Блокчейн и искусственный интеллект: как примирить два сверхразума

Машинное обучение, нейросети, глубокое обучение — все эти составляющие искусственного интеллекта (ИИ) отвечают за обработку и анализ данных, тогда как блокчейн призван обеспечить безопасность при хранении и передаче информации. На первый взгляд, две эти технологии не вступают в противоречие, однако сегодня ИИ способствует сосредоточению чувствительной информации в руках централизованных корпораций, таких как Google, Facebook, Amazon, Alibaba, Netflix, а блокчейн стремится передать контроль пользователям — и при таком подходе противоречие становится очевидным.

При этом нельзя утверждать, что персональные данные используются без разрешения: почти каждая платформа имеет «Условия и положения», которые пользователи принимают, не читая. «Предупреждение о приватности! Вы знали? В 2010 году политика приватности Facebook была длиннее, чем конституция США», — написал пользователь Facebook в декабре прошлого года. Двусмысленные формулировки в таких документах предоставляют владельцам социальных медиа не только доступ к пользовательским данным, но и возможность обмениваться ими с другими платформами. А акт CLOUD, подписанный Трампом 21 марта, облегчил правительствам (в том числе иностранным) доступ к данным американских граждан.

Сохраняя историю поиска, посещения, интересы, лайки, платформы обеспечивают «пользователецентричность», предоставляя индивидуальную подборку рекламы, новостей и даже показывая обновления на страницах друзей выборочно — в середине декабря американка Карин Вайнио предъявила претензии к политике Facebook, сообщив, что лента скрывала новости о болезни ее друга якобы потому, что он был не слишком активен в сети. В результате девушка узнала о его смерти только через несколько дней. И хотя люди по большей части предпочитают жертвовать приватностью в обмен на удобство, в прошлом году, еще до скандала с Cambrige Analityca, пользователи Facebook начали активно проявлять недовольство политикой платформы: от подачи судебных исков до первых призывов к удалению аккаунтов. «На днях занималась рождественским шопингом на работе, и вещи, которые я просматривала с рабочего компьютера, теперь в моей рекламе на Facebook на телефоне, приватности не существует», — писала пользовательница под ником @natalieboyd_x. В марте основатель WikiLeaks Джулиан Ассанж опубликовал краткое руководство по тому, как увидеть «все, что Facebook имеет на вас» в одном файле.

Издание The Block выделяет еще один вид «хранилища личных данных», набирающий популярность, а именно — персональных ассистентов, таких как Amazon Echo или Alexa. Добровольно передавая им личную информацию, пользователи часто игнорируют простые вопросы: какие данные собираются с этих устройств, как они защищаются и шифруются, как они могут сочетаться с другими данными и скомпрометировать приватность.

И хотя использование ИИ для сбора личной информации стало наиболее распространенным способом применения этой технологии, блокчейн может помочь изменить репутацию ИИ, если механизмы искусственного интеллекта будут обрабатывать те данные, которые надежно хранятся на распределенном реестре и не контролируются одним централизованным предприятием. При этом с помощью приватных и публичных ключей пользователь сам определяет, кому предоставлять доступ к персональным данным. А для тех, кто хочет еще больше защитить личную информацию от третьих лиц, блокчейн, основанный на ИИ, предоставит децентрализованную идентификацию.

Помимо использования личных данных корпорациями, другая значимая уязвимость централизованного хранения информации — угроза взлома базы данных. Блокчейн сам по себе обеспечивает высокий уровень безопасности, что демонстрируют, к примеру, децентрализованные биржи. Блокчейн-сеть бирж находится сразу на нескольких серверах, и хакеру приходится получить доступ не к одной, а сразу к нескольким точкам доступа, что существенно усложняет атаку. ИИ также вносит вклад в повышение безопасности. Алгоритмы машинного обучения могут «быть натренированы» на создание высокоперсонализированных пользовательских моделей, помогая  в режиме реального времени обнаруживать отклонения от привычной модели и идентифицируя их как потенциальные попытки взлома. Эти алгоритмы, основанные на сформированных искусственным интеллектом моделях и использующие другие данные (в том числе биометрические или транзакционные), могут самообучаться и приспосабливаться к пользовательскому поведению, наращивая защитный барьер. Более того, ИИ-технологии стремятся к созданию алгоритмов, которые могут анализировать данные даже в зашифрованном состоянии, что существенно повышает безопасность.

