خصوصية البيانات والذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI). الجزء 1
مفهوم الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) هو نموذج جديد يحل المشكلات المتعلقة بخصوصية بيانات أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية. تناقش هذه الورقة أنظمة حماية البيانات، وتكاملات البلوكتشين، والاستخدامات المحتملة لـ DeAI. تعتمد حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية على كميات كبيرة من البيانات المخزنة في خوادم مركزية، مما يعرض خصوصية المستخدمين لخطر تسرب البيانات. ومع ذلك، يعتمد DeAI على تقنيات موزعة مثل البلوكتشين لاستعادة ملكية البيانات إلى المستخدم، مما يحسن الشفافية والأمان. التعلم الفيدرالي والتشفير المتجانس هما الأساسيات التي تستند إليها مبادئ DeAI. يسمح التعلم الفيدرالي بالمعالجة المحلية للبيانات على أجهزة الكمبيوتر، مع إرسال تحديثات النموذج فقط إلى خادم مركزي، ولا يتم إرسال البيانات الخام. تعتبر هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في الرعاية الصحية حيث يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات المرضى دون أي انتهاك للخصوصية. مثال على ذلك هو إطار عمل DeCaPH، الذي يدعم التعلم التعاوني ضمن بيئة متعددة المستشفيات، مما يضمن الشراكات الحساسة للخصوصية. من خلال استخدام البلوكتشين كجزء من DeAI، يمكن للعقود الذكية التحكم في الوصول إلى البيانات؛ عندما يوافق المستخدم على مشاركة البيانات، يتم تسجيل العملية كدائمة. وهذا يبني الشفافية في أسواق البيانات ويتجنب التهديدات المتعلقة بالخصوصية. في الممارسة العملية، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يركزون على الخصوصية في DeAI كأوصياء على البلوكتشين. هؤلاء الحراس هم مزيج من نماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة والبلوكشين لحماية معلومات المستخدمين.
$GAIA
مفهوم الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) هو نموذج جديد يحل المشكلات المتعلقة بخصوصية بيانات أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية. تناقش هذه الورقة أنظمة حماية البيانات، وتكاملات البلوكتشين، والاستخدامات المحتملة لـ DeAI. تعتمد حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية على كميات كبيرة من البيانات المخزنة في خوادم مركزية، مما يعرض خصوصية المستخدمين لخطر تسرب البيانات. ومع ذلك، يعتمد DeAI على تقنيات موزعة مثل البلوكتشين لاستعادة ملكية البيانات إلى المستخدم، مما يحسن الشفافية والأمان. التعلم الفيدرالي والتشفير المتجانس هما الأساسيات التي تستند إليها مبادئ DeAI. يسمح التعلم الفيدرالي بالمعالجة المحلية للبيانات على أجهزة الكمبيوتر، مع إرسال تحديثات النموذج فقط إلى خادم مركزي، ولا يتم إرسال البيانات الخام. تعتبر هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في الرعاية الصحية حيث يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات المرضى دون أي انتهاك للخصوصية. مثال على ذلك هو إطار عمل DeCaPH، الذي يدعم التعلم التعاوني ضمن بيئة متعددة المستشفيات، مما يضمن الشراكات الحساسة للخصوصية. من خلال استخدام البلوكتشين كجزء من DeAI، يمكن للعقود الذكية التحكم في الوصول إلى البيانات؛ عندما يوافق المستخدم على مشاركة البيانات، يتم تسجيل العملية كدائمة. وهذا يبني الشفافية في أسواق البيانات ويتجنب التهديدات المتعلقة بالخصوصية. في الممارسة العملية، تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يركزون على الخصوصية في DeAI كأوصياء على البلوكتشين. هؤلاء الحراس هم مزيج من نماذج الذكاء الاصطناعي الخفيفة والبلوكشين لحماية معلومات المستخدمين.
$GAIA