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La concentración del desarrollo de la IA (inteligencia artificial) en manos de unas pocas corporaciones poderosas plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad individual y social.
Con la capacidad de realizar capturas de pantalla, registrar pulsaciones de teclas y monitorear a los usuarios en todo momento a través de visión por computadora, estas empresas tienen un acceso sin precedentes a nuestra vida personal y a nuestra información confidencial.
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Nos guste o no, sus datos privados están en manos de cientos, si no miles, de empresas. Existen en el mercado herramientas que permiten a cualquier persona comprobar cuántas empresas tienen la suya. Para la mayoría de las personas, son varios cientos. Con el auge de la IA, la situación no hace más que empeorar.
Empresas de todo el mundo están implementando tecnología OpenAI en su software, y todo lo que ingresa es procesado por los servidores centralizados de OpenAI. Además de eso, el personal de seguridad de OpenAI abandonó la empresa.
Y cuando descargas una aplicación como Facebook, se puede recopilar casi el 80% de tus datos. Eso puede incluir cosas como tus hábitos y pasatiempos, comportamiento, orientación sexual, datos biométricos y mucho más.
¿Por qué las empresas recopilan toda esta información?
En pocas palabras, puede resultar muy lucrativo. Por ejemplo, considere una empresa de comercio electrónico que quiere más ventas. Si no tienen datos detallados sobre sus clientes, tendrán que recurrir a campañas de marketing amplias y no dirigidas.
Pero supongamos que tienen perfiles ricos en datos sobre la demografía, los intereses, las compras anteriores y el comportamiento en línea de los clientes. En ese caso, pueden utilizar la IA para ofrecer anuncios hiperdirigidos y recomendaciones de productos que generen significativamente más ventas.
A medida que la IA se abre paso en todos los aspectos de nuestras vidas, desde los anuncios y las redes sociales hasta la banca y la atención médica, crece el riesgo de exponer o hacer un mal uso de información confidencial. Por eso necesitamos IA confidencial.
El dilema de los datos
Consideremos las enormes cantidades de datos personales que confiamos todos los días a gigantes tecnológicos como Google y OpenAI. Cada consulta de búsqueda, cada correo electrónico, cada interacción con sus asistentes de inteligencia artificial: todo se registra y analiza. Su modelo de negocio es simple: sus datos, incorporados en algoritmos sofisticados para orientar anuncios, recomendar contenido y mantenerlo involucrado con sus plataformas.
¿Pero qué pasa cuando llevas esto al extremo? Muchos de nosotros interactuamos con la IA de manera tan íntima que conoce nuestros pensamientos, miedos y deseos más profundos. Le has dado todo sobre ti y ahora puede simular tu comportamiento con una precisión asombrosa. Los gigantes tecnológicos podrían usar esto para manipularlo para que compre productos, vote de cierta manera o incluso actúe en contra de sus propios intereses.
Este es el peligro de la IA centralizada. Cuando un puñado de corporaciones controlan los datos y los algoritmos, ejercen un poder inmenso sobre nuestras vidas. Pueden dar forma a nuestra realidad sin que nos demos cuenta.
Un futuro mejor para los datos y la IA
La respuesta a estas preocupaciones sobre la privacidad radica en repensar la capa fundamental de cómo se almacenan y calculan los datos. Al crear sistemas con características inherentes de seguridad y privacidad desde cero, podemos crear un futuro mejor para los datos y la IA que respete los derechos individuales y proteja la información confidencial. Una de esas soluciones es la IA privada, descentralizada y sin registros, impulsada por máquinas virtuales (VM) confidenciales. Las máquinas virtuales confidenciales desempeñan un papel crucial a la hora de garantizar la privacidad de los datos durante el procesamiento de la IA. Estas máquinas virtuales están diseñadas para procesar y almacenar datos confidenciales de forma segura, utilizando entornos de ejecución confiables basados en hardware para evitar el acceso no autorizado y las violaciones de datos.
