Abstract

Technologie takie jak blockchain i sztuczna inteligencja (SI) na stałe zagościły w dyskusjach naukowych i biznesowych, szczególnie w kontekście bezpieczeństwa danych. W dobie przyspieszonej cyfryzacji i rosnącej liczby zagrożeń w cyberprzestrzeni, pytanie o to, jak zapewnić skuteczną ochronę i anonimowość użytkowników, staje się absolutnie kluczowe. Jako Marcin Niedopytalski, badacz zafascynowany tą tematyką, staram się od lat obserwować, analizować i wdrażać rozwiązania z pogranicza obu tych światów blockchain oraz SI. W niniejszym wypracowaniu chciałbym przybliżyć zarówno teoretyczne podstawy, jak i praktyczne zastosowania technologii blockchain w połączeniu ze sztuczną inteligencją, skoncentrowane wokół ochrony danych. Postaram się także wskazać potencjalne zagrożenia oraz wyzwania, które czekają na nas w nadchodzących latach w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie. Na pierwszy rzut oka blockchain i sztuczna inteligencja zdają się należeć do zupełnie różnych obszarów informatyki. Blockchain kojarzy się przede wszystkim z krypto walutami, kontraktami inteligentnymi (smart contracts) i rozproszonym rejestrem, który trudno sfałszować. Z kolei sztuczna inteligencja łączy się z algorytmami uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego czy rozpoznawania obrazów. Jednak przy bliższym przyjrzeniu się obu koncepcjom łatwo zauważyć, że mogą się one doskonale uzupełniać.
Z jednej strony blockchain zapewnia bezpieczne, rozproszone środowisko przechowywania danych. Mechanizm ten chroni przed nieuprawnionymi modyfikacjami czy wyciekiem informacji. Z drugiej strony sztuczna inteligencja wymaga ogromnych ilości danych do efektywnego uczenia się i wnioskowania. Zastosowanie tych dwóch technologii łącznie otwiera więc nowe możliwości: możemy nie tylko bezpiecznie magazynować informacje, ale także dokonywać zaawansowanych analiz w czasie rzeczywistym lub niemal w czasie rzeczywistym, w oparciu o zweryfikowane i niezmienne źródła danych. Aby zrozumieć, jak blockchain może wzmacniać bezpieczeństwo danych, warto przyjrzeć się jego fundamentalnym cechom. Blockchain to w dużym uproszczeniu rozproszona baza danych, która przechowuje informacje w blokach połączonych w łańcuch (stąd nazwa „łańcuch bloków. W kontekście ochrony danych kluczowe jest to, że blockchain jest odporny na modyfikacje informacji: jeśli ktoś chciałby zmienić zawartość jednego bloku, musiałby w zasadzie podmienić wszystkie kolejne bloki. Ta cecha, w połączeniu z rozproszeniem rejestru wśród wielu niezależnych węzłów, chroni przed nieautoryzowanym dostępem oraz manipulacją. W efekcie blockchain oferuje nie tylko bezpieczeństwo, ale również przejrzystość i audyt owalność wszelkich operacji. Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki skupiająca się na tworzeniu systemów zdolnych do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. W jej skład wchodzi uczenie maszynowe (machine learning), uczenie głębokie (deep learning), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy systemy ekspertowe. W praktyce chodzi o budowanie modeli matematycznych, które potrafią rozpoznawać wzorce, dokonywać predykcji czy wyciągać wnioski z dużych zbiorów danych. Jednak aby sztuczna inteligencja mogła działać efektywnie, potrzebuje przede wszystkim obszernych i wiarygodnych zbiorów danych. Modele SI uczą się poprzez analizę przykładów im więcej i lepiej przygotowanych danych, tym większa szansa na uzyskanie trafnych rezultatów. Z tego powodu bezpieczeństwo i jakość danych mają tutaj priorytetowe znaczenie. Jeśli dane będą zafałszowane, niekompletne lub nieaktualne, to model SI też będzie generował błędne wnioski. Jednym z najbardziej oczywistych obszarów zastosowania blockchain w połączeniu ze sztuczną inteligencją jest zapewnienie wysokiego poziomu wiarygodności danych, na których trenują się modele SI. Wyobraźmy sobie, że mamy