“Il modo migliore per predire il futuro è inventarlo.”
L'intelligenza artificiale ha sperimentato una crescita esplosiva nell'ultimo decennio, determinando un cambiamento di paradigma nei settori e innovando la vita di tutti i giorni. Ma questo progresso porta con sé un problema notevole: troppo controllo è concentrato nelle mani di pochi attori principali, tra cui Google, Microsoft e OpenAI.
La disponibilità di dati privati per sviluppare nuovi modelli di intelligenza artificiale e addestrarli è il più grande ostacolo.
Come osservò una volta Lord Acton, "Il potere tende a corrompere e il potere assoluto corrompe in modo assoluto". Questa idea non è mai stata così pressante con l'intelligenza artificiale nei tempi odierni.
Questa stretta presa sulla formazione del modello AI da parte di pochi eletti su dati privati presenta notevoli svantaggi. L'AI decentralizzata offre una via d'uscita poiché questo approccio crea spazio per un'innovazione più diversificata, mantenendo al contempo sicurezza e privacy.
Questo articolo esplorerà il mondo emergente dell'intelligenza artificiale decentralizzata, le tecnologie che la alimentano e il modo in cui la rete Data3 sta trasformando questa visione in realtà.
Il problema dell’intelligenza artificiale centralizzata: potere e insidie
Nel 2023, il mercato globale dell'intelligenza artificiale è stato valutato a 638,23 miliardi di dollari, con la parte del leone saldamente nelle mani delle Big Tech che hanno creato un ecosistema chiuso. Queste organizzazioni hanno creato quello che può essere descritto solo come un "giardino recintato", dove l'accesso ai dati di alto livello e alle infrastrutture all'avanguardia è limitato a pochi eletti.
L'articolo di DroomDroom sul potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale nel settore delle criptovalute si concentra sulle previsioni di mercato, sulla sicurezza e sui miglioramenti dei contratti intelligenti.
Ben Goertzel, un eminente ricercatore nel campo dell'intelligenza artificiale, avverte che "il potenziale dell'intelligenza artificiale a beneficio dell'umanità non dovrebbe essere limitato dai monopoli che controllano risorse chiave".
I modelli di intelligenza artificiale centralizzati come GPT-4 di OpenAI e PaLM di Google potrebbero essere impressionanti nelle loro capacità, ma evidenziano diverse limitazioni critiche che potrebbero ostacolare il futuro dell’intelligenza artificiale.
1. Monopolio dei dati e problemi di privacy
Forse l'ostacolo più significativo è la centralizzazione dei dati. Sorprendentemente, il 90% dei dati mondiali è detenuto privatamente da aziende, impedendo a sviluppatori e organizzazioni più piccole di accedere a ciò di cui hanno bisogno per creare un'intelligenza artificiale avanzata.
Costo totale medio globale delle violazioni dei dati dal 2018 al 2024.
Allo stesso tempo, le preoccupazioni sulla privacy incombono. Con enormi set di dati raccolti per addestrare modelli di intelligenza artificiale, non sorprende che il 92% degli americani abbia espresso disagio per il modo in cui vengono utilizzati i propri dati personali. Il costo delle violazioni dei dati, che ora ammonta in media a 4,88 milioni di dollari per incidente, non fa che aumentare la crescente sfiducia nei confronti dei sistemi centralizzati.
2. Pregiudizi e dilemmi etici
I sistemi di intelligenza artificiale centralizzati ereditano anche i pregiudizi dei set di dati su cui si basano. In ambito sanitario, i modelli di intelligenza artificiale hanno mostrato pregiudizi razziali, che hanno portato a diagnosi imprecise per le popolazioni minoritarie.
Senza una chiara trasparenza su come questi dati vengono reperiti e utilizzati, affrontare questi pregiudizi resta una sfida formidabile.
Ciò non solo mina la fiducia, ma minaccia anche il fondamento etico dell'intelligenza artificiale nei settori che hanno un impatto diretto sulla vita umana.
3. I limiti dei dati pubblici
Anche i limiti dei set di dati pubblici stanno diventando più evidenti. Con i dati pubblici che diventano abusati e obsoleti, la qualità dei modelli di IA potrebbe peggiorare.
Rivolgersi ai dati sintetici come sostituto potrebbe portare al "collasso del modello", in cui i sistemi di intelligenza artificiale hanno difficoltà a riflettere le condizioni del mondo reale. La conseguenza? Modelli che potrebbero sembrare avanzati sulla carta ma che non riescono a fornire risultati accurati quando vengono messi alla prova.
Come dice il vecchio proverbio, "Garbage in, garbage out". I limiti dell'intelligenza artificiale centralizzata sono chiari: quando l'accesso a dati di alta qualità è limitato, lo è anche la qualità dell'intelligenza artificiale sviluppata.
Comprendere l'intelligenza artificiale decentralizzata
L'intelligenza artificiale decentralizzata capovolge il modello tradizionale distribuendo sia i dati che la potenza di elaborazione su un'ampia rete.
Invece di affidarsi a poche entità centralizzate, l'AI decentralizzata attinge a dataset da fonti private affidabili per autenticità, privacy e sicurezza. I dataset non lasciano i server dei proprietari dei dati.
Su questi set di dati vengono distribuiti solo parametri, che possono variare da qualche centinaia a milioni o miliardi, e i risultati vengono inviati al modello di intelligenza artificiale per l'addestramento.
