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

به گزارش زوم ارز، مطلب زیر یک پست مهمان از طرف Jiahao Sun، مدیر عامل FLoc.io، است.

برای اطلاع از تمامی اخبار کانال تلگرام ما را دنبال کنید

در دهه های اخیر، تکنولوژی هوش مصنوعی به طور فزاینده ای توجه مردم را به خود جلب کرده است. این تکنولوژی شگفت‌انگیز قدرتی بسیار بزرگ برای بهبود زندگی ما ایجاد کرده است و چشم‌اندازهایی جذاب از آینده‌ای که ماشین‌ها به ما ارائه می‌دهند، روشن و واضح می‌شود. اما با پیشرفت روزافزون این فناوری، نگرانی‌ها و بحث‌ها درباره تأثیرات آن بر حفظ حریم خصوصی، امنیت و اصول اخلاقی نیز افزایش یافته است.

همه جا یک سوال اساسی و چالش‌برانگیز برای انسان‌ها مطرح است: چگونه می‌توان از قدرت فراوان هوش مصنوعی به نفع خود استفاده کرد و در عین حال، ریسک‌ها و خطرات آن را به حداقل رساند؟

هر چند بسیاری از نظریه‌ها به دنبال پاسخگویی به چالش‌ها هستند، اما یکی از مفاهیم جالبی که مطرح شده است، هوش مصنوعی غیرمتمرکز است. این رویکرد نوآورانه برای افزایش اعتماد، تضمین شفافیت و ایجاد چشم‌انداز دیجیتالی عادلانه است. هوش مصنوعی غیرمتمرکز همچنین امکان اصلاح حوزه‌های مهمی مانند سلامتی و امور مالی را به همراه دارد، جایی که اعتماد و امنیت از اهمیت بالایی برخوردارند.

درک تمرکززدایی و مشکلات هوش مصنوعی متمرکز

تمرکز‌گرایی، مفهومی است که در آن توجه به توزیع کنترل و تصمیم‌گیری در سراسر یک سازمان یا شبکه جایگزین تمرکز بر یک مرجع مرکزی قرار می‌گیرد. در عصر دیجیتال، این مفهوم به طور گسترده از تکنولوژی بلاک‌چین و شبکه‌های همتای به همتا بهره می‌برد. به عنوان مثال، بلاک‌چین به عنوان یک دفتر کل غیرمتمرکز عمل می‌کند که در آن داده‌ها به صورت ایمن در انواع دستگاه‌ها ذخیره شده و به این ترتیب شفافیت و امنیت فراهم می‌شود. شبکه‌های همتا به همتا هم افراد را قادر می‌سازند که بدون وابستگی به سرور‌های مرکزی، منابع را به صورت مستقیم با یکدیگر به اشتراک بگذارند.

در کنار این موضوع، سیستم‌های هوش مصنوعی تمرکز شده توسط یک نهاد یا سازمان مدیریت می‌شوند. این سیستم‌ها معمولاً از اطلاعات کاربر به نحوی نادرست استفاده می‌کنند و بدون شفافیت، مقادیر زیادی از اطلاعات شخصی را جمع‌آوری می‌کنند. روش‌های تصمیم‌گیری هوش مصنوعی تمرکز شده معمولاً مبهم است و کاربران را در گمراهی قرار می‌دهد، زیرا نحوه بررسی نتایج و دلایل اقدامات خاص، تاریک است و باعث کاهش اعتماد می‌شود.

