Chainbase COO’su blok zincirinin yapay zeka şeffaflığına etkisini değerlendirdi
Yapay zeka (AI), veri işleme ve karar verme yeteneklerini insan sınırlarının ötesine taşıyarak çeşitli sektörlerde devrim yaratıyor. Ancak, AI sistemleri daha sofistike hale geldikçe şeffaflık, güven ve adalet konularında endişeleri artıran bir şekilde giderek daha opak hale geliyor. Blockchain bu sorunu çözebilir mi?
Çoğu AI sisteminde tipik olan “kara kutu” yapısı, paydaşların AI tarafından üretilen çıktılarının kaynaklarını ve güvenilirliğini sorgulamalarına neden oluyor. Buna karşılık, Yapay Zeka Açıklanabilirliği (XAI) gibi teknolojiler, AI işlemlerini açıklamayı amaçlayarak ortaya çıkmış olsa da genellikle karmaşıklıklarını tamamen açıklamada yetersiz kalıyor.
Yapay zekanın karmaşıklığı geliştikçe, bu sistemlerin sadece etkili değil, aynı zamanda güvenilir ve adil olmasını sağlama niyetiyle sağlam mekanizmalara duyulan ihtiyaç da artıyor. İşte burada, güvenliği ve şeffaflığı artıran merkeziyetsiz kayıt tutma özelliğiyle bilinen blok zinciri teknolojisi devreye giriyor.
Bu noktada blockchain, sadece finansal işlemleri güvence altına almakla kalmayıp, AI işlemlerine daha önce elde edilmesi zor olan bir doğrulanabilirlik katmanı ekleme potansiyeline de sahip. Bu teknoloji, veri bütünlüğü ve kararların izlenebilirliği gibi AI’nin en ısrarlı sorunlarını çözme potansiyeline sahiptir ve şeffaf ve güvenilir AI sistemleri arayışında kritik bir bileşen haline gelmekte.
Chainbase COO’su Chris Feng, crypto.news ile yaptığı özel bir röportajda konuyla ilgili görüşlerini sundu. Feng’e göre blockchain entegrasyonu yapay zeka şeffaflığının her yönünü doğrudan çözemese de birçok kritik alanı geliştiriyor.
Blockchain teknolojisi aslında yapay zeka sistemlerinde şeffaflığı artırabilir mi?
Blockchain teknolojisi, AI modellerindeki açıklanabilirlik sorununu temelinden çözmez. Yorumlanabilirlik ile şeffaflık arasındaki farkı ayırt etmek önemlidir. AI modellerindeki açıklanabilirlik eksikliğinin temel nedeni, insan vücudundaki gibi derin sinir ağlarının kara kutu yapısında yatmaktadır. Çıkarım sürecini anlamamıza rağmen, her bir parametrenin mantıksal anlamını kavrayamıyoruz.
Blok zinciri teknolojisi, IBM’in Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) gibi teknolojilerin sunduğu yorumlanabilirlik iyileştirmelerinden farklı şekillerde şeffaflığı nasıl artırıyor?
Açıklanabilir yapay zeka (XAI) bağlamında, belirsizlik istatistikleri veya modellerin çıktılarını ve gradyanlarını analiz etmek gibi çeşitli yöntemler, AI modellerinin işlevselliğini anlamak için kullanılır. Ancak, blockchain teknolojisinin entegrasyonu, AI modellerinin içsel mantığını ve eğitim yöntemlerini değiştirmez ve dolayısıyla yorumlanabilirliklerini artırmaz. Bununla birlikte blok zinciri, eğitim verilerinin, prosedürlerin ve nedensel çıkarımın şeffaflığını artırabilir. Örneğin blockchain teknolojisi, model eğitimi için kullanılan verilerin izlenmesini ve karar verme süreçlerine topluluk girdisinin dahil edilmesini sağlar. Tüm bu veriler ve prosedürler zincir üzerinde güvenli bir şekilde kaydedilebilir, böylece AI modellerinin hem yapım hem de çıkarım süreçlerinin şeffaflığını artırabilir.
Blok zinciri, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca veri kaynağını ve bütünlüğünü sağlamada ne kadar etkilidir?
