Sau khi dữ liệu được tài sản hóa, cơ sở hạ tầng bảo mật riêng tư có thể giành được miếng bánh lớn đến đâu?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Sau khi dữ liệu được tài sản hóa, cơ sở hạ tầng bảo mật riêng tư có thể giành được miếng bánh lớn đến đâu?
Trước những vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, chi phí cao và tập trung hóa công nghệ, trí tuệ nhân tạo có thể đột phá các điểm nghẽn này và tiến lên một bước mới như thế nào?
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Jason
70 năm trước, khi máy tính vừa mới bắt đầu lan tỏa như những tia lửa nhỏ, chúng ta tuyệt đối không thể tưởng tượng rằng trong thời đại xã hội số hóa ồ ạt kéo đến, mỗi cá nhân đã sở hữu một "đời sống thứ hai" trong thế giới số, và con người kỹ thuật số của chúng ta không ngừng mở rộng ranh giới bản thân, thử nghiệm những điều mới mẻ, cải thiện đời sống vật chất trong "vũ trụ song song" rộng lớn của mạng lưới, đồng thời để lại những dấu ấn lưu động —— dữ liệu.
Dữ liệu là gì? Đây là một câu hỏi cơ bản nhưng phức tạp trong khoa học thông tin, và không có câu trả lời hiển nhiên nào.
Nói đơn giản, dữ liệu là sản phẩm của sự quan sát. Đối tượng quan sát bao gồm vật thể, cá nhân, tổ chức, sự kiện và môi trường xung quanh chúng. Việc quan sát được thực hiện dựa trên một loạt góc nhìn, phương pháp và công cụ, đi kèm với hệ thống biểu đạt ký hiệu tương ứng, ví dụ như đơn vị đo lường. Dữ liệu chính là sản phẩm ghi lại đặc điểm và hành vi của đối tượng quan sát bằng các hệ thống biểu đạt ký hiệu này.
Dữ liệu có thể tồn tại dưới dạng văn bản, số, biểu đồ, âm thanh hoặc video. Về hình thái tồn tại, dữ liệu có thể ở dạng số hóa (Digital) hoặc không số hóa (ví dụ như ghi chép trên giấy). Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT), ngày càng nhiều dữ liệu được số hóa.
Theo phân tích từ Statista, dự kiến đến năm 2025, số lượng thiết bị kết nối Internet trên toàn cầu sẽ đạt 30,9 tỷ thiết bị. Các thiết bị và dịch vụ kết nối tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ; IDC dự đoán đến năm 2025, lượng dữ liệu toàn cầu sẽ mở rộng lên tới 163ZB (1ZB bằng 1 nghìn tỷ GB), tương đương gấp mười lần lượng dữ liệu 16,1ZB được tạo ra vào năm 2016.
Trước dòng chảy cuộn trào dữ liệu này, trí tuệ nhân tạo (AI) đã đưa ra câu trả lời về cách khai thác giá trị nội tại của nó.
Sáu mươi năm của trí tuệ nhân tạo
Vào mùa hè năm 1956, trong một hội thảo kéo dài sáu tháng tại Học viện Dartmouth, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" đã được các nhà khoa học trẻ tuổi như Minsky cùng nhau đề xuất.
Cho đến năm 2006, giáo sư Hinton đưa ra mạng nơ-ron "học sâu" (Deep Learning), giúp hiệu năng của trí tuệ nhân tạo đạt được bước tiến đột phá. Làn sóng AI lần này rõ ràng khác biệt so với hai làn sóng trước đó. Các thuật toán học máy dựa trên dữ liệu lớn và khả năng tính toán mạnh mẽ đã đạt được những bước tiến vượt bậc trong hàng loạt lĩnh vực như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên... Các ứng dụng dựa trên công nghệ AI cũng bắt đầu trưởng thành, giúp trí tuệ nhân tạo thật sự tiến gần hơn đến "sự thông minh" và ứng dụng thực tiễn.