Блокчейн призван помочь не только пользователям, но и компаниям, которые, собирая личные данные, вынуждены тратить часть бюджета на дорогостоящие процедуры по соблюдению стандартов защиты пользовательских данных. Один из таких стандартов — Общий регламент по защите данных (GDPR) — был принят ЕС в 2016 году и вступил в силу в мае этого года. Он усилил защиту личной информации граждан ЕС и имеет экстерриториальное действие, то есть распространяется на все компании, которые обрабатывают персональные данные резидентов и граждан ЕС, вне зависимости от расположения этих компании.

Бернард Марр, контрибьютор Forbes, отмечает, что блокчейн также поможет отслеживать, понимать и объяснять решения, принятые ИИ, поскольку иногда «логику» ИИ сложно понять человеку. Такие недопонимания происходят потому, что ИИ способен оценивать большое количество переменных и распознавать, какие из них важны в контексте его основного задания. Например, планируется, что ИИ-алгоритмы будут все больше использоваться для оценки финансовых транзакций, то есть для того, чтобы определять, какие операции являются мошенническими и должны быть отменены или тщательно расследованы. Однако в первое время такие задания будут находиться в тестовом режиме и должны контролироваться человеком. А учитывая огромное количество данных, которые принимаются в расчет при подобных заданиях, отследить их все будет практически невозможно. Например, Walmart передает ИИ данные обо всех транзакциях, совершенных в филиалах магазина за месяц, чтобы знать, куда нужно направить новые товары. Если вся эта информация будет записываться на блокчейн, процесс ее проверки значительно упростится. Кроме того, это исключит возможность подмены данных. Более глобально такая практика относится к повышению доверия к ИИ в целом: фиксация его «шагов» на блокчейне повысит прозрачность принятия решений и позволит заглянуть внутрь мозга робота.

Марр также считает, что ИИ может управлять блокчейнами лучше, чем люди или обычные компьютеры. Сегодня компьютеры используют большое количество вычислительных мощностей, решая сложные задачи «грубой силой». В качестве примера Марр приводит алгоритмы хэширования, применяющиеся в процессе майнинга биткоина: в данном случае компьютер просто перебирает все комбинации символов, пока не будет найдена та, которая подтверждает транзакцию. ИИ может усовершенствовать этот процесс благодаря функции машинного обучения: если предоставить ему «правильные данные для тренировки», он быстро обучится и смоделирует идеальный майнинговый алгоритм.

Эран Эял, CEO Shopin — децентрализованного приложения для шопинга — отмечает, что блокчейн демократизирует ИИ. Сегодня персонализированные рекомендации являются прерогативой крупных корпораций вроде Amazon, однако вскоре, считает Эял, собирать качественную и точную информацию о предпочтениях пользователей смогут бизнесы любого размера. И проблема мелких ритейлеров не в стоимости ИИ-систем, которые становятся все более и более доступными, а в том, что они, как правило, не имеют возможности собирать пользовательские данные с нескольких устройств и вынуждены полагаться на третьи стороны, которые из-за режима «сломанного телефона» могут предоставлять неактуальную информацию. Блокчейн же позволяет создать открытую децентрализованную базу данных, при этом гарантируя пользователям полный контроль над личной информацией. Покупатели могут открыть доступ к своим покупками для тех магазинов, где они являются постоянными клиентами, и эти данные будут записываться на блокчейн, тем самым делая рекламу по-настоящему ориентированной на покупателя и санкционированной им самим. При этом предполагается, что сотрудники магазинов никогда не увидят историю покупок конкретного пользователя: вместо этого ИИ будет анализировать покупки и сравнивать их с предложениями того или иного ритейлера. Сочетание ИИ и блокчейна в сфере торговли не только повысит точность рекомендаций, но и будет способствовать глобальной децентрализации, сосредотачивая личные данные не в руках отдельной централизованной корпорации, но в общей распределенной сети. По этому принципу блокчейн может сформировать открытый, общий, децентрализованный уровень данных в любой сфере: правительства смогут анализировать трафик или плохие участки дороги, разработчики приложений — определять потребность в определенном сервисе, страховые компании — формировать пакеты для покрытия индивидуальных нужд.

