DIN (Zdecentralizowana Sieć Informacyjna) to platforma, na której użytkownicy mogą dzielić się swoimi danymi dla AI i otrzymywać nagrody 🎁 w zamian. Zapewnia bezpieczeństwo i przejrzystość danych dzięki technologii blockchain. Użytkownicy otrzymują nagrody w tokenach lub kryptowalutach za swój wkład.
DIN łączą technologię blockchain i sztuczną inteligencję (AI), aby odblokować zaawansowane możliwości inteligencji danych. Wykorzystując moc obu dziedzin, DIN zwiększa dostępność, bezpieczeństwo i użyteczność danych w procesach napędzanych przez AI. Oto jak to osiągają:
1. Własność i Kontrola Danych
DIN umożliwia użytkownikom utrzymanie kontroli nad swoimi danymi za pomocą mechanizmów opartych na blockchainie. Zamiast scentralizowanych podmiotów posiadających i monetyzujących dane, użytkownicy mogą bezpiecznie dzielić się swoimi danymi do szkolenia AI i aplikacji, zachowując jednocześnie własność. Inteligentne kontrakty zapewniają przejrzyste i uczciwe wykorzystanie tych danych.
Przykład: Użytkownicy na DIN w opiece zdrowotnej mogą dzielić się zanonimizowanymi danymi medycznymi do badań napędzanych przez AI, zachowując pełną kontrolę nad swoimi danymi.
2. Integralność Danych i Zaufanie
Blockchain zapewnia niezmienne zapisy, zapewniając integralność i autentyczność danych. Systemy AI polegają na dokładnych i odpornych na manipulacje danych, aby skutecznie uczyć się i podejmować decyzje. DIN zapewniają, że dane używane przez modele AI są weryfikowalne, zmniejszając stronniczość i błędy.
Przykład: DIN w łańcuchu dostaw wykorzystują blockchain do śledzenia pochodzenia produktów i integrują AI, aby przewidywać popyt lub optymalizować logistykę.
3. Zachęcane Udostępnianie Danych
DIN często wprowadza tokenomikę, aby zachęcać do udostępniania danych. Współtwórcy są nagradzani za dostarczanie cennych zbiorów danych, zapewniając stały przepływ wysokiej jakości danych dla modeli AI.
Przykład: Zdecentralizowana platforma mediów społecznościowych mogłaby nagradzać użytkowników tokenami za przyczynianie się do zbiorów danych używanych do poprawy algorytmów AI.
4. AI Chroniące Prywatność
Używając technik takich jak dowody zerowej wiedzy i uczenie federacyjne, DIN umożliwia AI analizowanie zaszyfrowanych lub rozproszonych zbiorów danych bez naruszania prywatności użytkowników. Blockchain zapewnia, że polityki prywatności i umowy są egzekwowane w sposób przejrzysty.
Przykład: Modele oceny kredytowej napędzane przez AI w finansowych DIN mogą uzyskiwać dostęp do historii transakcji bez ujawniania wrażliwych danych osobowych.
5. Zdecentralizowane Modele AI
DIN wspiera zdecentralizowane AI, gdzie modele są trenowane i wdrażane w rozproszonych sieciach. Eliminuję to zależność od centralnych podmiotów i redukuje ryzyko pojedynczych punktów awarii.
Przykład: DIN może hostować zdecentralizowany system rekomendacji napędzany przez AI dla platform e-commerce, umożliwiając wielu interesariuszom współpracę w sposób bezpieczny.
6. Interoperacyjność i Wymiana Danych
DIN ułatwiają bezproblemową wymianę danych w różnych branżach i na różnych platformach, dostarczając AI bogatsze zbiory danych w celu poprawy dokładności i wydajności. Protokoły interoperacyjności blockchaina pozwalają wielu sieciom na bezpieczne dzielenie się danymi.
Przykład: Pojazdy autonomiczne mogą wykorzystać DIN do dzielenia się danymi o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym, poprawiając systemy nawigacji oparte na AI.
7. Możliwość Audytu i Odpowiedzialność
Przejrzystość blockchaina zapewnia, że decyzje AI mogą być audytowane i śledzone z powrotem do ich źródeł danych. Jest to kluczowe dla branż z surowymi wymaganiami dotyczącymi zgodności.
Przykład: Modele AI w opiece zdrowotnej DIN mogą dostarczać wyjaśnialne diagnozy, a blockchain rejestruje, jak i dlaczego podjęto decyzje.
🕵♀️🔥👀
DIN czynią AI mądrzejszym i bardziej niezawodnym, łącząc bezpieczeństwo, przejrzystość i decentralizację blockchaina z zdolnością AI do przetwarzania danych. Ta współpraca pomaga poprawić branże takie jak finanse, opieka zdrowotna i łańcuchy dostaw, jednocześnie rozwiązując problemy takie jak prywatność danych, własność i dokładność.