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đã không còn là công nghệ xa lạ, nó len lỏi vào vô số chi tiết cuộc sống con người, từ mua sắm trực tuyến quy mô nhỏ cho đến sản xuất tại nhà máy quy mô lớn, đều có thể thấy sự tiện lợi và tiến bộ do công nghệ AI mang lại.
Sự ngày càng trưởng thành của lý luận và công nghệ thúc đẩy ứng dụng trong các lĩnh vực liên tục mở rộng, đồng thời thúc đẩy quá trình thương mại hóa không ngừng vươn xa. Ngày càng nhiều chính phủ và tổ chức doanh nghiệp trên toàn cầu dần nhận thức được tầm quan trọng chiến lược và kinh tế của trí tuệ nhân tạo, từ đó tham gia vào lĩnh vực AI cả trong chiến lược quốc gia lẫn hoạt động thương mại.
Mười năm trước, sự trỗi dậy của Internet di động đã đưa trí tuệ nhân tạo lên "điểm kỳ dị" của sự phát triển bùng nổ. Các nhà cung cấp thiết bị đầu cuối di động như Apple, Samsung và các nhà cung cấp dịch vụ Internet di động như Alibaba, Tencent, Facebook, Google đã đẩy nhanh tốc độ đổi mới, khiến Internet di động vượt qua ranh giới thời gian - không gian cố hữu của Internet máy tính để bàn truyền thống, làm cho tương tác giữa người và máy thuận tiện hơn, đồng thời thúc đẩy sự phát triển đột phá của các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, thuật toán thị giác...
Theo ước tính trong Sách trắng Phát triển Trí tuệ Nhân tạo Toàn cầu 2019 của Deloitte, thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu dự kiến sẽ vượt quá 6 nghìn tỷ USD vào năm 2025, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đạt 30% trong giai đoạn 2017-2025. Theo báo cáo nghiên cứu về tác động kinh tế của trí tuệ nhân tạo đối với nền kinh tế toàn cầu của PwC, đến năm 2030, sự xuất hiện của AI sẽ đóng góp thêm 14% vào GDP toàn cầu, tương đương mức tăng trưởng 15,7 nghìn tỷ USD, lớn hơn tổng GDP hiện tại của Trung Quốc và Ấn Độ cộng lại. Thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu sẽ trải qua sự tăng trưởng phi thường trong những năm tới.
Sáu mươi năm, ngọn lửa trí tuệ nhân tạo đã lan rộng khắp nơi, nhưng khi đối mặt với cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư – Cách mạng Công nghệ, trần nhà của nó cũng dần lộ rõ.
Rào cản dần xuất hiện
Trí tuệ nhân tạo có thể trở thành yếu tố biến đổi và cốt lõi cho cuộc cải cách công nghiệp và công nghệ mới, nhưng không thể thiếu ba yếu tố then chốt —— dữ liệu, thuật toán và năng lực tính toán.
Kể từ khi Internet trỗi dậy, đặc biệt là Internet di động xâm nhập vào mọi gia đình, lượng dữ liệu toàn cầu đã tăng vọt. Những dữ liệu chân thực và giàu giá trị này đã cung cấp "nguyên liệu sản xuất" cho trí tuệ nhân tạo.
Đồng thời, sự nâng cao khả năng xử lý của chip, việc áp dụng quy mô lớn điện toán đám mây và sự giảm mạnh giá phần cứng tính toán đã tạo nên làn sóng tính toán toàn cầu, năng lực tính toán trở thành "động cơ sản xuất" bằng vàng bạc thật cho trí tuệ nhân tạo.
Nhờ những đột phá nhảy vọt trong học sâu, học máy, mạng nơ-ron, thị giác máy tính, thị trường giải pháp và ngành nghề rộng lớn đã thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của thuật toán AI. Xét theo ngành nghề, trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực chuyên sâu như y tế, sức khỏe, tài chính, giáo dục, an ninh... Thuật toán cung cấp "công cụ sản xuất" hiệu quả cho trí tuệ nhân tạo.
