AI Doğrulaması, Blok Zinciri'nin En Güvenilir Yardımcısı Olabilir

Blok zincirinin benimsenmesi kripto para birimlerinin ötesine geçtiğinden, rahatsız edici bir gerçek ortaya çıktı: merkeziyetsiz olmak otomatik olarak doğru anlamına gelmiyor.

Dolandırıcılık, veri manipülasyonu ve kimlik sahtekarlığı ısrarcı sorunlar olmaya devam ediyor, sadece ölçeklendirmede denetlemesi daha zor.

Bu, AI doğrulamasının yavaş yavaş devreye girdiği, teorik güvensizlik ile pratik güvenilirlik arasındaki son aşamayı köprülediği yerdir. 2025'te AI ile blok zincirini birleştirmek bir yenilik değil, giderek daha fazla temel altyapı haline geliyor.

###Değiştirilemezden Doğrulanabilir Olana

Blok Zincirleri, verilerin yazıldıktan sonra değiştirilmediğini kanıtlamakta harikadır. Ancak, verilerin ilk başta geçerli olduğunu garanti etmezler. Bir akıllı sözleşme, ona verdiğiniz her şeyi, doğru ya da uydurma, depolayabilir.

Bu "çöp içeriği, çöp sonsuza dek" sorunu, tedarik zinciri kayıtları, NFT kökeni ve merkeziyetsiz kimlik belgeleri gibi sistemler için özellikle şiddetlidir. Eğer biri girdi verilerini ikna edici bir şekilde sahteleyebilirse, defter farkı ayırt edemez. Ortada, yanlış bilgilere dair yok edilemez bir kayıt kalır.

Yapay zeka doğrulaması, gelen veri akışlarını, belgeleri ve biyometrik imzaları gerçek zamanlı olarak analiz ederek bu hatayı gidermektedir. Makine öğrenimi modelleri, değiştirilmiş bir gönderi manifestosu veya sentetik olarak üretilmiş bir kimlik taraması gibi ince sahtecilikleri, deftere hiç ulaşmadan önce tespit edebilir. Diğer bir deyişle, yapay zeka kapıda güvenlik görevlisidir ve yalnızca güvenilir girdilerin değişmez şekilde saklanmasını sağlar.

###Yapay Zeka Doğrulamasının Gerçekten Nasıl Çalıştığı

Temelinde, AI doğrulama sistemleri, desen tanıma ve anomali tespiti üzerine dayanır. İşte birkaç önemli teknik:

• Görüntü İşleme Modelleri: Bu araçlar, manipülasyon kalıntıları, sıkıştırma uyumsuzlukları, aydınlatma tutarsızlıkları veya belirgin piksel gürültüsü için görüntüleri ve videoları inceler. Kimlik belgelerini ve tedarik zinciri fotoğraflarını doğrulamak için özellikle kullanışlıdır.
• Doğal Dil İşleme (NLP): NLP motorları sözleşmeleri, sertifikaları ve meta verileri okuyarak terminoloji, tarih formatları veya sayısal girişlerdeki tutarsızlıkları işaretler. Bu, değiştirilmiş anlaşmaları veya şüpheli belge izlerini ortaya çıkarabilir.
• Davranışsal Analitik: Merkezsiz finans (DeFi)'de, AI modelleri cüzdan davranışını izleyerek aykırı işlem kalıplarını tespit eder. Eğer bir soğuk cüzdan aniden yüzlerce yüksek frekanslı takas gerçekleştirirse, bir AI sistemi hesabı inceleme için işaretleyebilir.
• Sinyal Analizi: IoT ağırlıklı kullanım senaryolarında ( tarım veya lojistik) gibi, makine öğrenimi, sensör veri akışlarını izleyerek, sahtekarlığı önerebilecek olağan dışı okumaları yakalar.

Birlikte, bu araçlar blok zincirini pasif bir kayıt tutucudan daha aktif bir doğrulama katmanına dönüştürüyor.

###Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

####Dağıtık Tedarik Zincirleri

IBM’in Food Trust platformu ve VeChain’in lojistik ağları bu zorluğu göstermektedir. Her iki taraf da şeffaf bir menşe kanıtı sağlamak için gönderim ve işlem kayıtlarını blok zincirinde saklar. Ancak her bir kontrol noktası doğrulanmadıkça, kayıtlar tek bir dürüst olmayan katılımcı tarafından sahte hale getirilebilir.

Çevresel ve sensör verileri üzerine eğitilmiş AI modelleri, zaman damgalarını, GPS konumlarını ve çevresel okumaları çapraz kontrol ederek gönderi bütünlüğünü doğrulayabilir. Eğer sıcaklık kayıtları beklenen aralıklarla uyuşmuyorsa, AI kaydı nihai hale getirilmeden şüpheli olarak işaretler.

