DIN (Mạng thông tin phi tập trung) là một nền tảng nơi người dùng có thể chia sẻ dữ liệu của họ cho AI và nhận được phần thưởng 🎁 đổi lại. Nó đảm bảo an ninh và tính minh bạch của dữ liệu thông qua công nghệ blockchain. Người dùng được thưởng bằng token hoặc tiền điện tử cho sự đóng góp của họ.
DIN kết hợp công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo (AI) để mở khóa các khả năng thông minh dữ liệu tiên tiến. Bằng cách tận dụng sức mạnh của cả hai lĩnh vực, DIN nâng cao khả năng truy cập, bảo mật và tính hữu dụng của dữ liệu trong các quy trình điều khiển bởi AI. Đây là cách mà họ đạt được điều này:
1. Quyền sở hữu và kiểm soát dữ liệu
DIN cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát dữ liệu của họ thông qua các cơ chế dựa trên blockchain. Thay vì các thực thể tập trung sở hữu và kiếm tiền từ dữ liệu, người dùng có thể chia sẻ dữ liệu của họ một cách an toàn cho việc đào tạo và ứng dụng AI trong khi vẫn giữ quyền sở hữu. Hợp đồng thông minh đảm bảo việc sử dụng dữ liệu này một cách minh bạch và công bằng.
Ví dụ: Người dùng trên một DIN chăm sóc sức khỏe có thể chia sẻ hồ sơ y tế ẩn danh cho nghiên cứu do AI điều khiển trong khi vẫn giữ quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu của họ.
2. Tính toàn vẹn dữ liệu và niềm tin
Blockchain cung cấp các bản ghi không thể thay đổi, đảm bảo tính toàn vẹn và xác thực của dữ liệu. Các hệ thống AI phụ thuộc vào dữ liệu chính xác và không thể làm giả để học tập và ra quyết định hiệu quả. DIN đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng bởi các mô hình AI có thể xác minh, giảm thiểu thiên lệch và sai sót.
Ví dụ: Các DIN chuỗi cung ứng sử dụng blockchain để theo dõi nguồn gốc sản phẩm và tích hợp AI để dự đoán nhu cầu hoặc tối ưu hóa logistics.
3. Chia sẻ dữ liệu có động lực
DIN thường kết hợp tokenomics để khuyến khích chia sẻ dữ liệu. Những người đóng góp được thưởng cho việc cung cấp các tập dữ liệu có giá trị, đảm bảo một dòng chảy ổn định của dữ liệu chất lượng cao cho các mô hình AI.
Ví dụ: Một nền tảng mạng xã hội phi tập trung có thể thưởng cho người dùng bằng token cho việc đóng góp vào các tập dữ liệu được sử dụng để cải thiện các thuật toán AI.
4. AI bảo vệ quyền riêng tư
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như chứng minh không biết và học tập liên kết, DIN cho phép AI phân tích các tập dữ liệu được mã hóa hoặc phân phối mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư của người dùng. Blockchain đảm bảo rằng các chính sách và thỏa thuận về quyền riêng tư được thực thi một cách minh bạch.
Ví dụ: Các mô hình điểm tín dụng sử dụng AI trong DIN tài chính có thể truy cập lịch sử giao dịch mà không tiết lộ thông tin cá nhân nhạy cảm.
5. Các mô hình AI phi tập trung
DIN hỗ trợ AI phi tập trung, nơi các mô hình được đào tạo và triển khai trên các mạng phân phối. Điều này loại bỏ sự phụ thuộc vào các thực thể tập trung và giảm thiểu rủi ro điểm thất bại đơn lẻ.
Ví dụ: Một DIN có thể lưu trữ một hệ thống gợi ý được hỗ trợ bởi AI phi tập trung cho các nền tảng thương mại điện tử, cho phép nhiều bên liên quan hợp tác một cách an toàn.
6. Tính tương tác và trao đổi dữ liệu
DIN tạo điều kiện cho việc trao đổi dữ liệu liền mạch giữa các ngành và nền tảng đa dạng, cung cấp cho AI các tập dữ liệu phong phú hơn để cải thiện độ chính xác và hiệu quả. Các giao thức tương tác của blockchain cho phép nhiều mạng chia sẻ dữ liệu một cách an toàn.
Ví dụ: Các phương tiện tự lái có thể sử dụng một DIN để chia sẻ dữ liệu giao thông theo thời gian thực, cải thiện các hệ thống điều hướng do AI điều khiển.
7. Khả năng kiểm toán và trách nhiệm
Sự minh bạch của blockchain đảm bảo rằng các quyết định của AI có thể được kiểm toán và truy nguyên về nguồn dữ liệu của chúng. Điều này rất quan trọng đối với các ngành có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt.
Ví dụ: Các mô hình AI trong DIN chăm sóc sức khỏe có thể cung cấp chẩn đoán có thể giải thích, với blockchain ghi lại cách và lý do các quyết định được đưa ra.
🕵♀️🔥👀
DIN làm cho AI thông minh và đáng tin cậy hơn bằng cách kết hợp sự bảo mật, minh bạch và phi tập trung của blockchain với khả năng xử lý dữ liệu của AI. Sự hợp tác này giúp cải thiện các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe và chuỗi cung ứng trong khi giải quyết các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, quyền sở hữu và độ chính xác.