Với sự hỗ trợ của ba yếu tố này, trí tuệ nhân tạo đã đón nhận "mười năm vàng", nhưng thanh kiếm Damocles treo trên đầu AI cũng dần lộ diện.
Thứ nhất là áp lực quản lý dữ liệu và quyền riêng tư. Ngay từ năm 2018, Liên minh châu Âu đã ban hành Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR); năm 2021, Trung Quốc lần lượt thực thi Luật An toàn Dữ liệu Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa và Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa. Đặc biệt, Luật Bảo vệ Thông tin Cá nhân tập trung vào quyền lợi cá nhân, nhằm bảo vệ quyền riêng tư, nhân cách, nhân thân, tài sản và các lợi ích khác của công dân. Định nghĩa về "thông tin cá nhân" trong luật này là các loại thông tin liên quan đến cá nhân tự nhiên đã xác định hoặc có thể xác định được, ghi lại bằng hình thức điện tử hoặc hình thức khác. Việc siết chặt quản lý dữ liệu riêng tư cá nhân rõ ràng đã đặt lên hành vi lạm dụng dữ liệu một chiếc khóa chắc chắn.
Không chỉ vậy, áp lực về quyền riêng tư dữ liệu còn đến từ chính các doanh nghiệp sở hữu dữ liệu. Họ đang đối mặt với một mâu thuẫn lớn: việc chia sẻ và trao đổi dữ liệu rõ ràng có thể nâng cao hiệu quả của thuật toán AI, nhưng đồng thời họ cũng phải đảm bảo dữ liệu của mình không bị rò rỉ. Dù là sử dụng dữ liệu giữa các bộ phận nội bộ hay hợp tác dữ liệu với bên thứ ba, đều phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định, và khi triển khai các dự án liên quan đến hợp tác dữ liệu, vấn đề an toàn trong quá trình luân chuyển dữ liệu luôn là mối quan tâm hàng đầu.
Thứ hai, chi phí đào tạo mô hình rất cao. Mặc dù sự tiến bộ của phần cứng và phần mềm liên tục giảm chi phí đào tạo AI khoảng 37% mỗi năm, nhưng do quy mô mô hình AI phát triển nhanh hơn (gấp 10 lần mỗi năm), tổng chi phí đào tạo AI vẫn tiếp tục leo thang. Một số tổ chức cho rằng chi phí đào tạo mô hình AI tiên tiến nhất có thể tăng gấp 100 lần, từ khoảng 1 triệu USD hiện nay lên hơn 100 triệu USD vào năm 2025.
Trước những vấn đề như riêng tư dữ liệu, chi phí cao, công nghệ tập trung hóa, làm thế nào để trí tuệ nhân tạo phá vỡ rào cản và bước lên một tầm cao mới?
Một số nghiên cứu và ứng dụng công nghệ tiên phong đã mở đường tiến lên.
Trí tuệ nhân tạo mà ai cũng có thể dùng
Sự xuất hiện của công nghệ blockchain và tính toán riêng tư đã mang lại hướng đi mới cho trí tuệ nhân tạo.
Sự kết hợp tinh tế của dữ liệu đã tạo ra phản ứng hóa học khác nhau giữa blockchain, tính toán riêng tư và AI. Việc kết hợp các công nghệ này có thể nâng cao mức độ sử dụng dữ liệu lên một tầm cao mới, đồng thời tăng cường kiến trúc nền tảng của blockchain và tiềm năng của AI.
Thuật toán đồng thuận của blockchain có thể giúp các chủ thể trong hệ thống AI hoàn thành nhiệm vụ hợp tác; các đặc tính công nghệ của nó cũng có thể biến dữ liệu thành tài sản, khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn của dữ liệu, thuật toán và năng lực tính toán, từ đó tạo ra các mô hình AI hiệu quả hơn.
Khi có nhu cầu ứng dụng dữ liệu riêng tư, tính toán riêng tư có thể phân tích và tính toán dữ liệu mà không làm lộ dữ liệu gốc từ phía cung cấp, đảm bảo "có thể sử dụng nhưng không thể thấy" trong quá trình lưu thông và tích hợp dữ liệu, từ đó đáp ứng các yêu cầu kiểm soát riêng tư và an toàn, thúc đẩy chia sẻ dữ liệu và trao đổi giá trị.
