AI training e blockchain: un’opportunità imperdibile secondo il co-fondatore di Aptos

Uso del blockchain per il consenso nell’addestramento dell’IA

In un contesto in cui l’intelligenza artificiale (IA) ha assunto un ruolo predominante, il tema del consenso nell’utilizzo dei contenuti per l’addestramento degli algoritmi è diventato centrale. Avery Ching, co-fondatore e CTO di Aptos, ha suggerito che il blockchain rappresenta una soluzione ideale per affrontare tali questioni. Durante il suo intervento all’India Blockchain Week 2024, Ching ha messo in luce come questa tecnologia possa fornire meccanismi chiari e sicuri per ottenere il consenso degli autori riguardo all’uso delle loro opere nei processi di addestramento dell’IA.

Ad esempio, i contenuti provenienti da eventi o articoli di notizie potrebbero essere utilizzati per formare modelli di IA. Tuttavia, si pone la questione se tali contenuti debbano essere resi disponibili per questo scopo. Il blockchain, grazie alla sua natura immutabile, offre un modo per gestire e centralizzare queste decisioni, consentendo agli autori di esercitare un maggiore controllo sulle loro opere. Ching ha affermato che questa struttura di controllo è particolarmente vantaggiosa nell’era della digitalizzazione, dove è fondamentale avere chiarezza e trasparenza nell’uso dei dati personali.

Come il blockchain migliora il controllo sui dati di addestramento dell’IA

Esempi pratici di applicazione su piattaforme social

Ching ha evidenziato potenziali applicazioni concrete del blockchain sulle piattaforme social, dove il volume di contenuti generati è immenso. Ad esempio, su piattaforme come Facebook e Instagram, dove ogni giorno vengono caricati miliardi di post, la gestione dei dati di addestramento dell’IA diventa complessa. La capacità di implementare meccanismi di consenso su ogni singolo pezzo di contenuto potrebbe rivoluzionare il modo in cui i dati vengono utilizzati per l’addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale.

Con l’adozione di tecnologie blockchain, gli utenti potrebbero avere strumenti per gestire il consenso riguardo ai loro contenuti. Immaginate un’interfaccia in cui un utente possa facilmente autorizzare o negare l’uso di un post specifico per l’addestramento di modelli di IA. Questo tipo di trasparenza non solo favorirebbe un utilizzo etico dei dati, ma creerebbe anche un rapporto di fiducia tra le piattaforme e i loro utenti. Ching ha ribadito che questa struttura sarebbe particolarmente efficace nel mantenere l’integrità e la proprietà dei contenuti, valori fondamentali nell’era delle informazioni digitali.

Inoltre, la possibilità di tracciare l’utilizzo dei contenuti attraverso un registro decentralizzato contribuirebbe a ridurre le controversie legali legate all’uso non autorizzato dei dati. Ciò non solo migliorerebbe la governance dei contenuti, ma aprirebbe nuove strade anche per monetizzare i diritti d’autore in modo più equo, consentendo agli utenti di ricevere compensi per l’utilizzo dei loro contributi nell’addestramento delle IA.

Esempi pratici di applicazione su piattaforme social

Le sfide della scalabilità nell’implementazione del consenso

Avery Ching ha sottolineato le difficoltà associate all’applicazione pratica della tecnologia blockchain nelle piattaforme social, specialmente considerando il vasto numero di contenuti prodotti quotidianamente. Su piattaforme come Facebook, le interazioni quotidiane si traducono in miliardi di post, immagini e video. Ciò comporta la necessità di una gestione altamente efficiente e scalabile delle autorizzazioni per l’uso di queste informazioni nell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.

La creazione di meccanismi di consenso basati su blockchain per ciascun contenuto caricato implica un volume di transazioni che può rapidamente diventare insostenibile. Ching ha evidenziato come l’aggiunta di controlli a livello di singolo pezzo di dati comporti inevitabilmente un aumento della throughput delle transazioni e conseguentemente dei costi operativi. Questo mette in discussione la fattibilità di implementare un sistema del genere su larga scala, dato che le piattaforme esistenti già si trovano a dover gestire enormi volumi di dati.