Mevcut blok zinciri metodolojileri, AI modelleri için eğitim verilerini güvenli bir şekilde depolama ve sağlama konusunda önemli bir potansiyel göstermiştir. Dağıtılmış düğümler (nodes) kullanmak gizliliği ve güvenliği artırır. Örneğin Bittensor, verileri birden fazla düğüm arasında dağıtan ve düğümler arasında sahtekarlığı önlemek için algoritmalar kullanan dağıtık bir eğitim yaklaşımı kullanarak, AI modellerinin “dayanıklılığını” artırır. Ayrıca, çıktı sırasında kullanıcı verilerinin korunması çok önemlidir. Örneğin Ritual, verileri off-chain düğümlerine dağıtmadan önce şifreler ve çıkarım hesaplamalarını gerçekleştirir.
Bu yaklaşımın herhangi bir sınırlaması var mı?
Önemli bir sınırlama, eğitim verilerinden kaynaklanan model önyargılarının göz ardı edilmesidir. Özellikle, eğitim verilerinden kaynaklanan cinsiyet veya ırk ile ilgili önyargıların model tahminlerinde tespit edilmesi genellikle ihmal edilmektedir. Günümüzde, ne blockchain teknolojileri ne de AI modelleri “açıklanabilirlik” tekniği yoluyla bu önyargıları etkili bir şekilde hedef alıp ortadan kaldırmamaktadır.
Blockchainin yapay zeka modeli doğrulama ve test aşamalarının şeffaflığını artırabileceğini düşünüyor musunuz?
Bittensor, Ritual ve Santiment gibi şirketler, zincir üstü akıllı kontratları zincir dışı hesaplama yetenekleriyle birleştirmek için blockchain teknolojisini kullanıyor. Bu entegrasyon, on-chain çıkarım yapmayı mümkün kılarak veriler, modeller ve hesaplama gücü boyunca şeffaflığı sağlayarak genel sürecin şeffaflığını artırıyor.
Sizce blockchain ağlarının yapay zeka kararlarını doğrulaması için hangi fikir birliği mekanizmaları en uygunudur?
Ben şahsen proof-of-stake (PoS) ve proof-of-authority (PoA) mekanizmalarının entegrasyonunu savunuyorum. Geleneksel dağıtık hesaplama sistemlerinin aksine AI eğitimi ve çıkarım süreçleri uzun süreler boyunca tutarlı ve stabil GPU kaynakları gerektirir. Bu nedenle, düğümlerin etkinliğini ve güvenilirliğini doğrulamak çok önemlidir. Şu anda güvenilir hesaplama kaynakları, ağırlıklı olarak çeşitli ölçeklerdeki veri merkezlerinde barındırılmaktadır çünkü alıcılara satılan mevcut GPU’lar, blok zinciri üzerinde AI hizmetlerini yeterince desteklemeyebilir.
Blockchain teknolojisindeki hangi yaratıcı yaklaşımların yapay zekadaki şeffaflık zorluklarını çözebileceğini öngörüyorsunuz ve bunlar yapay zeka ortamını nasıl yeniden şekillendirebilir?
Mevcut blockchain tabanlı yapay zeka uygulamalarında, model önyargısını azaltma ile veri arasındaki ilişkiyi ele almak ve blockchain teknolojisini kullanarak kara kutu saldırılarını tespit edip hafifletmek gibi çeşitli zorluklar görüyorum. Topluluğu model yorumlanabilirliği üzerine deneyler yapmaya teşvik etmenin ve yapay zeka modellerinin şeffaflığını artırmanın yollarını aktif olarak araştırıyorum.
Ayrıca, blockchainin yapay zekayı gerçek bir kamusal yarar haline dönüştürmeyi kolaylaştırabileceğini düşünüyorum. Kamusal yararlar, şeffaflık, toplumsal fayda ve kamu yararına hizmet etme ile tanımlanır. Ancak, mevcut yapay zeka teknolojileri genellikle deneysel projeler ile ticari ürünler arasında yer alır. Değer teşvik eden ve dağıtık bir blok zincir ağı kullanarak, yapay zekanın demokratikleşmesini, erişilebilirliğini ve merkeziyetsizliğini teşvik edebiliriz. Bu yaklaşım, uygulanabilir şeffaflığı sağlayabilir ve yapay zeka sistemlerine olan güveni artırabilir.