Hiện nay trên thị trường, chúng ta đã có thể thấy nhiều nền tảng sản phẩm dựa trên tính toán riêng tư và blockchain, ví dụ như nền tảng tính toán an toàn đa phương MoSS của AntChain, nền tảng MesaTEE của Baidu Security... Tuy nhiên, phần lớn các sản phẩm nền tảng này đều phục vụ khách hàng doanh nghiệp (B2B). Lý do rất đơn giản: giao dịch dữ liệu giữa các doanh nghiệp là nhu cầu thương mại cơ bản nhất, giúp giải quyết mâu thuẫn cơ bản giữa các doanh nghiệp về chia sẻ dữ liệu, trao đổi và cải thiện thuật toán AI, nhưng chưa đi sâu vào việc dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo hay xây dựng AI phổ quát an toàn.
Dịch vụ doanh nghiệp chỉ mới là khởi đầu của ứng dụng thực tiễn hiện tại của trí tuệ nhân tạo. Trong tương lai gần, quyền sở hữu dữ liệu cuối cùng sẽ được trả lại cho cá nhân, công nghệ, nguyên liệu sản xuất, công cụ sản xuất cũng sẽ được chuyển giao và hoàn trả cho cá nhân. Chỉ như vậy mới có thể lấy dữ liệu – "yếu tố sản xuất thế hệ mới" – làm trung tâm, sử dụng AI, blockchain, tính toán riêng tư làm cơ sở hạ tầng công nghệ, thúc đẩy sự xuất hiện và tiến hóa của trí tuệ nhân tạo cấp cao, tìm ra con đường hướng tới trí tuệ nhân tạo phổ quát.
Gần đây, một sản phẩm do một doanh nghiệp chuyên nghiên cứu công nghệ tiên phong phát hành đã cho người dùng và thị trường thấy một hướng đi mới trong việc ứng dụng phổ cập trí tuệ nhân tạo phổ quát.
PlatON mạng tính toán riêng tư (tên tạm dùng) là một mạng cơ sở hạ tầng phi tập trung dành cho chia sẻ dữ liệu và tính toán riêng tư. Ngay từ khi thiết kế sản phẩm, PlatON đã chọn một hướng đi sáng tạo, tích hợp ba yếu tố của trí tuệ nhân tạo —— năng lực tính toán, thuật toán, dữ liệu —— trực tiếp vào sản phẩm hướng tới người dùng. Nghĩa là, miễn là bạn là người dùng, bạn có thể đăng nhập nền tảng với nhiều vai trò như chủ sở hữu dữ liệu, người sử dụng dữ liệu, nhà phát triển thuật toán và nhà cung cấp năng lực tính toán, hoàn thành nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, tập hợp dữ liệu, thuật toán và năng lực tính toán cần thiết theo cách phi tập trung, từ đó tạo ra một khuôn mẫu mới cho trí tuệ nhân tạo an toàn và phổ quát.
Là một sản phẩm thương mại, mạng tính toán riêng tư PlatON không còn định vị là sản phẩm doanh nghiệp (To B), mà mở cửa cho cả tổ chức và cá nhân trong phạm vi rộng, ví dụ:
-
Là chủ sở hữu dữ liệu, cá nhân và tổ chức có thể thêm dữ liệu với tư cách nút dữ liệu và tham gia vào các nhiệm vụ tính toán được đăng tải trên nền tảng. Điều này tạo ra một bước đổi mới đáng kinh ngạc —— xác lập quyền sở hữu, định giá và bảo vệ dữ liệu một cách hiệu quả, giúp dữ liệu thực sự được tài sản hóa dưới tiền đề bảo vệ riêng tư.
-
Là nhà cung cấp năng lực tính toán, cá nhân và tổ chức trên nền tảng đều có thể cung cấp năng lực tính toán, tức là cung cấp tài nguyên máy móc cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ tính toán nào đó, tận dụng máy chủ (năng lực tính toán) nhàn rỗi để hỗ trợ các nhiệm vụ tính toán trong mạng và nhận phần thưởng tương ứng.
