DBC Deep Dive - Decentrale technologie en AI: de perfecte symbiose?
Dit artikel is onderdeel van de reeks #DBCDeepDives over Digital Assets en Web3 in samenwerking met Descryptor.
Met de razendsnelle vooruitgang van ChatGPT en andere indrukwekkende AI-tools die beschikbaar zijn voor het grote publiek rijst de vraag steeds vaker: hoe behouden we controle over kunstmatige intelligentie? Deze vraag werd onlangs ook geuit door vooraanstaande tech-figuren en AI-experts in een open brief waarin werd opgeroepen tot een pauze van zes maanden in de verdere ontwikkeling van AI. De kans dat zo'n pauze er daadwerkelijk komt, is klein. In het licht van de recente AI-ontwikkelingen wordt ook steeds meer gewezen op blockchain als mogelijke oplossing. De decentrale technologie, blockchain, zou de centrale technologie, AI, in toom kunnen houden. Het idee van de Yin en Yang der technologieën. Maar hoe realistisch is dat? En hoe zou dat in de praktijk werken? Die verdere uitwerking of toelichting ontbreekt dikwijls. In dit artikel duiken we daarom dieper in deze materie. Twee kanttekeningen zijn van belang voor de rest van dit artikel:
In veel van de voorbeelden die we tegenkwamen wordt gerept over “blockchain” terwijl het dikwijls gaat over een scala aan uiteenlopende decentrale technologieën. Omwille van de zuiverheid hanteren wij dan ook zoveel mogelijk de term decentrale technologie(ën) in dit artikel indien het niet om de specifieke inzet van een blockchain gaat.
We proberen enkele niet of beperkt onderbouwde claims over de toegevoegde waarde van de combinatie van decentrale technologie en AI nader uit te werken. Om de lengte van het artikel enigszins binnen de perken te kunnen houden, worden niet alle aspecten van de opgevoerde combinaties belicht.
Decentrale technologie wordt op verschillende manieren als tegenhanger gepresenteerd voor AI; we zullen de belangrijkste aspecten hiervan bespreken. Deze aspecten kunnen gedeeltelijk overlappen.
Decentraal businessmodel
Michael Casey, de chief content officer van Coindesk, ziet blockchain als een middel om verdere centralisatie van AI te voorkomen. De centralisatie van het internet (Web2) heeft geleid tot "surveillancekapitalisme" door bedrijven zoals Google, Facebook en Amazon. Om te voorkomen dat dezelfde problemen zich voordoen in de AI-industrie, moeten AI-ontwikkelaars worden aangemoedigd om manieren te bedenken om het monopolistische model te omzeilen. Casey ziet als een van de belangrijke oplossingsrichtingen het ontwikkelen van een gedecentraliseerd eigendoms- en bestuursmodel. Daarmee bedoelt hij, zo is onze inschatting, een systeem waarbij de gebruikers niet alleen het product zijn, maar ook regie hebben over de (verdere ontwikkeling van de) toepassing waarvan ze gebruik maken en ook voor hun gebruik worden beloond, bijvoorbeeld in financiële zin. Decentrale technologie kan daarbij behulpzaam zijn doordat dergelijke gedecentraliseerde eigendoms- en bestuursmodellen tokens kunnen worden gebruikt voor beloningen en besluitvorming. Dit zou concurrerende innovatie stimuleren en tegelijkertijd een zelfcorrigerend kader bieden dat die innovatie in de richting van het algemeen belang stuurt. Casey probeert met zijn column vooral het gesprek op gang te brengen en niet een alomvattende oplossing te presenteren. Een prikkelende gedachte die toch ook direct een paar hardnekkige vragen oproept. Waarom zouden AI-bedrijven, die baat hebben bij centrale macht, vrijwillig decentraliseren en het algemeen belang vooropstellen? En als die intrinsieke motivatie niet bestaat, verwachten we dan van de overheid dat zij de verplichting tot decentralisatie (van technologie) oplegt? Zeker in de VS, waar een belangrijk deel van de AI-innovatie plaatsvindt, lijkt de overheid blockchain niet per definitie te beschouwen als een ‘force for good’.
