الذكاء الاصطناعي (AI) يحدث ثورة في مختلف القطاعات من خلال تعزيز قدرات معالجة البيانات واتخاذ القرارات بما يتجاوز حدود البشر. ومع ذلك، كلما أصبحت الأنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر تطورًا، زادت شفافيتها، مما أثار مخاوف بشأن الشفافية والثقة والعدالة.
التحديات المتعلقة بالطبيعة الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي
الطبيعة “الصندوق الأسود” النموذجية في معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تترك أصحاب المصالح غالبًا يتساءلون عن أصل ومصداقية المخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. رداً على ذلك، ظهرت تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لمحاولة تبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي، رغم أنها غالبًا ما تفشل في توضيح تعقيداته بالكامل.
دور تقنية البلوكشين في تعزيز الثقة في الأنظمة الذكاء الاصطناعي
بينما تتطور تعقيدات الذكاء الاصطناعي، تزداد الحاجة إلى آليات قوية لضمان أن هذه الأنظمة ليست فعالة فقط بل أيضًا موثوقة وعادلة. تدخل هنا تقنية البلوكشين، المعروفة بدورها المحوري في تعزيز الأمان والشفافية من خلال حفظ السجلات الموزعة.
البلوكشين يحمل إمكانيات ليس فقط لتأمين المعاملات المالية ولكن أيضًا لإضفاء طبقة من التحقق على عمليات الذكاء الاصطناعي كانت من الصعب تحقيقها من قبل. يمكنه معالجة بعض التحديات الأكثر استمرارًا في الذكاء الاصطناعي، مثل سلامة البيانات وتتبع القرارات، مما يجعله مكونًا أساسيًا في السعي لتحقيق أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة وموثوقة.
آراء كريس فينج حول الدمج بين البلوكشين والذكاء الاصطناعي
كريس فينج، مدير العمليات في Chainbase، قدم رؤيته حول الموضوع في مقابلة مع موقع crypto.news. وفقاً لفينج، بينما قد لا تحل دمج البلوكشين المشكلة الأساسية المتعلقة بقابلية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي، فإنها تعزز عدة مجالات حاسمة.
هل يمكن لتقنية البلوكشين فعلاً تعزيز الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
تقنية البلوكشين لا تحل المشكلة الأساسية لقابلية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي. من المهم التفرقة بين القابلية للتفسير والشفافية. السبب الرئيسي لعدم القدرة على تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي يكمن في الطبيعة الصندوق الأسود للشبكات العصبية العميقة. رغم أننا نفهم عملية الاستنتاج، فإننا لا ندرك الأهمية المنطقية لكل معلمة متضمنة.
فوائد البلوكشين في الشفافية مقابل القابلية للتفسير
في سياق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، تُستخدم عدة طرق، مثل إحصائيات الشك أو تحليل مخرجات النماذج وتدرجاتها، لفهم وظيفتها. مع ذلك، دمج تقنية البلوكشين لا يغير المنطق الداخلي وطرق التدريب في نماذج الذكاء الاصطناعي وبالتالي لا يعزز قابليتها للتفسير. ومع ذلك، يمكن للبلوكشين أن يحسن شفافية بيانات التدريب والإجراءات والاستنتاجات السببية. على سبيل المثال، تتيح تقنية البلوكشين تتبع البيانات المستخدمة لتدريب النماذج وتضمين مدخلات المجتمع في عمليات اتخاذ القرار. كل هذه البيانات والإجراءات يمكن تسجيلها بأمان على البلوكشين، مما يعزز شفافية عمليات بناء النماذج الذكاء الاصطناعي واستنتاجها.
التعامل مع التحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي وضمان سلامة البيانات
الطرق الحالية للبلوكشين أظهرت إمكانيات كبيرة في تخزين وتوفير بيانات التدريب بشكل آمن لنماذج الذكاء الاصطناعي. استخدام العقد الموزعة يعزز السرية والأمان. على سبيل المثال، Bittensor يتبنى نهج تدريب موزع يوزع البيانات عبر عقد متعددة وينفذ خوارزميات لتجنب الخداع بين العقد، مما يزيد من مرونة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة. بالإضافة إلى ذلك، حفظ بيانات المستخدم أثناء الاستنتاج هو أمر بالغ الأهمية. Ritual، على سبيل المثال، تشفر البيانات قبل توزيعها على العقد الخارج عن السلسلة لإجراء الحسابات الاستنتاجية.
قيود النهج الحالي
أحد القيود البارزة هو تجاهل التحيز في النموذج الناتج عن بيانات التدريب. على وجه التحديد، يتم غالبًا إهمال تحديد التحيزات في توقعات النموذج المتعلقة بالجنس أو العرق الناتجة عن بيانات التدريب. حاليًا، لا تقنية البلوكشين ولا طرق إلغاء التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي تستطيع استهداف وإزالة التحيزات بفعالية من خلال تقنيات القابلية للتفسير أو إلغاء التحيز.
تحسين شفافية التحقق واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام البلوكشين
شركات مثل Bittensor، Ritual و Santiment تستفيد من تقنية البلوكشين لربط العقود الذكية على السلسلة بقدرات الحوسبة خارج السلسلة. هذه التكاملات تُمكّن الاستنتاج على السلسلة، مما يضمن الشفافية عبر البيانات والنماذج وقوة الحوسبة، وبالتالي يعزز الشفافية العامة طوال العملية.
الآليات المتوافقة لتأكيد القرارات بالبلوكشين
أنا شخصيًا أؤيد دمج آليتي إثبات الحصة (PoS) وإثبات السلطة (PoA). على عكس الحوسبة الموزعة التقليدية، تتطلب عمليات تدريب واستنتاج الذكاء الاصطناعي موارد GPU ثابتة ومستقرة على مدى فترات طويلة. لذا، من الضروري التحقق من فعالية وموثوقية هذه العقد. حاليًا، تتواجد موارد الحوسبة الموثوقة أساسًا في مراكز بيانات ذات أحجام متنوعة، حيث قد لا تدعم وحدات معالجة الرسومات المخصصة للاستهلاك بشكل كافٍ خدمات الذكاء الاصطناعي على البلوكشين.
التوجهات المستقبلية لتقنيات البلوكشين في مواجهة التحديات الحالية في الذكاء الاصطناعي
أرى عدة تحديات في التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي المعتمدة على البلوكشين، مثل معالجة العلاقة بين إزالة التحيز في النماذج والبيانات واستخدام تقنية البلوكشين لاكتشاف وتخفيف الهجمات على الأنظمة الصندوق الأسود. أنا أستكشف بفعالية طرقًا لتحفيز المجتمع لإجراء تجارب على قابلية التفسير في النماذج وتعزيز شفافية نماذج الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، أفكر في كيفية تسهيل البلوكشين تحول الذكاء الاصطناعي إلى سلعة عامة حقيقية. تُعرف السلع العامة بالشفافية والمنفعة الاجتماعية وخدمة المصلحة العامة. ومع ذلك، كثيرًا ما توجد تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية بين المشاريع التجريبية والمنتجات التجارية. باستخدام شبكة بلوكشين تحفز وتوزع القيمة، قد نحقق بفضل هذا المنهج شفافية قابلة للتنفيذ ونعزز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
