Qu'est-ce que l'intelligence artificielle explicable ?
La convergence de l'intelligence artificielle explicable (XAI) et de la technologie blockchain représente une alliance prometteuse qui a le potentiel de remodeler la manière dont les transactions sont auditées dans les écosystèmes décentralisés. En apportant de la transparence à la prise de décision basée sur l'IA, cette synergie peut résoudre le défi de l'audit des transactions complexes de la blockchain tout en préservant l'anonymat des utilisateurs.
Comprendre l'intelligence artificielle explicable (XAI)
L'intelligence artificielle explicable (XAI) représente une étape importante dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Sa valeur va au-delà des capacités prédictives traditionnelles et vise plutôt à fournir des informations transparentes sur le raisonnement sous-jacent aux prédictions. Cette qualité est particulièrement importante dans des secteurs tels que la santé et la finance, où une prise de décision impartiale et précise est une exigence essentielle.
Dans le domaine de l'audit, le potentiel de XAI devient encore plus apparent. Il est censé fournir aux auditeurs une base cohérente et compréhensible pour la prise de décision, augmentant ainsi la transparence et la fiabilité du processus d'audit. XAI a la capacité d’augmenter la crédibilité des résultats d’audit en fournissant aux professionnels des preuves tangibles pour étayer leurs conclusions.
Notamment, les attributs uniques de transparence de XAI trouvent un bon écho auprès des secteurs où la responsabilité et des résultats équitables sont essentiels, comme les soins de santé et la finance. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels, qui fonctionnent souvent comme des boîtes noires, XAI adopte une approche proactive pour découvrir son processus décisionnel, permettant ainsi aux parties prenantes de comprendre le raisonnement qui se cache derrière ses prédictions.
Cette transparence inhérente favorise une confiance plus profonde dans la prise de décision basée sur l'IA, car elle permet aux utilisateurs de vérifier les résultats, d'identifier les biais potentiels et de garantir le respect des normes éthiques et réglementaires. L'intégration de XAI dans les pratiques d'audit fournit une solution intéressante pour gérer des transactions complexes dans un écosystème blockchain décentralisé. À mesure que la technologie de l’IA continue d’évoluer, son rôle dans l’augmentation de la transparence et de la responsabilité dans les secteurs clés va remodeler la façon dont nous percevons et interagissons avec les systèmes pilotés par l’IA.
Audit de la complexité des transactions Blockchain
La technologie Blockchain apporte transparence, sécurité et efficacité à divers domaines. Cependant, l’audit des transactions au sein de l’écosystème blockchain est confronté à des défis. La nature décentralisée de la blockchain et ses modèles de transactions complexes créent des difficultés pour les auditeurs habitués aux systèmes centralisés de tenue de dossiers. La complexité des transactions, impliquant plusieurs parties et des contrats intelligents, complique encore davantage la tâche.
XAI - Un phare dans l'obscurité de l'audit
L'intelligence artificielle explicable (XAI) devient un outil important dans le domaine complexe de l'audit des transactions blockchain. En découvrant des processus complexes, XAI a le potentiel de changer la manière dont l'audit est effectué dans les écosystèmes décentralisés.
XAI permet aux algorithmes d'apprentissage automatique de traiter rapidement de grandes quantités de données blockchain, une capacité essentielle pour résoudre les complexités des transactions complexes. En identifiant rapidement les tendances et les anomalies, les auditeurs peuvent accroître leur capacité à détecter les violations tout en maintenant un haut niveau de précision.
Un avantage important de XAI est sa capacité à fournir des explications claires pour les transactions signalées. En élucidant les raisons derrière l'identification des activités non conformes ou non conformes, XAI permet aux auditeurs de valider les conclusions algorithmiques, réduisant ainsi le risque de surveillance.
Les algorithmes basés sur XAI excellent dans l'examen des transactions blockchain pour détecter les activités frauduleuses. Ce qui les distingue est leur capacité non seulement à identifier les violations, mais également à comprendre en profondeur comment repérer de telles anomalies. Cette transparence favorise la responsabilité et permet aux organisations de renforcer leurs mécanismes de conformité.
En intégrant XAI, les auditeurs peuvent identifier de manière proactive les erreurs système potentielles, prévenir les failles de sécurité et contribuer à un environnement blockchain plus sécurisé en réduisant le risque d'attaques malveillantes. De plus, ils peuvent exploiter les propriétés inhérentes de la blockchain pour stocker et partager en toute sécurité les enregistrements des pistes d'audit, garantissant ainsi l'exactitude et la traçabilité de ces enregistrements, ce qui est essentiel au maintien de la conformité et de la responsabilité.
Bien que le potentiel de XAI pour révolutionner l’audit soit clair, l’intégration de l’IA dans des domaines décentralisés comme la blockchain soulève des questions éthiques. Les principes fondamentaux de la blockchain, tels que la confidentialité et la décentralisation, doivent être soigneusement équilibrés avec les avantages de l’audit par l’IA. Atteindre cet équilibre garantit que la transparence introduite par XAI est alignée sur les valeurs fondamentales de la technologie blockchain.
Effets d'entraînement des audits basés sur l'IA
La convergence de l'intelligence artificielle explicable (XAI) et de la technologie blockchain a le potentiel de déclencher des impacts transformateurs dans tous les secteurs :
Conformité réglementaire améliorée
Mise en œuvre des audits par l'IA Capacité à étendre les pratiques de conformité réglementaire . En automatisant les processus de vérification, l'IA réduit la charge de travail des auditeurs tout en maintenant des normes strictes du secteur et en garantissant que les organisations fonctionnent dans les limites réglementaires établies.
Libérez l'efficacité
L'intégration de l'analyse basée sur l'IA de données de transactions complexes entraîne une augmentation de l'efficacité. Alors que l’IA se charge de passer au crible des modèles de données complexes, les auditeurs sont libres d’affecter leur expertise à la résolution de cas complexes et à l’élaboration de recommandations stratégiques, rendant ainsi le processus d’audit plus rationalisé et plus efficace.
Explorez de nouvelles applications
L'intégration de XAI et de la technologie blockchain ouvre de nouvelles voies d'innovation. Cette combinaison peut créer de nouvelles applications qui fournissent aux utilisateurs des informations plus approfondies et des visualisations de données plus complètes, poussant les industries à explorer des domaines de possibilités inconnus.
Standardisation de la précision
Les solutions d'audit basées sur l'IA peuvent faciliter le développement de cadres de reporting standardisés. Un tel cadre contribuera à garantir la cohérence et la fiabilité de l’audit des différentes plateformes de blockchain, contribuant ainsi à améliorer la précision des évaluations et des analyses.
Construire la confiance et l'adoption
L'introduction de XAI à des fins d'audit a le potentiel de renforcer la confiance entre les parties prenantes. À mesure que l’IA prouve son efficacité dans l’identification et la prévention des activités frauduleuses, elle peut accroître la confiance et encourager une plus large acceptation des solutions blockchain, contribuant ainsi à une adoption plus large de ces technologies.
Progrès technologique éthique
L'intégration de XAI illustre la manière dont le progrès technologique peut être aligné sur les principes éthiques. En respectant les principes de confidentialité et de décentralisation, cette convergence démontre un exemple positif de la manière de stimuler l'innovation et d'aligner le progrès technologique sur les valeurs sociales tout en maintenant les normes éthiques.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
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