####Dağıtık Kimlik

Kendi kendine egemen kimlik çerçeveleri, Sovrin ve Microsoft'un ION'u gibi, kullanıcıların kendi kimlik bilgilerini kontrol etmelerini sağlamak için oluşturulmuştur. Ancak sistem ne kadar merkeziyetsiz olursa olsun, sunulan belgelerin ve biyometrik bilgilerin otantik olduğunu doğrulamak için hala güvenilir bir yola ihtiyaç vardır.

Bu doğrulama adımı, sıkı yaş ve kimlik doğrulaması gerektiren platformlar için özellikle kritiktir. iGaming hizmetleri, abonelik tabanlı hayran toplulukları ve AI arkadaş platformları genellikle aynı denetimle karşılaşmaktadır. Örneğin, içerik Candy AI çıplak olarak etiketlenmiş olanlar da dahil olmak üzere, yaşa sınırlı AI arkadaşlarına gençlerin erişimini önlemek, sağlam doğrulama süreçlerine bağlıdır.

Yapay zeka destekli görüntü tanıma artık selfie'leri resmi kimlik fotoğraflarıyla karşılaştırmada merkezi bir rol oynuyor. Canlılık tespiti, başvuranların statik fotoğraflar veya manipüle edilmiş derin sahtekarlıklar kullanmadığından emin olmaya yardımcı oluyor. Bu kontroller, birinin bir oyun hesabı açmak için yaşını doğrulamasından veya yetişkin sınıflandırmasına sahip AI etkileşimlerine erişim sağlamak için uygunluğunu kanıtlamasına kadar, güveni ve uyumu güçlendirir.

####NFT Provenansı

NFT pazarları sanat hırsızlığı ve intihal dalgalarıyla karşı karşıya kaldı. AI görsel tanıma araçları, yeni basılan token'ları kamu veri setlerinde yakın kopya sanat eserleri için tarayabilir ve mevcut yaratıcıları taklit eden koleksiyonları işaretleyebilir.

Meta veri analizinin yanı sıra bu yaklaşım, sanatçıları ve alıcıları doğrulanmamış veya çalıntı içerikten korur.

###Sert Güven Dünyasında Yumuşak Güven Katmanı

Blok zinciri hakkında en büyük yanlış anlamalardan biri, güven ihtiyacını ortadan kaldırdığıdır. Gerçekte, bu güven yükünü sadece kaydırır. Bir bankaya veya bir platforma güvenmek zorunda değilsiniz ama zincire giren verilerin doğru olduğuna güvenmek zorundasınız.

AI doğrulaması bu ihtiyacı ortadan kaldırmaz, ancak dağıtır ve güçlendirir. Tek bir denetçiye bağımlı olmak yerine, milyonlarca örnekle eğitilmiş AI modelleri, olasılıksal bir savunma sistemi haline gelir. Kesin bir doğruluk garanti etmezler, ancak dolandırıcılığın erken tespit edilme olasılığını büyük ölçüde artırırlar.

Makine öğrenimi ve merkeziyetsizliğin bu karışımına bazen "trustware" denir; kriptografik kesinliği olasılıksal doğrulama ile birleştirerek güven inşa eden ve sürdüren yazılımdır.

###Zorluklar ve Ticaret Dengeleri

Hiçbir çözüm mükemmel değildir. AI doğrulaması yeni değerlendirmeler getirir:

• Model Bias: Eğer eğitim veriniz çarpıksa (örneğin, yanlı yüz veri setleri), doğrulama sistemi ayrımcılığı sürdürebilir.
• Açıklanabilirlik: Karmaşık sinir ağları anormallikleri tespit edebilir, ancak bir kaydın neden işaretlendiğini açıklamak her zaman kolay değildir.
• Maliyet ve Hesaplama: Büyük veri hacimlerinde çıkarım yapmak, özellikle daha küçük blok zinciri ağları için hesaplama açısından maliyetli olabilir.
• Gizlilik Riskleri: Hassas görüntüleri ve belgeleri analiz eden sistemler, yeni saldırı yüzeyleri oluşturma riski taşımamak için sıkı veri yönetimi kurallarına uymalıdır.

Bu yüzden çoğu dağıtım, sorunları işaretlemek için yapay zeka ve kenar durumlarını değerlendirmek için insan denetçileri içeren hibrit sistemleri kapsamaktadır.

###Bir Bakış İleri

Eğer blok zinciri ilk güven devrimi ise, yapay zeka doğrulaması ikinci olabilir.

Gelecek yıllarda muhtemelen şunları göreceğiz:

• Sektör Standartları: Zincir üzerindeki verilerin AI destekli doğrulaması için resmi kriterler
• Bileşen Tabanlı Doğrulama Hizmetleri: Herhangi bir dApp'in belge veya işlem kontrolleri için entegre edebileceği tak-çalıştır API'leri
• Kenar AI Modelleri: Verilerin yüklenmeden önce IoT cihazlarında doğrudan çalışabilen hafif doğrulama
• Denetlenebilir AI: Model şeffaflığını ve tekrar üretilebilirliğini sağlamak için yeni çerçeveler

Son oyun sadece değiştirilemeyen bir defter değil, aslında ilk başta düzeltilmesine ihtiyaç duymayan bir defterdir.