چگونه بلاک چین و هوش مصنوعی می توانند با هم اعتماد ایجاد کنند؟

موضوع اعتماد همچنان بر سوالات و نگرانی های پیرامون فناوری های نوظهور مانند هوش مصنوعی و بلاک چین غالب است. هر دو قبلاً ثابت کرده‌اند که برای مدل‌های کسب‌وکار، حکمرانی، آینده کار و سایر جنبه‌های جامعه بسیار مخرب هستند. همچنین هر دو با ترکیبی از اشتیاق و موشکافی مواجه شده‌اند، و بسیاری از سازمان‌ها را در مورد اینکه آیا و چگونه می‌توانند از نوآوری‌ها بهره ببرند و در عین حال از خطرات ناشی از آن جلوگیری می‌کنند، دچار تردید شده‌اند.

یک چرخش داستان خوش شانس این است که وقتی با هم جفت می شوند، هوش مصنوعی و بلاک چین به طور متقابل اعتماد و قابلیت اطمینان را تقویت می کنند. از آنجایی که این فناوری‌ها در فعالیت‌ها و سیستم‌های بیشتری پیاده‌سازی و تعبیه می‌شوند، کسب‌وکارها باید اطمینان حاصل کنند که می‌توان به ابزارها برای اجرای مطمئن، پیوسته و دقیق وظایفی که برای آن طراحی شده‌اند، اعتماد کرد. نظارت انسانی، استراتژی عمدی و ادغام فناوری متفکرانه برای القای اعتماد به اتوماسیون و خروجی تولید شده توسط هوش مصنوعی، حفظ منشأ داده‌هایی که سیستم‌های پیشرفته را تقویت می‌کنند و کنترل کیفیت را در طول زمان مدیریت می‌کنند، مورد نیاز است. بلاک چین یک فناوری مکمل طبیعی برای پشتیبانی از این نیازها است.

این چگونه کار می کند؟ برای شروع، هوش مصنوعی و بلاک چین هر دو سیستم های داده محور هستند، بنابراین تغییر ناپذیری ارائه شده توسط بلاک چین می تواند به اطمینان از کیفیت و یکپارچگی داده های تغذیه شده به سیستم های هوش مصنوعی کمک کند. به همین ترتیب، قدرت یادگیری ماشینی هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها را دریافت کرده و به سرعت درک کند تا بینش‌هایی درباره فعالیت‌هایی که در یک بلاک چین انجام می‌شوند، یا از طریق یک بلاک چین به آن‌ها دسترسی پیدا می‌کنند و سلسله داده‌ها را بهبود بخشد. با این پویایی به عنوان پایه، راه‌های متعددی وجود دارد که این فناوری‌ها به اعتماد متقابل کمک می‌کنند. این موارد عبارتند از:

مرتبط:آیا عدم تمایل کشاورزان به استقبال از هوش مصنوعی مانع آینده کشاورزی است؟

مرتبط:هوش مصنوعی مولد به ریشه مشکل MTTR می رسد

موارد استفاده اولیه

حتی در این وضعیت اولیه هوش مصنوعی مولد، واضح است که موارد استفاده نهایی احتمالاً در سراسر صنایع و کارکردهای تجاری را شامل می شود و همه چیز را از گردش کار قانونی و خدمات مشتری گرفته تا بازاریابی، اتوماسیون فروش، تحقیق، مدیریت زنجیره تامین، تراکنش ها و موارد دیگر را شامل می شود. صرف نظر از موارد استفاده، اجرای موفقیت آمیز تا حد زیادی به قابلیت اطمینان، شفافیت و اعتماد داده ها بستگی دارد. با راهنمایی کارشناسان فنی که تفاوت های ظریف و محدودیت های فنی این فناوری های پیشرفته را درک می کنند، بلاک چین و هوش مصنوعی می توانند این پایه را فراهم کنند. موارد استفاده نمونه عبارتند از:

رعایت انطباق در ارائه ارزهای دیجیتال و دارایی های دیجیتال

با پیشرفت هوش مصنوعی مولد برای درک متن، کد و هدف، اکنون می توان ابزارهایی ساخت که می توانند به پاسخ سریع و دقیق به سؤالات مربوط به مقررات در حال ظهور کمک کنند. این راه‌حل‌ها می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند که به‌طور کارآمد چشم‌انداز نظارتی در حال تغییر را در سراسر جغرافیایی (مثلاً MICA در اروپا، اتحادیه اروپا، VARA در دبی) پیگیری کنند و به سؤالات خاصی در مورد الزامات پاسخ دهند. به‌عنوان مثال، ابزارهایی با فناوری بلاک چین و دارایی‌های دیجیتال فناوری FTI در حال توسعه هستند تا از تکنیک‌های مدیریت دانش مانند بازیابی نسل افزوده برای پرسش‌های عمومی و خاص در مورد چشم‌انداز نظارتی، که با پایه‌ای از دانش فنی و صنعتی ارجاع داده می‌شوند، استفاده کنند.

این قابلیت می‌تواند به ارائه‌دهندگان دارایی دیجیتال و سایر طرف‌هایی که در اکوسیستم با انطباق و آمادگی عملیاتی در یک محیط متغیر درگیر هستند، کمک کند. همچنین می توان آن را به خود دارایی ها نیز تعمیم داد. با استفاده از دانش یک تراکنش پیشنهادی، توکن‌ها می‌توانند از این سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اثبات استفاده کنند تا اطمینان حاصل کنند که خود تراکنش منطبق است و فقط در این صورت امکان انتقال را می‌دهد.