De veronderstelling die ten grondslag ligt aan het artikel van Casey en veel van de andere artikelen waarin zorgen worden geuit over surveillance-kapitalisme 2.0 is dat de meest relevante AI onder de controle zal staan van Big Tech. Er is ook tegengeluid dat stelt dat de kans daarop juist klein is. In een uitgelekt intern stuk van Google betoogt de - anonieme - auteur dat de recente ontwikkelingen van de open-source community met taalmodellen laten zien dat deze de capaciteiten van bedrijven zoals Google en OpenAI overtreffen. Open-source modellen zijn sneller, meer aanpasbaar, privé en in verhouding tot hun gewicht capabeler dan de modellen van Google. Ze kunnen dingen doen met een fractie van de kosten en tijd die nodig zijn voor de modellen van Google (en hun concurrenten). Indien deze analyse correct is, dan zouden we juist afkoersen op een toekomst waarin AI-modellen open source worden. Niet het exclusief bezit van modellen, maar het onderscheidend vermogen van bedrijven om een dergelijk model te finetunen voor een specifieke taak of met persoonlijke data die men al van gebruikers bezit zal dan doorslaggevend zijn voor zakelijk succes.
Data-integriteit
Data-integriteit is cruciaal voor het succes van AI-toepassingen, aangezien AI-systemen afhankelijk zijn van betrouwbare en accurate gegevens om effectief te functioneren. En daar zou decentrale technologie bij kunnen helpen, zo wordt gesteld.
Een belangrijke use case van decentrale technologie is het waarborgen van gegevensbeveiliging. Een decentrale blockchain registreert transacties op een veilige, onveranderlijke en doorzichtige wijze. Het systeem bestaat uit blokken die ketens vormen door cryptografische verbindingen. De data in elk blok zijn gecodeerd en kunnen enkel worden gewijzigd met de consensus van alle netwerkdeelnemers. Dit maakt manipulatie of vervalsing van gegevens nagenoeg onmogelijk.
In het kader van databeveiliging en AI kan decentrale technologie worden ingezet om een gedecentraliseerd en transparant systeem te ontwikkelen voor het beheer en toezicht op data die door AI-systemen worden gebruikt. Bijvoorbeeld door de data op de blockchain te 'verankeren', wat inhoudt dat een referentie naar de data wordt opgeslagen en beschermd door de inherente beveiliging van de blockchain. Dit hoeft overigens niet te betekenen dat alle data worden opgeslagen op een blockchain. Sterker nog, daar zijn blockchains in de regel juist niet geschikt voor. Vaak zal het gaan om een op de blockchain vastgelegde verwijzing naar elders opgeslagen data. Een specifiek voorbeeld van deze aanpak is de inzet van verifiable credentials en decentralized identifiers die het mogelijk maken om data off-chain in wallets op te slaan, terwijl de herkomst en integriteit ervan cryptografisch verifieerbaar blijft. De blockchain wordt gebruikt voor het opslaan van DID-documenten van organisaties, waardoor iedereen de public key van de uitgever kan vinden via de blockchain.
Audit trails
Door alle besluiten, acties en data die een AI-systeem genereert op een blockchain op te slaan, ontstaat een heldere en onveranderlijke audit trail. Dit stelt belanghebbenden zoals gebruikers, ontwikkelaars, toezichthouders en andere betrokkenen in staat om de acties van de AI te controleren en te begrijpen hoe bepaalde besluiten zijn genomen. Hierbij rijst de vraag of daadwerkelijk gedecentraliseerde protocollen schaalbaar genoeg zijn om een potentieel enorme hoeveelheid besluiten, acties en gegevens te registreren (tegen lage transactiekosten).
Provenance: vertrouwen in inhoud
In een tijdperk waarin AI-toepassingen geavanceerder worden en zelfstandig hoogwaardige content produceren, is de herkomst van content cruciaal om vertrouwen te waarborgen. Dit roept vragen op over de echtheid van deze content en de mogelijke impact op de maatschappij. De opkomst van deepfake-technologieën en synthetische media maakt het steeds lastiger om echt van kunstmatig te onderscheiden. Het voorbeeld van de paus in een witte puffer jas toont dit probleem goed aan. Hoewel dit specifieke geval onschuldig lijkt, kunnen dergelijke situaties ook leiden tot verkeerde informatie, manipulatie en maatschappelijke onrust.
Blockchain kan een belangrijke rol spelen bij het waarborgen van de herkomst en het vertrouwen in online content. Organisaties zoals Wordproof in Nederland werken aan oplossingen die de betrouwbaarheid van content kunnen verbeteren door de oorsprong ervan te verifiëren. De meerwaarde van een dergelijke aanpak ten opzichte van bronvermelding door een AI-toepassing is dat het niet nodig is om te vertrouwen op (de ontwikkelaars van) die specifieke toepassing.
