القلق الرئيسي في الحياة الواقعية بشأن تقنية الذكاء الاصطناعي هو قضايا خصوصية البيانات وسريتها. تتعامل العديد من الصناعات مع بيانات تتعلق بالخصوصية الشخصية، والأسرار التجارية، والمعلومات الحساسة للتشغيل، وغالبًا ما تتطلب استنتاجات الذكاء الاصطناعي التقليدية الوصول الكامل إلى هذه البيانات، مما يعرضها لخطر التسرب.

@inference_labs اقترحت إثبات الاستنتاج وشبكة الاستنتاج اللامركزية حلاً يمكن من خلاله مراعاة الخصوصية والتحقق في آنٍ واحد، حيث يستخدم إثبات الاستنتاج بروتوكولات التشفير للتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي، مع الحفاظ على سرية معلمات النموذج والبيانات الأصلية.

هذا يعني أن الشركات والأفراد يمكنهم اتخاذ القرارات باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي قوية دون الحاجة إلى كشف البيانات للكيانات الأخرى أو مزودي الخدمات الخارجيين، مما يوفر بيئة حسابية أكثر أمانًا للبيانات الحساسة في الحياة الواقعية مثل البيانات المالية الحساسة، وصور الرعاية الصحية، واستراتيجيات التشغيل للشركات.

آليات حماية الخصوصية الناتجة لا تساعد فقط على الامتثال للوائح حماية البيانات الحالية، بل تمهد أيضًا الطريق لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعات ذات المتطلبات العالية للخصوصية.

علاوة على ذلك، فإن آليات الحماية والتحقق من الخصوصية هذه ترد أيضًا على مخاوف الناس بشأن "الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي" وقراراته غير الشفافة في الواقع، حيث تتيح عملية اتخاذ القرار أن يتم التحقق منها بشكل مستقل وبدون الكشف عن البيانات، مما يقلل من مخاطر الأخطاء، ويعزز ثقة المستخدمين، ويزيد من وضوح مسؤولية القرارات. بالنسبة للمستخدمين الأفراد، يعني ذلك أن بياناتهم يمكن استخدامها للحصول على خدمات أكثر ذكاءً، مع الحفاظ على السيطرة على حقوق الخصوصية الخاصة بهم.

بالنسبة للشركات، تعني هذه الآلية أيضًا إمكانية مشاركة نتائج الاستنتاج بشكل آمن بين المؤسسات المختلفة دون الكشف عن التفاصيل الحساسة، مما يعزز تطبيقات التعاون بين المنظمات، على سبيل المثال، شركات التأمين التي يمكنها التحقق من تقييمات المخاطر التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الصحية التفصيلية للعملاء، مما يوسع حدود التعاون المدفوع بالبيانات في العالم الحقيقي.

لذلك، أنشأت Inference Labs رابطًا جديدًا بين حماية الخصوصية والتحقق الموثوق، مما يوفر حلاً آمنًا وموثوقًا بشكل متزايد للتطبيقات التي تعتمد على البيانات الحساسة في الحياة الواقعية، وقد يُحدث هذا التغيير الأساسي تأثيرًا حقيقيًا على تجربة استخدام الناس للذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.

@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX