Privacidad de datos e Inteligencia Artificial Descentralizada (DeAI). PARTE 1
El concepto de inteligencia artificial descentralizada (DeAI) es un nuevo paradigma que resuelve problemas relacionados con la privacidad de datos de los sistemas de IA centralizados. Este documento discute los sistemas de protección de datos, integraciones de blockchain y posibles usos por DeAI. Las soluciones de IA convencionales se basan en grandes volúmenes de datos almacenados en servidores centralizados, lo que pone en riesgo la privacidad de los usuarios ante posibles violaciones de datos. DeAI, sin embargo, se basa en tecnologías distribuidas como blockchain para restaurar la propiedad de los datos al usuario, mejorando la transparencia y la seguridad. El aprendizaje federado y la encriptación homomórfica son los enfoques que subyacen a los principios de DeAI. El aprendizaje federado permite el procesamiento local de datos en computadoras, con actualizaciones de modelo que solo se envían a un servidor central, y los datos en bruto no se envían. Este método es especialmente útil en el ámbito de la salud, donde los modelos de IA pueden ser entrenados utilizando datos de pacientes sin violaciones de privacidad. Un ejemplo es el marco DeCaPH, que apoya el aprendizaje colaborativo dentro de un entorno multi-hospitalario, garantizando asociaciones sensibles a la privacidad. Al usar blockchain como parte de DeAI, los contratos inteligentes pueden controlar el acceso a los datos; cuando el usuario consiente compartir datos, la operación se registra como permanente. Esto construye transparencia en los mercados de datos y evita amenazas a la privacidad. En la práctica, los agentes de IA conscientes de la privacidad de DeAI actúan como custodios de blockchain. Tales guardianes son una combinación de modelos de IA ligeros y blockchain que protegen la información de los usuarios.
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