بازیکنان برجسته مانند OpenAI و Google در حال حاضر در حوزه هوش مصنوعی از توانایی برتری برخوردار هستند و نقش بسزایی در توسعه و پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی دارند. اما، در حالی که مشارکت این شرکت‌ها قابل توجه است، نگرانی‌های مربوط به کنترل متمرکز آنها وجود دارد. این شرکت‌ها دسترسی گسترده‌ای به داده‌های کاربران و سیستم‌های هوش مصنوعی دارند که ممکن است باعث افزایش عدم اعتماد عمومی شود. با پیوستن به گسترش هوش مصنوعی متمرکز، نیاز به جایگزین‌های شفاف‌تر، عادلانه‌تر و کاربرمحورتر از آنها ضروری‌تر می‌شود. به همین دلیل، هوش مصنوعی غیرمتمرکز به عنوان یک راهکار امیدبخش برای بازگرداندن اعتماد به این فناوری نوپایی شناخته می‌شود.

هدف هوش مصنوعی غیرمتمرکز

هدف اصلی هوش مصنوعی غیرمتمرکز این است که با تمرکز بر شفافیت، اخلاق و توانمندسازی افراد، بافت و تمدن‌ها را تغییر دهد تا روش‌های ایجاد، مدیریت و بهره‌وری از هوش مصنوعی را بنیادی تغییر دهد.

تمرکز بر حذف هوش مصنوعی باعث ایجاد سطحی از شفافیت می‌شود که در سامانه‌های تمرکزی کنونی به این اندازه واضح نیست. به عنوان مثال، در یک ساختار غیرمتمرکز، الگوریتم‌ها و استفاده از داده‌ها به طور علنی برای عموم قابل دسترسی هستند. این بدان معناست که هر فرد قادر است روش عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را بررسی و درک کرده، و اطمینان حاصل کند که آن‌ها با استانداردهای اخلاقی راهبردی شده و به صورت مورد انتظار عمل می‌کنند – بدون هیچ گونه تعصب یا دلایل پنهان.

حکومت غیرمتمرکز نقش حیاتی در این مدل جدید دارد. به جای اینکه یک سازمان از تصمیم‌گیری‌ها پیش‌برود، هوش مصنوعی غیرمتمرکز از فرآیندهای تصمیم‌گیری جامعه‌محور بهره می‌برد. این رویکرد گسترده اطلاعاتی قطعی می‌کند که تنوع صداها و دیدگاه‌ها هنگام توسعه و اجرای تکنولوژی‌های جدید در زمینه هوش مصنوعی را مد نظر قرار می‌دهد. نه تنها ابعاد اخلاقی به عنوان یک ابعاد مغفول، بلکه بخشی ضروری از چرخه عمر تکنولوژی محسوب می‌شود که توسط خرد جمعی و ارزش‌های اجتماعی هدایت می‌شود. این رویکرد دموکراتیک حکومت‌داری می‌تواند برای جلوگیری از سوءاستفاده از هوش مصنوعی و ترویج عدالت و پاسخگویی در این فرآیند اهمیت داشته باشد.

علاوه بر این، تمرکز غیر متمرکز 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.

اشخاص می‌توانند تصمیم بگیرند که چگونه از اطلاعات خود استفاده کنند و حتی می‌توانند به طور مستقیم از این اطلاعات بهره ببرند و به تقویت یک اکوسیستم دیجیتال عادلانه کمک کنند. با انتقال کنترل به دست کاربران، هوش مصنوعی غیرمتمرکز نه تنها حریم خصوصی و امنیت را تقویت می‌کند، بلکه افراد را توانمند می‌سازد تا نقش فعالی در انقلاب هوش مصنوعی ایفا کنند.

مطالعات موردی در مراقبت های بهداشتی و مالی

هوش مصنوعی غیرمتمرکز در حال حاضر ظاهر می‌شود که دارای پتانسیل تحول‌آفرینی در بخش‌هایی از جامعه است که از جمله آن‌ها می‌توان به مراقبت‌های بهداشتی و مالی اشاره کرد. این نوع از هوش مصنوعی نشان می‌دهد که با تمرکززدایی می‌توان اطلاعات را به یک شیوه ایمن و قدرتمند بهره‌مند کرد.