AI-gegenereerde afbeelding door Pablo Xavier (bron)
Digitale identiteit
In een tijd waarin online interacties steeds meer deel uitmaken van ons dagelijks leven, is het belangrijk om met zekerheid te weten met wie of wat we te maken hebben. Dit geldt voor zowel sociale interacties, financiële transacties, toegang tot online diensten en platforms en toegang tot data van gebruikers. Daarnaast is het belang om te voorkomen dat AI algoritmen persoonsgegevens op grote schaal kunnen misbruiken of ongeautoriseerd te gebruiken. Digitale bescherming is noodzakelijk.
Een betrouwbare en veilige digitale identiteit is essentieel om online fraude, identiteitsdiefstal en misbruik te voorkomen. Het biedt ook een manier om privacy, vertrouwen en verantwoordelijkheid te waarborgen. Self Sovereign Identity is een digitale identiteit die autonoom is: alleen jij hebt hier de controle over en niemand kan achterhalen wanneer en waarvoor je het gebruikt. Dit soort decentrale digitale identiteiten kunnen helpen door autorisaties voor datagebruik in te richten rondom een systeem van attributen en verificaties daarvan. Dit voorkomt dat een algoritme toegang zonder voorafgaande toestemming krijgt tot data van gebruikers. En andersom worden algoritmeontwikkelaars gedwongen om aantoonbaar te maken dat eventueel gebruikte persoonlijke informatie met consent wordt gebruikt.
Blockchain kan van toegevoegde waarde zijn bij het gebruik van SSI doordat het een gedecentraliseerd, veilig en transparant systeem biedt voor het beheren en verifiëren van identiteiten. Dit zorgt voor meer controle over persoonlijke gegevens, vermindert afhankelijkheid van centrale autoriteiten en verhoogt de betrouwbaarheid van verifieerbare gegevens. Dit kan worden gedaan met behulp van cryptografische technieken, zoals digitale handtekeningen en zero-knowledge proofs, die de authenticiteit van gegevens waarborgen zonder de privacy van de gebruiker in gevaar te brengen.
Decentrale marktplaatsen
Decentrale gegevensmarktplaatsen op basis van blockchain-technologie kunnen een belangrijke rol spelen in de ontwikkeling van AI-systemen. Ze bieden mogelijkheden voor gebruikers om hun gegevens veilig en gecontroleerd te delen, terwijl ze tegelijkertijd bijdragen aan het verbeteren van de nauwkeurigheid en eerlijkheid van AI-algoritmen. Gedecentraliseerde gegevensmarktplaatsen, zoals bijvoorbeeld Ocean Protocol en het daarop gebaseerde Future Mobility Marketplace en TRIALL, kunnen bijdragen aan het stimuleren van innovatie in de AI-sector. Toegang tot een bredere en meer diverse dataset kan leiden tot nieuwe inzichten en toepassingen, en het stelt kleinere spelers en onderzoekers in staat om te concurreren met grote bedrijven die beschikken over enorme hoeveelheden gegevens. Gebruikers kunnen worden gecompenseerd voor het delen van hun gegevens op de marktplaats, waardoor ze een financiële prikkel - in de vorm van (een) token(s) - krijgen om deel te nemen. Dit kan leiden tot een eerlijkere verdeling van de waarde die wordt gecreëerd door AI-systemen.
Tot slot
Concluderend biedt decentrale technologie inderdaad kansen om als technologische waakhond te fungeren in de wereld van kunstmatige intelligentie. Met toepassingen zoals decentralisatie van businessmodellen, beveiliging van gegevens, het creëren van audittrails, het waarborgen van de herkomst van content, het bevorderen van digitale identiteit en het faciliteren van gedecentraliseerde gegevensmarktplaatsen, heeft decentrale technologie het potentieel om controle en vertrouwen in AI te verbeteren.
Echter, om deze kansen te benutten en om te zetten in realiteit, is het belangrijk om het gesprek hierover specifiek en concreet te maken. De technische en regelgevende uitdagingen die gepaard gaan met de implementatie van decentrale technologie in AI-toepassingen mogen niet worden onderschat. Bovendien moet er worden nagedacht over de bereidheid van AI-bedrijven om hun huidige, gecentraliseerde macht vrijwillig op te geven en over de rol van de overheid in het bevorderen van decentralisatie.
Door samen te werken, door open en eerlijk te zijn over de mogelijkheden en beperkingen van deze technologieën en door een gezamenlijke visie te ontwikkelen, kunnen belanghebbenden uit de industrie, de academische wereld, het maatschappelijk middenveld en de overheid samenwerken om de meest veelbelovende toepassingen van decentrale technologie in AI te verkennen en te realiseren. Het is van cruciaal belang om dit gesprek nu te voeren, zodat we proactief kunnen handelen en technologie kunnen inzetten op een manier die het algemeen belang dient en bijdraagt aan een rechtvaardiger en duurzamer digitale toekomst.