بازگرداندن اعتماد و برابری در عصر دیجیتال از طریق هوش مصنوعی غیرمتمرکز

مطلب زیر یک پست مهمان توسط Jiahao Sun، مدیر عامل FLock.io است.

در سال‌های اخیر، وعده هوش مصنوعی تخیل جمعی ما را مجذوب خود کرده است – چشم‌انداز آینده‌ای را که در آن ماشین‌ها زندگی روزمره ما را به عمیق‌ترین و معنادارترین راه‌ها بهبود می‌بخشند. با این حال، با پیشرفت این فناوری ها، نگرانی ها در مورد تأثیر آنها بر حریم خصوصی، امنیت و حاکمیت اخلاقی نیز افزایش می یابد.

در نتیجه، یک سوال مهم در حال فراگیر شدن است: چگونه انسان ها می توانند از پتانسیل باورنکردنی هوش مصنوعی بهره ببرند و در عین حال خطرات آن را کاهش دهند؟

در حالی که بسیاری از نظریه‌های مختلف به دنبال پاسخگویی هستند، چیزی که شاید یکی از امیدوارکننده‌ترین آنها باشد، مفهوم هوش مصنوعی غیرمتمرکز است. این رویکرد انقلابی برای بازگرداندن اعتماد، تضمین شفافیت و ایجاد چشم‌انداز دیجیتالی عادلانه‌تر طراحی شده است. هوش مصنوعی غیرمتمرکز همچنین نوید تغییر بخش های حیاتی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی را می دهد، جایی که اعتماد و امنیت در اولویت هستند.

درک تمرکززدایی و مشکلات هوش مصنوعی متمرکز

تمرکززدایی مفهومی است که هدف آن توزیع کنترل و تصمیم گیری در یک شبکه به جای تمرکز آن بر یک مرجع واحد مرکزی است. در دنیای دیجیتال، این اغلب شامل استفاده از فناوری بلاک چین و شبکه های همتا به همتا می شود. به عنوان مثال، بلاک چین یک دفتر کل غیرمتمرکز است که در آن داده ها به طور ایمن در بسیاری از رایانه ها ثبت می شود و شفافیت و امنیت را تضمین می کند. شبکه‌های همتا به همتا به افراد این امکان را می‌دهند که بدون اتکا به سرور مرکزی منابع را مستقیماً با یکدیگر به اشتراک بگذارند.

در مقابل، سیستم‌های هوش مصنوعی متمرکز توسط یک نهاد یا سازمان مدیریت می‌شوند. این سیستم‌ها اغلب از داده‌های کاربر سوء استفاده می‌کنند و مقادیر زیادی از اطلاعات شخصی را بدون شفافیت در مورد نحوه استفاده از این داده‌ها جمع‌آوری می‌کنند. فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی متمرکز معمولاً مبهم است و کاربران را در مورد چگونگی نتیجه‌گیری و چرایی اقدامات خاص در تاریکی می‌گذارد که منجر به نتایج مغرضانه و کاهش اعتماد می‌شود.

بازیگران برجسته ای مانند OpenAI و Google در حال حاضر بر چشم انداز هوش مصنوعی تسلط دارند و توسعه و استقرار فناوری های هوش مصنوعی را شکل می دهند. در حالی که مشارکت آنها در این زمینه قابل توجه است، کنترل متمرکز آنها نگرانی هایی را ایجاد کرده است. این شرکت‌ها قدرت زیادی بر داده‌های کاربران و سیستم‌های هوش مصنوعی دارند که از آن استفاده می‌کنند، که منجر به بی‌اعتمادی فزاینده عمومی می‌شود. با ادامه گسترش هوش مصنوعی متمرکز، درخواست برای جایگزین‌های شفاف‌تر، عادلانه‌تر و کاربر محورتر به طور فزاینده‌ای ضروری می‌شود. اینجاست که هوش مصنوعی غیرمتمرکز وارد عمل می شود و راه حلی امیدوارکننده برای بازگرداندن ایمان به این فناوری تحول آفرین ارائه می دهد.

هدف هوش مصنوعی غیرمتمرکز

هدف هوش مصنوعی غیرمتمرکز تغییر اساسی نحوه توسعه، اداره و استفاده هوش مصنوعی با اولویت دادن به شفافیت، حاکمیت اخلاقی و توانمندسازی فردی است.

غیرمتمرکز کردن هوش مصنوعی منجر به سطحی از شفافیت می شود که در سیستم های متمرکز فعلی ما به شدت وجود ندارد. برای مثال، در یک چارچوب غیرمتمرکز، الگوریتم‌ها و استفاده از داده‌ها آشکارا برای جامعه قابل مشاهده است. این بدان معناست که هر کسی می‌تواند نحوه عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را بازرسی، درک و تأیید کند، و مطمئن شود که آنها به استانداردهای اخلاقی پایبند هستند و طبق انتظار عمل می‌کنند – بدون سوگیری‌های پنهان یا انگیزه‌های پنهان.

حکمرانی غیرمتمرکز نقش مهمی در این پارادایم جدید ایفا می کند. به جای اینکه یک سازمان هر تصمیمی را بگیرد، هوش مصنوعی غیرمتمرکز از فرآیندهای تصمیم گیری جامعه محور استفاده می کند. این یک رویکرد فراگیر است که تضمین می‌کند که طیف متنوعی از صداها و دیدگاه‌ها هنگام توسعه و اجرای پیشرفت‌های فناوری جدید در بخش هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شوند. ملاحظات اخلاقی دیگر یک فکر بعدی نیست، بلکه جنبه ای اساسی از چرخه حیات فناوری است که توسط خرد جمعی و ارزش های جامعه هدایت می شود. این مدل دموکراتیک حکومت‌داری می‌تواند به جلوگیری از سوء استفاده از هوش مصنوعی و ترویج عدالت و مسئولیت‌پذیری در این فرآیند کمک کند.

