Dec 10

Microsoft sta usando la blockchain per aiutare le imprese a fidarsi dell’IA

hidden post imageMicrosoft sta spingendo la tecnologia blockchain come un modo per rendere l’intelligenza artificiale meno preoccupante per i propri clienti aziendali.

Esattamente come i privati cittadini hanno una certa diffidenza nei confronti dell’IA, le imprese sono restie a riporre la loro piena fiducia in una “scatola nera” nella quale gli algoritmi di machine learning vengono applicati indiscriminatamente su vasti data set. Tuttavia Microsoft, che aiuta migliaia di aziende a gestire i propri dati, sostiene che la blockchain può aumentare la fiducia e dare un certo grado di trasparenza, attenuando tali preoccupazioni.

A sostegno di ciò c’è un nuovo strumento chiamato Azure Blockchain Data Manager, che il colosso del software ha presentato alla propria conferenza annuale Ignite, a Orlando in Florida. Una notizia passata in secondo piano per via dell’annuncio della nascita di una piattaforma per la creazione di token aziendali.

Il Blockchain Data Manager prende i dati on-chain e li collega ad altre applicazioni. Così i dati delle transazioni da nodi o all’interno di smart contract possono essere inviati ad altri database o archivi dati. Questi sono il tipo di luoghi dove può essere implementata l’IA o, nel caso della supply-chain, dove le informazioni dell’internet delle cose (IoT) possono essere utilizzate. Ha dichiarato Marc Mercuri, program manager per il blockchain engineering di Microsoft Azure, il settore del cloud computing dell’azienda:

“Dalla produzione all’energia, dal settore pubblico e a quello del retail, l’intelligenza artificiale sta trasformando digitalmente le aziende in ogni ambito. La blockchain può garantire che tutto, dagli algoritmi ai dati che entrano ed escono da essi, sia sicuro.”

Fare da trust anchor (ancora di fiducia) per l’analisi dei dati downstream potrebbe sembrare un’innovazione piuttosto astratta, e di modesta entità per la blockchain. Ma la blockchain in sé ha dato pochi benefici tangibili alle aziende che hanno cavalcato l’onda iniziale dell’hype.

La pista dei dati

Un registro distribuito può essere utilizzato per esaminare la provenienza dei dati prima che l’IA lo analizzi, ha detto Mercuri. “Da dove è venuto? Dove è stato trasformato? Qual è stato il codice usato per trasformarlo? Quali sono stati gli input e gli output della trasformazione in questione?”

Si tratta di un concetto plausibile per Avivah Litan, uno dei vicepresidenti, oltre che illustre analista, della Gartner Research.

“Ad esempio: la blockchain, l’AI e l’IoT potrebbero venire associati nel monitoraggio delle spedizioni di carne bovina biologica dall’Argentina.”

In questo caso, la blockchain consentirebbe ai partecipanti di concordare su tutte le condizioni e l’esatta ubicazione della spedizione, fornendo informazioni sulla strategia di distribuzione più avanti, dove potrebbe entrare in gioco l’IA.

“Ora, si potrebbe farlo senza blockchain”, ha commentato Litan, “ma con la blockchain si ottiene una versione unica e condivisa della verità e un audit trail immutabile, quindi si tratta di una fonte di dati di gran lunga migliore per alimentare i propri modelli di IA.”

Il Data Manager firmato Microsoft è stato progettato per essere “ledger-agnostic”, il che significa che potrebbe essere utilizzato con vari tipi di blockchain, anche se le iniziative dell’azienda nel settore sono tradizionalmente legate ad ethereum, comprese le sue versioni aziendali come Quorum di JPMorgan.

I test presso i clienti

Uno dei clienti di Microsoft, Icertis, una piattaforma cloud-based per la gestione dei contratti, ha provato Blockchain Data Manager “in anteprima”, prima del rilascio di Ignite, e ha costruito casi d’uso che riguardano contratti etici della supply chain e il modo in cui vengono utilizzati alcuni farmaci che sono oggetto di sovvenzioni.

Icertis ha utilizzato Quorum per le build di Data Manager, ma prima ancora l’azienda ha utilizzato Corda di R3 come blockchain principale.

Un esempio che illustra il concetto di “Trusted AI”, un’IA affidabile, coinvolge contratti che includono ad esempio una limitazione di responsabilità o un particolare tipo di clausola di disaster recovery. Inserendo i dati in un modello di IA, può essere previsto il livello di rischio per l’utente finale nel caso in cui accetti i termini contrattuali.

Monish Darda, CTO e co-fondatore di Icertis, ha spiegato che l’obiettivo era quello di mostrare all’utente finale ciò che ha portato l’IA alla sua conclusione, dimostrando che non essa è soggetta ad alcun tipo di pregiudizio ma è basata sui dati.

“Posso andare a vedere quali dati sono stati utilizzati per raggiungere la decisione in questione”, ha detto Darda. “Se il mio modello è formato su quei dati, mi darà un ID transazione o un hash della transazione scritta nella blockchain, e da lì potrò approfondire e dire: ‘Ehi, due anni fa ho ottenuto questi 10 data point che ho usato nel mio modello di machine learning, che hanno influenzato il mio calcolo del rischio.”

Anche KPMG

Anche la Big Four di consulenza KPMG prevede di rilasciare un’IA affidabile basata sulla blockchain.

Arun Ghosh, Blockchain Leader di KPMG per gli Stati Uniti, ha dichiarato che gran parte del machine learning non è scienza dei dati, ma data engineering.

“Si tratta di pulire e raccogliere e integrare le informazioni, e poi di avviare l’algoritmo”, ha detto. “Quello che stiamo scoprendo è che è possibile comprimere il processo di data engineering aggiungendo uno strato di affidabilità che per sua natura è immutabile.”

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