بلاک چین دانش را از طریق یک دفتر کل مشترک و تغییرناپذیر ترکیب می کند که سیستم ها می توانند از آن داده ها را از منابع متعدد استفاده کنند. برای اطمینان بیشتر از دقیق بودن خروجی‌ها یا پاسخ‌ها، اثبات بلاک چین یا ردیابی سؤالات و پاسخ‌های اولیه می‌تواند عامل درست هوش مصنوعی را که برای پاسخ به درخواست‌ها استفاده شده است شناسایی کند. این قابلیت ها می تواند به ایجاد درک از داده های متفاوت کمک کند و به اطمینان از استفاده از ابزارهای صحیح در محیط کمک کند. بلاک چین یک راه حل قابل اعتماد برای ایجاد این مدارک رمزنگاری است. همچنین می‌توان آنها را در حوزه‌های دیگری گسترش داد که در آن هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای بازیابی و خلاصه‌سازی اطلاعات، اعتماد و اثبات درستی مورد نیاز است.

نظارت، تجزیه و تحلیل و درک معاملات

هوش مصنوعی قبلاً به‌عنوان ابزاری مؤثر برای تشخیص ناهنجاری و نظارت بر رفتار مبادلات پایه ایجاد شده است تا به تیم‌های انطباق اجازه دهد تا انحرافات رفتاری را که ممکن است نشان دهنده تقلب باشد، شناسایی کنند. این مدل‌ها همچنین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل وب تعاملات کیف پول دیجیتال برای حساب‌های مشکوک بالقوه یا مسیرهای شویی استفاده شوند. به موازات آن، سیستم های بلاک چین از عملکرد در مجموعه داده های رفتاری برای آموزش این مدل های تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی پشتیبانی می کنند. تمام داده‌هایی که به این مدل‌ها می‌خورند را می‌توان در یک بلاک چین ذخیره کرد تا یک رکورد غیرقابل تغییر و شفاف حفظ شود که می‌تواند به عنوان سند و منبع شواهد در طول تحقیقات یا پرس‌وجوهای نظارتی مربوط به تراکنش‌ها مورد استفاده قرار گیرد. سوابق را می‌توان با سیستم‌های تولید افزوده بازیابی پشتیبانی کرد تا زمینه و میزان شدت فعالیت را فراهم کند، تیم‌های انطباق بینش بهتری در مورد مسائل بالقوه ارائه می‌دهند، بنابراین می‌توان آنها را بررسی و/یا به سرعت حل کرد.

دسترسی به داده ها و دانش

نقطه قوت کلیدی فناوری بلاک چین توانایی آن در ادغام چندین سیستم در یک پلتفرم است. به عنوان مثال، در زنجیره های تامین، بلاک چین می تواند برای پل زدن سیستم های برنامه ریزی منابع سازمانی استفاده شود. یا در مراقبت های بهداشتی، اجازه دسترسی به داده ها در پلتفرم های خارج از زنجیره را بدهید. و در امور مالی برای خودکار کردن تراکنش ها یا اشتراک گذاری اطلاعات در بین سیستم ها. وقتی با سیستم‌های هوش مصنوعی و بازیابی مولد یکپارچه می‌شود، بلاک چین می‌تواند برای ارائه مجوزها و خط‌مشی‌های خدماتی در مجموعه‌های داده متعدد مورد استفاده قرار گیرد، در نتیجه پلتفرم‌های دانش قدرتمندی ایجاد می‌کند، جایی که اطلاعاتی که کاربر می‌تواند به آن دسترسی داشته باشد ممکن است در سازمان‌ها و ارائه‌دهندگان داده پخش شود.

این فناوری همچنین می‌تواند به عنوان لایه یکپارچه‌سازی برای چندین ارائه‌دهنده داده عمل کند، و به طرف‌های جداگانه اجازه می‌دهد تا درخواست‌های هوش مصنوعی تولیدی را در برابر اطلاعات خاصی که توسط قراردادهای هوشمند تعریف می‌شود، اعمال کنند. چنین سیستمی می‌تواند به کاربران اجازه دهد به داده‌های مربوطه که حق دارند دسترسی داشته باشند و پاسخ‌های قابل اثبات و آگاهانه دریافت کنند. در معاملات یا تجارت بین طرفین، مالکیت داده‌ها را نیز می‌توان شناسایی کرد و اطمینان حاصل کرد که نهاد مناسب برای داده‌های آنها جبران یا اعتبار می‌یابد و داده‌ها از یک فضای شناخته شده و قابل اثبات می‌آیند.

از آنجایی که هوش مصنوعی مولد به طور گسترده‌تری استفاده می‌شود تا امکان بازجویی محاوره‌ای از داده‌ها را هم برای مصرف‌کنندگان و هم برای شرکت‌ها فراهم کند، اعتماد همچنان یک مسئله است. از بلاک چین می توان برای تأیید صحیح و قابل اعتماد بودن پاسخ ها استفاده کرد. در واقع، این سیستم ها را می توان به گونه ای ساخت که قابل اعتماد باشند، اما باید با کنترل های فنی مناسب، اصول حاکمیتی و توجه دقیق به کیفیت داده ها طراحی شوند. استراتژی و مدل ها باید با اصول سازمانی همسو باشد. مجموعه داده ها و خروجی ها باید تمیز، دقیق و متناسب باشند.

با استفاده مسئولانه از این پیشرفت‌ها در کنار تخصص و نظارت انسانی، می‌توان اشتباهات و سوگیری‌ها را با اطمینان بیشتری از بین برد و برای اطمینان از عدم انحراف فناوری از اهداف و نتایج مورد نظر، حاکمیت را حفظ کرد.