Microsoft utiliza blockchain para ayudar a las empresas a confiar en la IA

Microsoft está promocionando la Tecnología blockchain como una forma de hacer que la inteligencia artificial sea menos aterradora para sus clientes corporativos.

Al igual que los consumidores que desconfían de la IA, las empresas se muestran reticentes a depositar toda su confianza en una "caja negra" donde los algoritmos de aprendizaje automático se aplican indiscriminadamente a grandes conjuntos de datos. Pero Microsoft, que ayuda a miles de empresas a gestionar sus datos, afirma que una cadena de bloques puede aportar confianza y cierto grado de transparencia, disipando así estas preocupaciones.

Esto se sustenta en una nueva herramienta llamada Azure Blockchain Data Manager, que el gigante del software lanzó en su conferencia anual Ignite en Orlando, Florida, pero que se vio eclipsada por el anuncio de una plataforma para creartokens empresariales.

El Administrador de Datos de Blockchain toma datos en cadena y los conecta con otras aplicaciones. De esta forma, los datos de transacciones de los nodos o dentro de los contratos inteligentes pueden enviarse a otras bases de datos o almacenes de datos. Estos son los lugares donde se puede implementar la IA o, en el caso de la cadena de suministro, donde se puede aprovechar la información del Internet de las Cosas (IoT).

Desde la manufactura hasta la energía, el sector público y el comercio minorista, la IA está transformando digitalmente las empresas en todos los sectores —afirmó Marc Mercuri, director principal de programas de ingeniería de blockchain para Microsoft Azure, la división de computación en la nube de la compañía—. Blockchain puede garantizar la fiabilidad de todo, desde los algoritmos hasta los datos que entran y salen de ellos.

Actuar como un ancla de confianza para el análisis de datos posterior puede parecer una innovación bastante abstracta y modesta para la cadena de bloques. Sin embargo, la cadena de bloques por sí sola ha mostrado pocos beneficios tangibles entre las empresas que aprovecharon la ola inicial de entusiasmo.

Rastro de datos

Un libro de contabilidad distribuido permite analizar la procedencia de los datos antes de que la IA los analice, explicó Mercuri. "¿De dónde provienen? ¿Dónde se transformaron? ¿Cuál fue el código utilizado para transformarlos? ¿Cuál fue la entrada y la salida de esa transformación?"

El concepto es plausible para Avivah Litan, vicepresidenta y distinguida analista de Gartner Research.

Blockchain, IA e IoT podrían combinarse en el seguimiento de envíos de carne orgánica de Argentina, por ejemplo, dijo.

En este caso, la cadena de bloques permitiría a los participantes acordar todas las condiciones y la ubicación exacta del envío, informando la estrategia de distribución más adelante, y ahí es donde la IA podría entrar en juego.

“Ahora bien, se podría hacer eso sin blockchain”, dijo Litan, “pero con blockchain se obtiene una versión única y compartida de la verdad y un registro de auditoría inmutable, lo que lo convierte en una fuente de datos mucho mejor para alimentar los modelos de IA”.

El administrador de datos de Microsoft está diseñado para ser "agnóstico al libro mayor", lo que significa que podría usarse con varios tipos de cadenas de bloques, aunque las incursiones de la compañía en el sector tradicionalmente han estado vinculadas a Ethereum, incluidas las versiones empresariales como Quorum de JPMorgan.

Cliente de prueba

ONE de los clientes de Microsoft, Icertis, una plataforma en la nube para la gestión de contratos, probó Blockchain Data Manager en versión preliminar antes de su lanzamiento en Ignite y desarrolló casos de uso relacionados con contratos éticos en la cadena de suministro y el uso de ciertos medicamentos farmacéuticos subvencionados. Icertis utilizó Quorum para las compilaciones de Data Manager, pero la empresa ya había utilizado Corda de R3 como su blockchain principal.

Un ejemplo que demuestra el concepto de IA confiable son los contratos que incluyen, por ejemplo, una limitación de responsabilidad o una cláusula específica de recuperación ante desastres. Al introducir datos en un modelo de IA, se puede predecir el nivel de riesgo para el usuario final, si este acepta los términos del contrato.

Monish Darda, director de tecnología y cofundador de Icertis, dijo que el objetivo era mostrar al usuario final qué hizo que la IA llegara a su conclusión, demostrando que no era propensa a ningún tipo de sesgo basado en datos.

"Puedo entrar y ver qué datos se utilizaron para llegar a esa decisión", dijo Darda.

“Si mi modelo se entrena a partir de esos datos, me da un ID de transacción o un hash de la transacción escrito en la cadena de bloques, y luego puedo profundizar y decir: 'oye, hace dos años obtuve estos 10 puntos de datos que usé en mi modelo de aprendizaje automático, que influyeron en mi cálculo de riesgo'”, dijo.

KPMG también

La consultora KPMG, una de las cuatro grandes, también tiene previsto el lanzamiento de una inteligencia artificial confiable basada en blockchain para enero.

Arun Ghosh, líder de Blockchain en EE. UU. en KPMG, dijo que una gran parte del aprendizaje automático no es ciencia de datos, sino ingeniería de datos.

“Se trata de limpiar, cotejar e integrar información, y luego se ejecuta el algoritmo”, dijo. “Lo que estamos descubriendo es que se puede comprimir el proceso de ingeniería de datos añadiendo una capa de confianza inmutable por naturaleza”.