Tìm hiểu về những hạn chế của AI phi tập trung

Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI) – đặc biệt là Machine Learning và Deep Learning – đã trở nên phổ biến trong các doanh nghiệp . Hiện nay, nhiều tổ chức đã bắt đầu áp dụng công nghệ cao cấp này vào hoạt động của mình.

Nội dung tóm tắt Hiện

Trí tuệ nhân tạo đề cập đến tính năng có khả năng cung cấp sức mạnh tính toán để tạo ra nhận thức trong máy móc. Điều này có nghĩa là máy móc có thể thực hiện các hoạt động của con người như lập kế hoạch, lý luận, giải quyết vấn đề, v.v.

Ngày càng có nhiều doanh nghiệp bắt đầu xác định nhu cầu triển khai các hệ thống được hỗ trợ bởi AI trong quy trình của họ.

Hạn chế của các giải pháp AI tập trung là gì?

Các giải pháp AI hiện tại hoàn toàn tập trung và gây ra rất nhiều rủi ro cho các công ty triển khai bất kỳ giải pháp nào trong số đó. Một số rủi ro đó là:
Vấn đề làm giàu trở nên giàu hơn: Nhiều giải pháp AI trên thị trường được cung cấp bởi các công ty lớn kiểm soát các bộ dữ liệu khổng lồ. Các bộ dữ liệu này không ngừng tăng lên vì càng sở hữu nhiều dữ liệu, họ càng tạo ra nhiều bộ dữ liệu hơn.

Những hạn chế của AI có thể khắc phục được

Chủ sở hữu tập dữ liệu ảnh hưởng đến cộng đồng lớn: Các hệ thống AI tập trung có thể ảnh hưởng đến quần thể và định hướng kiến thức dựa trên sự đồng ý của người dùng. Ví dụ: hãy tưởng tượng tầm ảnh hưởng mà các chiến dịch chính trị được phát động trên Google, Facebook, Twitter, v.v. và cách chúng có thể tác động đến kết quả của một cuộc bầu cử.

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (AI) là gì?

AI phi tập trung là một trong những xu hướng hứa hẹn nhất trong không gian AI. Những mô hình này tạo cơ hội cho các công ty lớn kiểm soát các bộ dữ liệu khổng lồ được độc lập.
Công nghệ chuỗi khối (block-chain) đã đóng góp rất nhiều cho sự phát triển của xu hướng này. Nó đã mở đường cho một hệ sinh thái phi tập trung nơi các nhà khoa học dữ liệu, nhà cung cấp dữ liệu, người tiêu dùng và tất cả các bên liên quan khác cộng tác để tạo ra kiến trúc AI mà không cần cơ quan kiểm soát tập trung.

Làm thế nào có thể đạt được AI phi tập trung?

Nhiều tập hợp con của mật mã đã được phát triển, giúp tăng cường sức mạnh cho môi trường AI phi tập trung. Những kỹ thuật này cung cấp cách phân phối tập dữ liệu giữa nhiều đối tác một cách an toàn và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu.

Mã hóa đồng hình

Đồng hình là một trong những tiến bộ công nghệ lớn nhất trong không gian mật mã. Kiểu mã hóa này cho phép thực hiện các loại tính toán cụ thể trong bản mã và cung cấp các kết quả cũng được mã hóa trong bản mã. Phải nói rằng, điều này cho phép các bên thực hiện tính toán trong tập dữ liệu mà không cần giải mã chúng. Hai loại thuật toán mã hóa đồng cấu tồn tại là Mã hóa đồng cấu một phần (PHE) và Mã hóa đồng cấu hoàn toàn (FHE).

Cuộc đua AI vẫn đang rất căng thẳng trong giới công nghệ

Mã hóa thần kinh đối nghịch hoặc Mã hóa GAN

Mã hóa GAN là mô hình được Google tiên phong và được giải thích kỹ lưỡng trong bài viết “Học cách bảo vệ thông tin liên lạc bằng mật mã thần kinh đối nghịch” được xuất bản vào cuối năm 2016. Với Mật mã thần kinh đối nghịch, tính bảo mật của bộ dữ liệu được đảm bảo và dữ liệu được trao đổi giữa các bên khác nhau bằng cách duy trì mức độ riêng tư cao.

Kỹ thuật này đạt được động lực lớn theo thời gian và có tiềm năng trở thành xu hướng chủ đạo trong các ứng dụng AI phi tập trung.

Tính toán nhiều bên được bảo mật (sMPC)

sMPC là nền tảng cho sự phát triển của các giao thức blockchain mới. Kỹ thuật bảo mật này đảm bảo tính toán chức năng công khai dựa trên dữ liệu riêng tư trong khi vẫn giữ bí mật đầu vào của chúng. Do đó, kiến trúc sMPC cho phép tạo các mô hình AI mà không tiết lộ bộ dữ liệu cho bất kỳ bên thứ ba nào.

Việc tạo ra một môi trường AI phi tập trung cần một môi trường được chú trọng ở mức độ bảo mật cao và bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu. Có một số kỹ thuật có thể được triển khai để phát triển mô hình phi tập trung cho phép các bên thực hiện tính toán các bộ dữ liệu mà không cần bất kỳ cơ quan trung ương nào.

>> Xem thêm:

Dogoo.vn

doWork - Công việc, Dự án

doBPM - Quy trình tự động

doDrive - Tài liệu online

doCalendar - Lịch biểu

doPOS - Bán hàng & Kho

doHRM - Thông tin nhân sự

doRequest - Đơn từ nhân sự

doTNP - Chấm công & Tính lương

doCMS - Thông tin nội bộ

Tài chính - Ngân hàng

Xây dựng, Bất động sản

Thương mại và Dịch vụ

Vận tải, Xuất nhập khẩu

Khai thác, chế biến

Luật, tư vấn pháp lý

Blog, Tự động hóa