines Blockchain-Netzwerks, das Werte belohnt und verteilt, können wir die Demokratisierung, Zugänglichkeit und Dezentralisierung von KI beschleunigen. Diese Strategie könnte möglicherweise zu mehr Verantwortlichkeit führen und das Vertrauen in KI-Systeme stärken.

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2024-07-15 14:25