در مراقبت‌های بهداشتی، سیستم‌های غیرمتمرکز در حال تغییر دادن رویکردهای مدیریت داده‌های بیماری هستند. به عنوان نمونه، شرکت BurstIQ از تکنولوژی بلاک‌چین برای مدیریت ایمنی داده‌های بزرگ بیماری استفاده می‌کند، به منظور رعایت مقررات HIPAA و تضمین حفظ حریم خصوصی بیماران. همچنین، شرکت Coral Health از زنجیره بلوکی برای ساده‌سازی به اشتراک‌گذاری اطلاعات بیماری بهره می‌برد و امکان ارتباط سریع‌تر بین پزشکان، دانشمندان و تکنسین‌های آزمایشگاه را فراهم می‌کند، در حالی که اطلاعات با استفاده از قراردادهای هوشمند محافظت می‌شود.

در زمینه مالی، برنامه‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی در خدماتی مانند امتیازدهی اعتباری، پیشرفت چشمگیری دارند. امتیازدهی اعتباری سنتی اغلب پوچ و توجه‌جو می‌باشد. به عبارت دیگر، سیستم‌های امتیازدهی اعتباری غیرمتمرکز، از جمله سیستم‌های بنیان شده بر فناوری بلاک‌چین، از اطلاعات مشتریان محافظت کرده و ارزیابی‌های منصفانه‌تری را ارائه می‌دهند. این رویکرد، با ارتقاء حفظ حریم خصوصی داده‌ها و تقویت اعتماد کاربران، سطح سوءاستفاده‌ها را کاهش می‌دهد.

مزایا و موانع بالقوه در هوش مصنوعی غیرمتمرکز

از نظر فنی، پیاده‌سازی سیستم‌های غیرمتمرکز نیاز به حل چالش‌های اساسی از جمله مقیاس‌پذیری، توانایی همکاری داده‌ها و پیچیدگی مدیریت شبکه‌های توزیع‌شده دارد. تضمین کارایی هوش مصنوعی غیرمتمرکز در مدیریت حجم عظیم داده‌ها و تراکنش‌ها، یک مسئله مهم اما چالش‌برانگیز است. همچنین، عدم وجود دستورالعمل‌ها و استانداردهای روشن برای فناوری‌های غیرمتمرکز می‌تواند منجر به عدم قطعیت و عدم پذیرش شود زیرا سازمان‌ها معمولاً به رعایت موازین قانونی و انطباق توجه ویژه دارند.

با وجود موانع موجود، اهمیت مزایای هوش مصنوعی غیرمتمرکز را نمی‌توان نادیده گرفت. سیستم‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی با ایجاد چشم‌اندازی منصفانه و قابل اعتماد برای هوش مصنوعی، می‌توانند تضمین کنند که صداهای مختلف به توسعه و مدیریت هوش مصنوعی کمک کرده، عدالت را ترویج داده و تعصبات را کاهش دهند.

همچنین، هوش مصنوعی غیرمتمرکز باعث افزایش حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها می‌شود؛ زیرا به افراد اجازه می‌دهد تا کنترل بر اطلاعات شخصی خود داشته باشند. این شفافیت و حاکمیت شخصی می‌تواند اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی را بازنویسی کرده و نوآوری را به راهکارهایی هدایت کند که مدل‌های متمرکز نتوانند به آن دست یابند.

بنابراین، حضور هوش مصنوعی غیرمتمرکز در فناوری می‌تواند به بازگرداندن اعتماد و برابری کمک کند و ایجاد چشم‌انداز دیجیتالی شفاف و منصفانه برای نسل‌های آینده را تضمین کند. با پشتیبانی از راهکارهای غیرمتمرکز، می‌توان محیطی ایجاد کرد که در آن قدرت و کنترل به طور یکنواخت توزیع شده‌اند و منجر به افزایش نوآوری و انتشار گسترده‌تر تکنولوژی برای همه افراد شود.

منبع: cryptoslate.com