-
Là nhà cung cấp thuật toán, các nhà phát triển AI cá nhân có thể phát huy tối đa tiềm năng của mình, cung cấp các thuật toán AI phù hợp, hỗ trợ hoàn thành nhiệm vụ tính toán và nhận được lợi nhuận tương ứng.
Điều này hình thành nên một "thị trường AI" tự do, cởi mở và phát triển bền vững, nơi dữ liệu và năng lực tính toán được đăng tải trên nền tảng, sử dụng dữ liệu và năng lực tính toán để thực hiện tính toán cho thuật toán. Thông qua kinh tế mật mã trên blockchain, dữ liệu, năng lực tính toán và thuật toán có thể được tiền tệ hóa, tạo thành cơ chế khuyến khích hiệu quả, thu hút ngày càng nhiều dữ liệu, thuật toán và năng lực tính toán tham gia vào mạng lưới. Dần dần hình thành thị trường chia sẻ và giao dịch phi tập trung cho dữ liệu, thuật toán và năng lực tính toán.
Ngoài ra, PlatON cũng thiết lập nhiều lớp bảo vệ về riêng tư dữ liệu, thông qua việc tích hợp nhiều công nghệ mật mã như tính toán an toàn đa phương, chứng minh không kiến thức (zero-knowledge proof), mã hóa đồng dạng (homomorphic encryption), tính toán có thể kiểm chứng, học liên kết (federated learning)... để thực hiện tính toán phối hợp, bảo vệ dữ liệu cục bộ, thực sự đạt được "dữ liệu có thể sử dụng nhưng không thể thấy". Không chỉ bảo vệ dữ liệu, kết quả tính toán như mô hình AI đã được huấn luyện xong cũng được bảo vệ. Đồng thời, sản phẩm có thể thực thi hợp đồng thông minh hiệu quả và vận hành trơn tru các framework học sâu phổ biến, đảm bảo tính phổ quát, khả năng tương thích và độ sẵn sàng cao.
Nhìn tổng thể, mạng tính toán riêng tư theo cách tiếp cận nền tảng, lấy AI, blockchain và tính toán riêng tư làm năng lực cốt lõi, xây dựng khả năng quản lý vòng đời toàn bộ dữ liệu, và theo nhu cầu ứng dụng, đạt được sự phối hợp liền mạch với các tầng dưới, mô hình kinh tế, tài nguyên dữ liệu-thuật toán-năng lực tính toán... Bắt đầu từ dữ liệu cá nhân, giải quyết bài toán "hòn đảo dữ liệu", dữ liệu không chỉ được bảo vệ, được sử dụng mà còn có thể trở thành tài sản của cá nhân hoặc tổ chức.
Hiện tại sản phẩm đang trong giai đoạn thử nghiệm nội bộ, không khó hình dung rằng một sản phẩm nền tảng quy mô lớn và phức tạp như vậy chắc chắn sẽ phải đối mặt với những thách thức to lớn. Ví dụ: Dữ liệu sẽ được định giá bởi nhiều bên như thế nào? Làm sao để thực hiện việc trích xuất và ứng dụng dữ liệu một cách chính xác trong quá trình luân chuyển đa phương? Các thuật toán cốt lõi làm thế nào để thu hút các nhà phát triển AI cung cấp?
Dù vậy, rõ ràng đây là một siêu thể thương mại dữ liệu chưa từng có. Việc tích hợp và ứng dụng các công nghệ mới cần thời gian, việc hoàn thiện sản phẩm càng cần thêm thời gian. Tuy nhiên, sản phẩm mạng tính toán riêng tư PlatON đã từng bước tiến lên trên con đường khám phá thương mại hóa dữ liệu.
Hướng về tương lai, "điểm kỳ dị" của sự nhảy vọt kinh tế dữ liệu có thể sẽ bùng nở từ đây.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