Funciones como el aislamiento seguro del hardware, el cifrado en tránsito y en reposo, los procesos de arranque seguros y los entornos de ejecución confiables (TEE) ayudan a mantener la confidencialidad y la integridad de los datos. Al aprovechar estas tecnologías, las empresas pueden garantizar que los datos de los usuarios permanezcan protegidos durante todo el proceso de procesamiento de la IA sin comprometer la privacidad.
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Con este enfoque, usted conserva el control total sobre sus datos. Puedes elegir qué compartir y con quién. Lograr una IA verdaderamente privada y segura es un desafío complejo que requiere soluciones innovadoras. Si bien los sistemas descentralizados son prometedores, sólo unos pocos proyectos están trabajando activamente para abordar este problema. LibertAI, un proyecto en el que contribuyo, junto con iniciativas como Morpheus, puede explorar técnicas criptográficas avanzadas y arquitecturas descentralizadas para garantizar que los datos permanezcan cifrados y bajo el control del usuario durante todo el proceso de procesamiento de IA. Estos esfuerzos representan pasos importantes hacia la realización del potencial de la IA confidencial.
Las aplicaciones potenciales de la IA confidencial son enormes. En el sector sanitario, podría permitir estudios a gran escala sobre datos médicos confidenciales sin comprometer la privacidad del paciente. Los investigadores podrían extraer información de millones de registros y al mismo tiempo garantizar que los datos individuales permanezcan seguros.
En finanzas, la IA confidencial podría ayudar a detectar fraude y lavado de dinero sin exponer información financiera personal. Los bancos podrían compartir datos y colaborar en modelos de IA sin temor a filtraciones o infracciones. Y eso es sólo el comienzo. Desde educación personalizada hasta publicidad dirigida, la IA confidencial podría abrir un mundo de posibilidades y al mismo tiempo dar prioridad a la privacidad. En el mundo web3, los agentes autónomos podrían poseer claves privadas y realizar acciones directamente en la cadena de bloques.
Desafíos
Por supuesto, no será fácil aprovechar todo el potencial de la IA confidencial. Hay desafíos técnicos que superar, como garantizar la integridad de los datos cifrados y evitar fugas durante el procesamiento.
También hay obstáculos regulatorios que sortear. Las leyes sobre privacidad de datos e inteligencia artificial aún están evolucionando, y las empresas deberán actuar con cuidado para cumplirlas. El RGPD en Europa y la HIPAA en EE. UU. son sólo dos ejemplos del complejo panorama legal.
Sin embargo, quizás el mayor desafío sea la confianza. Para que la IA confidencial despegue, las personas deben creer que sus datos estarán verdaderamente seguros. Esto requerirá no sólo soluciones tecnológicas sino también transparencia y comunicación clara por parte de las empresas que las respaldan.
El camino por delante
A pesar de los desafíos, el futuro de la IA confidencial parece brillante. A medida que más y más industrias se den cuenta de la importancia de la privacidad de los datos, la demanda de soluciones seguras de IA no hará más que crecer.
Las empresas que puedan cumplir la promesa de una IA confidencial tendrán una gran ventaja competitiva. Podrán acceder a grandes cantidades de datos que antes estaban prohibidos debido a preocupaciones de privacidad. Y podrán hacerlo con la confianza de sus usuarios.
Pero no se trata sólo de oportunidades de negocio. Se trata de construir un ecosistema de IA que ponga a las personas en primer lugar. Uno que respete la privacidad como un derecho fundamental, no una ocurrencia tardía.
A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más impulsado por la IA, la IA confidencial podría ser la clave para desbloquear todo su potencial y al mismo tiempo mantener seguros nuestros datos. Es una situación en la que todos ganan y que no podemos permitirnos ignorar.
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Autor: Jonathan Schemoul
Jonathan Schemoul es un emprendedor tecnológico, director ejecutivo de Twentysix Cloud, aleph.im y miembro fundador de LibertAI. Es un desarrollador senior de blockchain e inteligencia artificial que se especializa en computación en la nube descentralizada, IoT, sistemas financieros y tecnologías descentralizadas escalables para web3, juegos e inteligencia artificial. Jonathan también es asesor de grandes instituciones financieras y empresas francesas como Ubisoft, gestionando y promoviendo las innovaciones regionales.