Per affrontare queste sfide, Aptos sta lavorando per sviluppare soluzioni che supporteranno l’efficacia nell’uso della blockchain per la gestione del consenso. L’obiettivo è rendere la tecnologia scalabile e sostenibile, in modo che possa essere applicata anche nei contesti più complessi dove la quantità di dati è immensa, garantendo al contempo che i diritti degli autori siano rispettati. È chiaro che, mentre il potenziale del blockchain per migliorare il controllo sui dati è evidente, la strada verso la sua implementazione su larga scala è ricca di sfide da affrontare.

Le sfide della scalabilità nell’implementazione del consenso

Avery Ching ha messo in luce le notevoli difficoltà che emergono nell’applicazione della tecnologia blockchain all’interno di piattaforme social, specialmente alla luce del numero esorbitante di contenuti generati ogni giorno. In contesti come quelli di Facebook e Instagram, dove milioni di post, foto e video vengono pubblicati quotidianamente, è fondamentale garantire una gestione estremamente efficiente delle autorizzazioni riguardo l’utilizzo di tali informazioni per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale.

La creazione di un sistema di consenso basato su blockchain per ogni singolo pezzo di contenuto solleva inevitabilmente preoccupazioni relative al volume di transazioni necessario, il quale può rapidamente diventare insostenibile. Ching evidenzia come l’integrazione dei controlli su ogni singolo contenuto aumenti notevolmente il throughput delle transazioni, con conseguenti costi operativi elevati. Questi fattori pongono interrogativi sulla praticabilità di un’infrastruttura simile, considerando che le piattaforme già affrontano sfide significative nella gestione dell’enorme mole di dati in circolazione.

Per affrontare tali complessità, Aptos sta lavorando a soluzioni che otterranno l’efficienza necessaria per supportare l’implementazione della blockchain nella gestione del consenso. L’intento è quello di sviluppare sistemi scalabili e sostenibili, idonei a operare in contesti ad alta densità di dati, senza compromettere i diritti e il controllo degli autori sui propri contenuti. L’evidente potenziale del blockchain nel migliorare il controllo sui dati si scontra tuttavia con una serie di sfide operative, che necessitano di un’attenta considerazione e innovazione strategica.

Il futuro del consenso nel contesto dell’IA e del blockchain

Avery Ching ha delineato un’aspettativa chiara sul futuro dell’interazione tra blockchain e intelligenza artificiale (IA), sottolineando l’importanza di strutture solide per il consenso. Con l’evoluzione continua delle tecnologie IA, emerge la necessità di modelli di consenso più sofisticati che riflettano l’ampiezza e la complessità dei dati utilizzati. L’implementazione di un sistema di consensi decentralizzati potrebbe non solo migliorare la trasparenza, ma anche garantire che i diritti degli autori siano rispettati in modo sistematico e uniforme.

In particolare, l’interconnessione tra IA e blockchain può sviluppare un ecosistema in cui i creatori di contenuti disporranno di strumenti adeguati per monitorare e gestire l’utilizzo delle loro opere. Questo approccio permette di costruire una relazione di fiducia tra le piattaforme tecnologiche e gli utenti, portando a una maggiore collaborazione e un senso di sicurezza. Ching suggerisce che un futuro in cui i diritti degli autori sono centralizzati tramite blockchain presenta vantaggi significativi nella mitigazione delle controversie legali riguardanti l’uso non autorizzato dei dati.

Inoltre, con l’aumento dell’automazione e dell’uso di modelli di IA, è fondamentale che vi siano meccanismi di audit per garantire che il consenso sia stato ottenuto in modo appropriato. Attraverso tecnologie decentralizzate, sarà possibile tracciare ogni interazione e autorizzazione, creando un registro chiaro e inequivocabile delle decisioni di consenso. Ching prevede che tale evoluzione diventerà un elemento chiave nel discorso sul futuro dell’IA, rendendo il consenso una componente intrinseca e integrata nei processi di sviluppo e utilizzo delle applicazioni di intelligenza artificiale.