Microsoft usa la blockchain per aiutare le aziende ad avere fiducia nell'intelligenza artificiale

Microsoft sta proponendo la Tecnologie blockchain come un modo per rendere l'intelligenza artificiale meno spaventosa per i suoi clienti aziendali.

Proprio come i consumatori che sono diffidenti nei confronti dell'intelligenza artificiale, le aziende sono restie a riporre la loro piena fiducia in una "scatola nera" in cui gli algoritmi di apprendimento automatico vengono applicati indiscriminatamente a vasti set di dati. Ma Microsoft, che aiuta migliaia di aziende a gestire i propri dati, sostiene che una blockchain può aggiungere fiducia e un certo grado di trasparenza, placando tali preoccupazioni.

Alla base di tutto questo c'è un nuovo strumento chiamato Azure Blockchain Data Manager, che il colosso del software ha rilasciato alla sua conferenza annuale Ignite a Orlando, in Florida, ma è stato oscurato dall'annuncio di una piattaforma per la creazione ditoken aziendali.

Blockchain Data Manager prende i dati on-chain e li collega ad altre applicazioni. Quindi i dati delle transazioni dai nodi o all'interno di smart contract possono essere inviati ad altri database o archivi di dati. Questi sono il tipo di luoghi in cui l'IA può essere distribuita o, nel caso della supply chain, dove le informazioni dell'Internet delle cose (IoT) possono essere utilizzate.

"Dalla produzione all'energia, dal settore pubblico alla vendita al dettaglio, l'intelligenza artificiale sta trasformando digitalmente le aziende in ogni settore verticale", ha affermato Marc Mercuri, responsabile del programma principale per l'ingegneria blockchain per Microsoft Azure, l'attività di cloud computing dell'azienda. "La blockchain può garantire che tutto, dagli algoritmi ai dati in entrata e in uscita, sia affidabile".

Agire come un'ancora di fiducia per l'analisi dei dati downstream potrebbe sembrare un'innovazione piuttosto astratta e modesta per la blockchain. Ma la blockchain da sola ha mostrato pochi vantaggi tangibili tra le aziende che hanno cavalcato l'onda iniziale di clamore.

Traccia dei dati

Un registro distribuito può essere utilizzato per esaminare la provenienza dei dati prima che l'IA li analizzi, ha affermato Mercuri. "Da dove provengono? Dove sono stati trasformati? Qual è stato il codice utilizzato per trasformarli? Quali sono stati l'input e l'output di quella trasformazione?"

Il concetto è plausibile per Avivah Litan, vicepresidente e analista di spicco di Gartner Research.

Blockchain, intelligenza artificiale e IoT potrebbero essere combinati per tracciare, ad esempio, le spedizioni di carne bovina biologica dall'Argentina, ha affermato.

In questo caso, la blockchain consentirebbe ai partecipanti di concordare tutte le condizioni e l'ubicazione esatta della spedizione, informando la strategia di distribuzione futura, ed è qui che potrebbe entrare in gioco l'intelligenza artificiale.

"Ora, potresti farlo senza blockchain", ha detto Litan, "ma con blockchain ottieni una versione condivisa e unica della verità e un registro di controllo immutabile, quindi è una fonte di dati molto migliore per alimentare i tuoi modelli di intelligenza artificiale".

Il gestore dati di Microsoft è progettato per essere "indipendente dal registro", il che significa che potrebbe essere utilizzato con vari tipi di blockchain, sebbene le incursioni dell'azienda nel settore siano state tradizionalmente collegate a Ethereum, comprese le versioni aziendali come Quorum di JPMorgan.

Cliente di prova

ONE dei clienti di Microsoft, Icertis, una piattaforma basata su cloud per la gestione dei contratti, ha provato Blockchain Data Manager "in anteprima", prima del rilascio a Ignite, e ha creato casi d'uso che coinvolgono contratti di supply chain etici e il modo in cui vengono utilizzati alcuni farmaci farmaceutici sovvenzionati. Icertis ha utilizzato Quorum per le build di Data Manager, ma l'azienda ha utilizzato Corda di R3 come blockchain principale in precedenza.

Un esempio che dimostra il concetto di IA affidabile riguarda i contratti che includono una limitazione di responsabilità o un tipo particolare di clausola di disaster recovery, ad esempio. Inserendo i dati in un modello di IA, è possibile prevedere il livello di rischio per l'utente finale, se accetta i termini del contratto.

Monish Darda, CTO e co-fondatore di Icertis, ha affermato che l'obiettivo era mostrare all'utente finale cosa aveva spinto l'intelligenza artificiale a giungere a quella conclusione, dimostrando che non era soggetta ad alcun tipo di pregiudizio basato sui dati.

"Posso entrare e vedere quali dati sono stati utilizzati per raggiungere quella decisione", ha affermato Darda.

"Se il mio modello viene addestrato da quei dati, mi fornisce un ID di transazione o un hash della transazione scritto nella blockchain, e posso quindi andare in profondità e dire, 'ehi, due anni fa ho ottenuto questi 10 punti dati che ho usato nel mio modello di apprendimento automatico, che hanno influenzato il mio calcolo del rischio'", ha affermato.

Anche KPMG

Anche la società di consulenza Big Four KPMG ha in programma per gennaio il lancio di un'intelligenza artificiale affidabile basata su blockchain.

Arun Ghosh, responsabile della blockchain negli Stati Uniti presso KPMG, ha affermato che gran parte dell'apprendimento automatico non è scienza dei dati, bensì ingegneria dei dati.

"Si tratta di pulire, confrontare e integrare le informazioni, e poi si esegue l'algoritmo", ha affermato. "Quello che stiamo scoprendo è che è possibile comprimere il processo di ingegneria dei dati aggiungendo un livello affidabile che è immutabile per natura".