rozproszony rejestr, do którego różne instytucje, firmy czy organizacje publiczne wpisują informacje na przykład dane medyczne, dane finansowe czy informacje z sensorów IoT (Internetu Rzeczy). Dzięki mechanizmowi blockchain, każda transakcja (czyli każdy wpis) jest potwierdzana i opatrzona znacznikiem czasu. Jakakolwiek późniejsza próba modyfikacji tych danych jest ekstremalnie utrudniona. Z punktu widzenia sztucznej inteligencji takie podejście oznacza, że mamy do dyspozycji gwarantowane, niezmienne źródło informacji, na podstawie którego możemy uczyć modele. Dodatkowo, korzystając z inteligentnych kontraktów (smart contracts), można projektować systemy, w których dane są przekazywane dalej wyłącznie wtedy, gdy spełnione zostaną określone warunki bezpieczeństwa. Przekłada się to na wyeliminowanie ryzyka manipulacji wejściowymi danymi, co w efekcie wpływa na lepszą jakość analiz i predykcji. Wyobraźmy sobie szpital, w którym codziennie generowane są tysiące plików dokumentacji pacjentów. Informacje te zawierają wrażliwe dane: historię choroby, wyniki badań, szczegółowe zapisy parametrów życiowych. Każda nieautoryzowana ingerencja może doprowadzić do poważnych skutków, nie tylko w sferze prywatności, ale także bezpieczeństwa zdrowotnego. Blockchain pozwala w takiej sytuacji na stworzenie niezamienialnej bazy danych o stanie pacjentów, do której dostęp mogą mieć jedynie uprawnione osoby. Co więcej, jeśli wdrożymy moduły SI do analizy tych danych, możemy z czasem opracować systemy wspomagające diagnozę albo sugerujące lekarzom optymalne terapie. Dzięki temu model SI nie tylko znajduje praktyczne zastosowanie w optymalizacji procesu leczenia, ale jednocześnie działa na zbiorze możliwie najbardziej wiarygodnych informacji – wolnych od potencjalnych manipulacji czy błędów powstałych podczas przepisywania danych między różnymi systemami. Kolejnym przykładem synergii blockchain i SI jest możliwość analizowania danych w czasie rzeczywistym. W tradycyjnym modelu przetwarzania informacji, zanim dane trafią do hurtowni czy narzędzia analitycznego, często mija sporo czasu, przez co wyniki stają się nieaktualne. Blockchain, dzięki temu, że rozproszony rejestr działa wielokierunkowo, pozwala na bieżące wprowadzanie nowych transakcji. Sztuczna inteligencja może „zasysać” te informacje i w niemal natychmiastowym tempie przeprowadzać analizę, na przykład wykrywać anomalie czy przewidywać trendy. Przykład z sektora finansowego: bank wykorzystuje blockchain do bezpiecznego zapisu transakcji klientów, a moduł SI bada wzorce podejrzanych zachowań, typowych dla prób wyłudzeń czy prania pieniędzy. Dzięki automatyzacji i szybkiemu dostępowi do danych w rejestrze, można szybko wyłapać transakcje niespełniające wybranych kryteriów bezpieczeństwa. W efekcie istotnie poprawia się skuteczność przeciwdziałania nadużyciom. Jednym z najczęściej dyskutowanych wyzwań w kontekście blockchain jest pogodzenie prywatności danych z transparentnością, jaka jest wpisana w strukturę łańcucha bloków. Z jednej strony blockchain jest przejrzysty i każdy węzeł w sieci może weryfikować transakcje. Z drugiej strony mamy często do czynienia z danymi poufnymi (np. finansowymi, medycznymi), które nie powinny być jawne dla osób postronnych.
Sposobem na rozwiązanie tego dylematu może być zastosowanie różnego rodzaju technologii kryptograficznych, takich jak „zerowe dowody wiedzy” (zero-knowledge proofs, ZKP) czy anonimizacja danych. Dzięki nim możliwe jest udowodnienie pewnego faktu (np. że dana transakcja jest poprawna), bez ujawniania pełnej treści zapisanych w niej informacji. Tutaj pojawia się również rola sztucznej inteligencji, która potrafi rozpoznawać wzorce czy dokonywać klasyfikacji na danych „zanonimizowanych”, jeśli tylko zostaną one odpowiednio przetworzone. Daje to szansę na łączenie bezpieczeństwa i prywatności z jednoczesną audytowalnością.

Author (1)