Ряд компаний уже влились в пока относительно свободную нишу ИИ-блокчейнов. «Глобальная ИИ-сеть» SingularityNET в декабре привлекла $36 миллионов на расширение платформы, а в феврале заключила партнерство с блокчейн-проектом Nexus Earth, в рамках которого компании будут изучать возможности совмещения ИИ и блокчейна, стремясь решить сегодняшние проблемы ИИ и сделать его более децентрализованным, доступным и служащим на благо пользователей, а не корпораций. Еще один проект, собравший $50 миллионов за 8 часов, — распределенная платформа синтетических данных нейронной сети Neuromation. Проект специализируется на создании приложений глубокого обучения и в прошлом году представил технологию визуального распознавания товаров Image Recognition. DeepSee — медиа-платформа, которая предоставляет «решение проблемы фейковых новостей». Она хочет стать «всем-в-одном», представив нечто вроде децентрализованных Reddit, Youtube, Medium и Twitter. При этом DeepSee будет использовать те же механизмы машинного обучения, что и Facebook, но перенесет их на честную блокчейн-платформу, гарантирующую прозрачность настроек приватности, а также награждающую пользователей за качественный контент по типу Steemit.

В сфере здравоохранения люди особенно неохотно делятся личной информацией. Но ИИ-блокчейны могут это изменить. Например, ИИ-компания Deep Mind, приобретенная Google, уже внедряет блокчейн для более высокой защиты данных о здоровье пользователей. В феврале Neuromation также вступил в сферу здравоохранения, заключив партнерство с децентрализованым маркетплейсом персональных данных Longenesis. «Миссия Neuromation — помогать компаниям использовать нашу платформу для самого быстрого и дешевого анализа данных. Мы считаем, что все индустрии, включая здравоохранение, выиграют от использования гибкой блокчейн-платформы для исследования информации», — сказал CEO Neuromation Максим Прасолов. В свою очередь, Longenesis намерен предоставлять частным лицам контроль над собственными персональными данными: люди смогут не просто безраздельно владеть собственной чувствительной информацией, но и монетизировать ее, передавая определенные данные корпорациям, исследовательским институтам и медучреждениям по своему усмотрению. К таким данным относятся не только история болезни или генетический профиль, но и, например, результаты анализов. «Наша цель — создать экономику данных», — говорит Александр Жаворонков, один из руководителей Longenesis Limited.

Еще один сервис, стремящийся революционизировать медицину с помощью блокчейна и ИИ — doc.ai, который превращает каждый смартфон в личного врача. Сервис позволяет собирать медицинские данные и безопасно хранить их в зашифрованном виде на блокчейне, а также предсказывать возможные угрозы здоровья, исходя из индивидуального генома, и получать вознаграждение «за вклад в поддержание здоровья будущих поколений».

Проект Skychain работает с технической стороной «модернизированного здравоохранения», совершенствуя нейросети и «тренируя» их для решения специфических медицинских задач. Skychain хочет соединить разные группы людей: провайдеров данных в сфере здравоохранения, ИИ-разработчиков, майнеров, врачей и пациентов, каждый из которых будет вносить вклад в «тематическое обучение» ИИ. Провайдеры данных будут получать вознаграждение за предоставление информации, майнеры — за предоставление вычислительных мощностей, ИИ-разработчики на основе полученных данных будут разрабатывать нейросети и получать токены, когда используется именно их сеть, а врачи и пациенты смогут применять сотни нейросетей одновременно для получения наиболее точного диагноза.