Joerg Hiller
14 de marzo de 2025 03:56
Explore cómo la tecnología blockchain y el aprendizaje federado están reestructurando el desarrollo de IA con una gobernanza descentralizada y centrada en la privacidad, lo que permite la colaboración a gran escala sin comprometer la seguridad de los datos.
La convergencia del aprendizaje federado (FL) y la tecnología blockchain está preparando el escenario para una nueva era en el desarrollo de inteligencia artificial (IA), caracterizado por una gobernanza descentralizada y una mayor privacidad. Según SEI, esta poderosa combinación permite que múltiples dispositivos u organizaciones capaciten modelos de IA en colaboración sin compartir datos sin procesar, preservando así la privacidad.
Aprendizaje y privacidad federados
El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático distribuido donde la capacitación del modelo ocurre en numerosos dispositivos o silos de datos, eliminando la necesidad de centralización de datos. Este método aborda las preocupaciones de privacidad al permitir que los datos permanezcan en dispositivos locales, evitando así la fuga de datos y evitando la dependencia de un titular de datos central. Este enfoque es particularmente beneficioso para los datos confidenciales, como la información personal de los teléfonos inteligentes o los registros hospitalarios, que pueden usarse para la capacitación de IA sin comprometer la confidencialidad.
Gobernanza de IA descentralizada
La naturaleza colaborativa del aprendizaje federado da como resultado modelos de IA que no están controlados por ninguna entidad. Esto plantea la cuestión de la gobernanza: ¿quién decide cómo se utilizan y actualizan estos modelos? La gobernanza tradicional a menudo implica un control centralizado, lo que puede conducir a conflictos de intereses y falta de transparencia. En contraste, Blockchain Technology ofrece un modelo de gobierno descentralizado, donde la toma de decisiones se distribuye entre las partes interesadas, incluidos los proveedores de datos y los usuarios de modelos. Este enfoque garantiza la transparencia y la responsabilidad, ya que todas las acciones de gobernanza se registran de manera inmutable en la cadena de bloques.
El papel de Blockchain en el aprendizaje federado
La integración de la tecnología blockchain con el aprendizaje federado transforma el proceso en una operación totalmente descentralizada. Los clientes envían actualizaciones del modelo como transacciones a la cadena de bloques, donde una red de nodos agrega y mantiene el estado del modelo global. Este método elimina el servidor central, reduciendo el riesgo de un solo punto de falla y aumentando la seguridad a través de los mecanismos criptográficos de Blockchain.
Blockchains de alto rendimiento
La efectividad del aprendizaje federado basado en blockchain bisagras en el alto rendimiento. El aprendizaje federado a gran escala involucra a miles de participantes, cada uno presentando actualizaciones frecuentes. Las cadenas de bloques tradicionales luchan con tales demandas, pero una cadena de bloques de alto rendimiento capaz de procesar 5 gigagas por segundo puede manejar el volumen de transacciones necesario, asegurando el entrenamiento de modelos en tiempo real y los mecanismos de incentivos eficientes.
Mecanismos de incentivos
El alto rendimiento también facilita los sistemas de incentivos sofisticados. Al usar contratos inteligentes de blockchain, los participantes pueden ser recompensados por contribuciones honestas y penalizados por el comportamiento malicioso. Este modelo económico fomenta la participación continua y de alta calidad, asegurando la integridad del proceso de aprendizaje federado.
En general, la integración de blockchain con aprendizaje federado ofrece un modelo de IA escalable y gobernado democráticamente, allanando el camino para el desarrollo de IA seguro y justo.
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