En los últimos dos años, la inteligencia artificial (IA) ha sido un campo en rápida evolución. Ha encontrado aplicaciones en diversos ámbitos, desde la atención sanitaria hasta los bienes de consumo, y ha contribuido a importantes avances y avances tecnológicos. Sin embargo, esto no está exento de desafíos.
La mayoría de los problemas giran en torno a la capacidad de la IA para proliferar, crear y difundir información errónea y desinformación. Otros giran en torno a la creación y difusión de información sesgada. Pero recientemente, la tecnología blockchain ha surgido como una posible solución a los problemas que experimentan los sistemas de inteligencia synthetic.
Desbloqueando la caja negra de la IA
Actualmente, gran parte del proceso de toma de decisiones de la IA es una «caja negra» para los usuarios e incluso para algunos desarrolladores. La opacidad de estos modelos de IA genera incertidumbre y desconfianza, ya que las personas no tienen claro el fundamento o incluso la legitimidad detrás de los resultados que reciben. Incluso los creadores de estos modelos de IA advierten a sus usuarios que sus modelos de IA pueden cometer errores, por lo que el usuario debe verificar la información importante.
Sin embargo, se podría utilizar una cadena de bloques para registrar, monitorear y hacer referencia a los datos con los que se entrenan los modelos de IA para que sirvan como una fuente transparente de verdad. Un sistema como este marcaría el tiempo en los casos en los que un modelo de IA recibió nuevos datos y se entrenó de modo que, si un modelo de IA produjera una salida sesgada, el operador pudiera analizar el libro mayor para comprender cuándo el modelo comenzó a producir ese tipo. de resultados y qué conjunto de datos puede haber causado que el modelo reaccionara de esa manera.
El uso de una cadena de bloques mientras se entrena un modelo de IA crearía una prueba cronológica e inalterable de cómo se entrenó la IA, lo que garantizaría que cualquier cambio, actualización o desviación pueda rastrearse y analizarse con precisión. Este nivel de documentación es critical para auditar sistemas de IA, principalmente cuando se utilizan en aplicaciones críticas que requieren altos niveles de responsabilidad y transparencia.
Afrontando el dilema de los Deepfake: Blockchain como herramienta de verificación
Debido a que los sistemas de IA generativa ahora son capaces de producir imágenes, audio y video clips de alta calidad, pueden usarse fácilmente para engañar al público. La creación de este multimedia falso, especialmente cuando implica la suplantación de personas, suele denominarse deepfakes Los deepfakes suelen retratar a personas en situaciones o acciones que nunca ocurrieron, lo que provoca desinformación y daños a la reputación.
A medida que los productos de IA generativa continúan mejorando, el realismo de estos deepfakes también mejora, y ahora estamos en un punto en el que los deepfakes a menudo son indistinguibles del contenido genuino a primera vista. Por el momento, se están utilizando algunas soluciones para determinar si un contenido multimedia es un deepfake. Una solución depende de que terceros e individuos cercanos a la fuente verifiquen la legitimidad del contenido. Sin embargo, este método no siempre es oportuno. Otras soluciones implican que las empresas incorporen marcas de agua o marcadores invisibles en el contenido generado por IA. Estos marcadores pueden identificarse o detectarse visualmente en el código foundation, indicando si el contenido es auténtico o inventado, pero no todas las empresas lo están haciendo todavía. Sin embargo, blockchain también puede ser una solución prometedora a estos problemas.
Al crear un repositorio blockchain de contenido original y verificado, cualquier activo multimedia que no esté presente en este repositorio podría considerarse cuestionable o no oficial. Esta es solo una de las formas en que se podría utilizar un sistema basado en blockchain para combatir el problema de los deepfake. Por ejemplo, un político y su equipo podrían utilizar un sistema basado en blockchain para que el público pueda determinar de forma independiente la autenticidad de su contenido publicado. Cualquier cosa que el político o su equipo no haya registrado en su registro de blockchain podría ser tratado con escepticismo.
La implementación de un repositorio blockchain para activos multimedia presenta un enfoque proactivo para abordar el desafío de los deepfake. Proporciona un registro transparente e inmutable de contenido genuino, lo que ayuda a distinguir los materiales auténticos de los deepfakes. Si bien no es una solución infalible, podría ser un paso en la dirección correcta en la lucha contra el fenómeno deepfake, ya que promueve la autenticidad y la confianza en los medios digitales.
Maximizar la transparencia de la IA y combatir los prejuicios:
El uso de una cadena de bloques con sistemas de inteligencia synthetic presenta una solución prometedora para mejorar la transparencia y combatir los prejuicios. Para aprovechar plenamente los beneficios de estas innovaciones, será necesario un esfuerzo concertado por parte de los desarrolladores, usuarios y organismos reguladores de la IA para establecer estándares y prácticas comunes para implementar blockchain en los sistemas de IA.
También es importante tener en cuenta que no todas las cadenas de bloques son buenas candidatas para implementarse en el tipo de sistema de IA/cadena de bloques descrito en este artículo. Los sistemas descritos anteriormente requieren el envío de grandes cantidades de datos a varias ubicaciones a intervalos frecuentes, a veces varias veces al día. Si una cadena de bloques tiene un rendimiento de transacciones bajo o tarifas de transacción altas, lo más possible es que su ejecución esté tecnológicamente limitada o sea ineficiente desde una perspectiva de costos para que tenga sentido usar esa cadena de bloques como una solución a estos problemas que experimenta la IA.
De todos modos, la fusión de la IA y la cadena de bloques puede potencialmente resolver algunos de los crecientes problemas en el espacio de la inteligencia artificial. La combinación de estas dos tecnologías puede identificar rápidamente cuándo y por qué se generate un sesgo en un sistema de inteligencia artificial y puede combatir el creciente problema de los deepfakes. Lo más possible es que haya personas experimentando con este tipo de solución de inteligencia artificial blockchain en este momento, pero para que este tipo de sistema se adopte masivamente, se requerirá un esfuerzo colectivo de tecnólogos, formuladores de políticas y usuarios. Serían necesarias campañas educativas dirigidas a los usuarios de IA y al público sobre cómo blockchain mejora los sistemas de IA y cómo puede aumentar la confianza en la IA. Si eso sucediera, ambas tecnologías experimentarían tasas de aceptación más altas a medida que más personas podrían confiar en los sistemas que están utilizando.
Para que la inteligencia synthetic (IA) funcione dentro de la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema blockchain empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que le permitirá mantener los datos seguros y al mismo tiempo garantizar la inmutabilidad. de datos. Consulte la cobertura de CoinGeek sobre esta tecnología emergente para obtener más información Por qué la cadena de bloques empresarial será la columna vertebral de la IA.
Ver: La inteligencia artificial necesita blockchain
¿Nuevo en blockchain? Consulte la sección Blockchain para principiantes de CoinGeek, la guía de recursos definitiva para aprender más sobre la tecnología blockchain.
