مؤخراً، حاولت تدريب الذكاء الاصطناعي على السلسلة في منصة OpenLedger، كانت هذه العملية مثيرة ومليئة بالتحديات. عندما أنهيت أول نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه على السلسلة، شعرت وكأني في تجربة سحرية رقمية. كانت عملية التدريب بأكملها تشبه نسج غلاف رقمي شفاف ولكنه يحمي الخصوصية بشكل مثالي.

لرؤية نموذج الكشف عن الأهداف يكمل آخر تكرار له على blockchain، حتى أنني سهر حتى الساعة الثالثة صباحًا. تتدفق سجلات التدريب بين عقد التحقق، مما يؤدي في النهاية إلى إنشاء سجل دقيق لا يمكن تغييره. من المدهش أنه على الرغم من أنني أستطيع رؤية قيم التجزئة وهياكل نماذج المشاركين الآخرين ومؤشرات الأداء النهائية، إلا أن البيانات الأصلية كانت كما لو كانت تحت تأثير سحر الاختفاء، تاركةً فقط الالتزام الرياضي يتلألأ على السلسلة.

تتمتع هذه التقنية بآفاق واسعة للتطبيق. على سبيل المثال، يقوم فريق طبي بتدريب نموذج التعرف على الأمراض على المنصة. نظرًا لمتطلبات الامتثال الصارمة، يحتاجون إلى إثبات للجهات التنظيمية أنه لم يتم تسريب خصوصية المرضى أثناء عملية التدريب. تلعب آلية الإثبات بدون معرفة من OpenLedger دورًا حاسمًا هنا - حيث يمكن للمتحققين تأكيد أن النموذج تم تدريبه على بيانات متوافقة دون الحاجة إلى الوصول إلى الصور الأصلية للأشعة المقطعية.

التدريب على الذكاء الاصطناعي على السلسلة ليس مجرد تقدم تقني، بل هو أيضًا طريق لتحقيق التوازن بين حماية الخصوصية واستخدام البيانات. إنه يظهر لنا مستقبلًا رائعًا يمكن فيه الاستفادة الكاملة من البيانات مع الحفاظ على خصوصية الأفراد بشكل فعال. إن تطور هذه التكنولوجيا بلا شك سيحدث تغييرات ثورية في مجال الذكاء الاصطناعي، فلننتظر المزيد من إمكانياتها.