Marshall McLuhan una volta disse: "Noi diamo forma ai nostri strumenti e in seguito gli strumenti danno forma a noi". Ciò cattura perfettamente il cambiamento a cui stiamo assistendo ora con l'intelligenza artificiale decentralizzata.
https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504
L'apprendimento federato, o il termine più popolare AI decentralizzata, garantisce che i dati rimangano dove hanno origine, su dispositivi locali o all'interno delle organizzazioni, pur continuando a contribuire allo sviluppo di un modello di AI globale. Ciò significa che settori come sanità, finanza e agricoltura possono contribuire allo sviluppo dell'AI senza rinunciare al controllo dei dati sensibili. Senza aggirare alcuna legge del paese, cosa che di solito accade con i dati sensibili.
Le tecnologie che alimentano la decentralizzazione: apprendimento federato e blockchain
Due tecnologie eccezionali stanno guidando il passaggio verso l'intelligenza artificiale decentralizzata: l'apprendimento federato e la blockchain.
Scopri di più sull'integrazione trasformativa dell'intelligenza artificiale nella blockchain e nelle criptovalute, che svela le possibilità future e le applicazioni attuali.
Insieme, stanno tracciando la rotta per un processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale più sicuro, trasparente e inclusivo.
Apprendimento federato: formazione AI con privacy al primo posto
L'apprendimento federato offre un nuovo approccio all'addestramento del modello AI mantenendo i dati sensibili sui dispositivi locali. Invece di raccogliere grandi quantità di dati grezzi in un hub centralizzato, i modelli AI vengono addestrati alla fonte.
Il CEO di Google Sundar Pichai ha osservato: "Il futuro dell'intelligenza artificiale non riguarda solo modelli più intelligenti, ma modelli che rispettino la privacy e la sicurezza degli utenti".
Questa tecnologia viene utilizzata in settori come quello sanitario, dove la protezione dei dati dei pazienti è fondamentale, e in settori come la difesa e la finanza, dove la riservatezza è fondamentale.
Blockchain: creare fiducia e trasparenza
La blockchain integra l'apprendimento federato aggiungendo un livello di fiducia e trasparenza. Ogni interazione all'interno dell'ecosistema AI viene verificata e archiviata immutabilmente sulla blockchain, garantendo che i dati non possano essere manomessi.
Ciò apre anche lo sviluppo dell'IA a player più piccoli. Contribuendo con dati o risorse computazionali a progetti decentralizzati, individui e piccole imprese possono diventare partecipanti attivi nella crescita dell'IA.
Data3 Network, ad esempio, utilizza la tecnologia blockchain nel suo Data3 Marketplace per garantire interazioni sicure, trasparenti e tracciabili tra sviluppatori e contributori di dati.
Scopri in questo articolo di DroomDroom come l'intelligenza artificiale migliora il Web3 attraverso l'automazione, la personalizzazione e la sicurezza, preparando il terreno per ecosistemi digitali decentralizzati.
L'intelligenza artificiale decentralizzata in azione
Data3 Network è un esempio lampante di come l'AI decentralizzata possa prosperare. Attraverso il suo Data3 Marketplace, collega sviluppatori di AI e proprietari di dati in un ecosistema sicuro e trasparente.
Tim Berners-Lee, il creatore del World Wide Web, ha affermato: "I dati sono una cosa preziosa e dureranno più a lungo dei sistemi stessi". Data3 incarna questa filosofia garantendo che i dati rimangano privati, sicuri e provenienti da fonti etiche.
Data3 Marketplace consente agli sviluppatori di sfruttare dati sicuri, privati e di provenienza etica per addestrare modelli di intelligenza artificiale avanzati. Questa piattaforma supporta una vasta gamma di settori, tra cui sanità, agricoltura e finanza, consentendo loro di accedere a dati di alta qualità nel rispetto delle leggi sulla privacy come il GDPR.
L’architettura di apprendimento federato di Data3 garantisce che i dati non lascino mai la loro posizione originale, in modo da mitigare i rischi per la privacy e al contempo contribuire all’innovazione globale dell’intelligenza artificiale.
Oltre a ciò, lo storage cloud decentralizzato di Data3 aggiunge valore alla sicurezza distribuendo i dati su più nodi per eliminare i singoli punti di errore. La piattaforma consente alle piccole e medie imprese (PMI) di unirsi alla revisione dell'IA senza compromettere la conformità alle leggi globali sulla privacy dei dati.
Il futuro è decentralizzato
Il futuro dell'IA si sta dirigendo verso la decentralizzazione, un cambiamento che sta già cambiando le regole del gioco. I sistemi centralizzati, con la loro monopolizzazione dei dati e i problemi di privacy intrinseci, stanno cedendo il passo a un approccio più inclusivo.
I modelli decentralizzati, costruiti sulle fondamenta dell'apprendimento federato e della blockchain, stanno aprendo le porte a un'innovazione che in precedenza non era possibile.
L'intelligenza artificiale decentralizzata sta plasmando questo futuro per rendere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale più democratico, accessibile e sicuro.
Piattaforme come Data3 Network stanno guidando questa trasformazione e dimostrano che la decentralizzazione non solo mitiga i rischi dell'intelligenza artificiale centralizzata, ma apre anche una serie di nuove possibilità di collaborazione e innovazione in tutti i settori.
Tutti gli occhi sono puntati su Data3 Network, il cui lancio è previsto per venerdì 18 ottobre 2024. Partecipa a questo evento rivoluzionario, registrati ora e unisciti alla rivoluzione.