علاوه بر این، تمرکززدایی قدرت را به افراد منتقل می‌کند و به کاربران امکان کنترل داده‌هایشان را می‌دهد. در سیستم‌های متمرکز، داده‌های کاربر اغلب به‌عنوان یک کالا در نظر گرفته می‌شوند: این داده‌ها بدون رضایت کافی یا منفعت برای فرد جمع‌آوری و استفاده می‌شوند. هوش مصنوعی غیرمتمرکز این پویایی را با امکان دادن به کاربران برای مدیریت و محافظت از اطلاعات شخصی خود تغییر می دهد.

افراد می‌توانند تصمیم بگیرند که چگونه از داده‌هایشان استفاده شود و حتی می‌توانند مستقیماً از کاربرد آن بهره ببرند و یک اکوسیستم دیجیتالی عادلانه‌تر را تقویت کنند. با قرار دادن کنترل در دست کاربران، هوش مصنوعی غیرمتمرکز نه تنها حریم خصوصی و امنیت را افزایش می‌دهد، بلکه افراد را قادر می‌سازد تا نقشی فعال در انقلاب هوش مصنوعی داشته باشند.

مطالعات موردی در مراقبت های بهداشتی و مالی

هوش مصنوعی غیرمتمرکز در حال حاضر پتانسیل تحول آفرینی را در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی نشان می دهد و نشان می دهد که چگونه تمرکززدایی می تواند استفاده از داده ها را ایمن و توانمند کند.

در مراقبت های بهداشتی، سیستم های غیرمتمرکز در حال تحول در مدیریت داده های بیمار هستند. به عنوان مثال، BurstIQ از فناوری بلاک چین برای مدیریت ایمن حجم وسیعی از داده‌های بیمار، تضمین انطباق با مقررات HIPAA و افزایش حریم خصوصی بیمار استفاده می‌کند. به طور مشابه، Coral Health از زنجیره بلوکی برای ساده‌سازی اشتراک‌گذاری اطلاعات بیمار استفاده می‌کند، و ارتباطات سریع‌تر بین پزشکان، دانشمندان و تکنسین‌های آزمایشگاه را امکان‌پذیر می‌کند و در عین حال از یکپارچگی داده‌ها از طریق قراردادهای هوشمند محافظت می‌کند.

در امور مالی، برنامه های غیرمتمرکز هوش مصنوعی در خدماتی مانند امتیازدهی اعتباری پیشرفت چشمگیری دارند. سیستم های امتیازدهی اعتباری سنتی اغلب مبهم و مغرضانه هستند. در مقابل، سیستم‌های امتیازدهی اعتباری غیرمتمرکز، مانند سیستم‌هایی که از فناوری بلاک چین استفاده می‌کنند، از داده‌های مشتری محافظت می‌کنند و با استفاده از منابع داده‌ای متنوع و مبتنی بر جامعه، ارزیابی‌های عادلانه‌تری ارائه می‌دهند. این رویکرد ضمن افزایش حریم خصوصی داده ها و اعتماد کاربران، سوگیری ها را به حداقل می رساند

مزایا و موانع بالقوه در هوش مصنوعی غیرمتمرکز

از جنبه فنی، پیاده‌سازی سیستم‌های غیرمتمرکز نیازمند غلبه بر چالش‌های مهم مربوط به مقیاس‌پذیری، قابلیت همکاری داده‌ها و پیچیدگی مدیریت شبکه‌های توزیع‌شده است. اطمینان از اینکه هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها و تراکنش‌ها را به طور کارآمد مدیریت کند، بسیار مهم اما دشوار است. علاوه بر این، موانع نظارتی چالش بزرگ دیگری را ایجاد می کند. فقدان دستورالعمل‌ها و استانداردهای روشن برای فناوری‌های غیرمتمرکز می‌تواند منجر به عدم قطعیت و پذیرش کند شود زیرا سازمان‌ها مسائل قانونی و انطباق را دنبال می‌کنند.

با وجود این موانع، نمی توان مزایای هوش مصنوعی غیرمتمرکز را نادیده گرفت. سیستم‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی با تقویت چشم‌انداز هوش مصنوعی عادلانه‌تر و قابل‌اعتماد، تضمین می‌کنند که صداهای متنوع به توسعه و مدیریت هوش مصنوعی کمک می‌کنند، عدالت را ترویج می‌کنند و تعصبات را کاهش می‌دهند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی غیرمتمرکز حریم خصوصی و امنیت داده ها را افزایش می دهد زیرا به کاربران اجازه می دهد تا کنترل اطلاعات شخصی خود را حفظ کنند. این شفافیت و حاکمیت شخصی می‌تواند اعتماد را در سیستم‌های هوش مصنوعی بازسازی کند و نوآوری را به روش‌هایی هدایت کند که مدل‌های متمرکز نمی‌توانند به آن دست یابند.

بنابراین، هوش مصنوعی غیرمتمرکز برای بازگرداندن اعتماد و برابری در فناوری، تضمین چشم‌انداز دیجیتال شفاف‌تر و منصفانه‌تر برای نسل‌های آینده بسیار مهم است. با حمایت و حمایت از راه‌حل‌های غیرمتمرکز، می‌توانیم محیطی را ایجاد کنیم که در آن قدرت و کنترل به طور یکنواخت‌تر توزیع شده و منجر به نوآوری و فراگیری بیشتر برای همه شود.