Ang mga teknolohiya ng Artipisyal na Katalinuhan (AI) ay kumalat upang baguhin ang maraming aspeto ng awtomasyon, pagproseso ng datos, paggawa ng desisyon, at mga pamamaraan ng paglutas ng problema. Ang pagpapatupad ng AI ay nagpalakas ng maraming industriya sa pamamagitan ng kakayahang gumawa ng mga nakaakmang mungkahi at agarang mga sistema ng pagtuklas ng pandaraya. Ang tumataas na antas ng pag-aalala ng publiko ay nagmumula sa mga pag-unlad ng AI sa iba’t ibang aspeto ng pang-araw-araw na buhay. Ang publiko ay nagpapahayag ng malawak na pag-aalala tungkol sa pagkawala ng trabaho at kontrol ng artipisyal na intelihensiya sa mga empleyadong tao pati na rin ang teknolohiya ng deepfake dahil madalas na lumalabas ang mga paksang ito sa mga nobelang science fiction at iba pang media. Ang publiko ay labis na nag-aalala tungkol sa pagkawala ng trabaho at ang kontrol ng artipisyal na intelihensiya sa mga empleyadong tao pati na rin ang teknolohiya ng deepfake dahil ang mga paksang ito ay madalas na lumalabas sa mga nobelang pang-agham na pantasya at iba pang media. Ang paglalarawan sa mga pelikulang pang-agham na pantasya ay karaniwang nagpapakita ng AI bilang isang sistemang may ultimate na dominasyon na kayang ganap na palitan ang mga tao.
Ang paglalarawan sa mga science fiction na pelikula ay karaniwang nagpapakita ng AI bilang isang sistemang dominasyon na kayang palitan ang mga tao nang buo. Ang papel na ito ay naglalarawan ng mga konkretong panganib na umiiral na sa artipisyal na katalinuhan habang nagbibigay ng mga tiyak na pamamaraan upang kontrolin ang mga kaugnay na panganib. Ang integrasyon ng AI ay nangangailangan ng pokus sa etikal na pagpapatupad sa pamamagitan ng paggamit ng mga desentralisadong sistema ng database kasama ang post-quantum encryption upang matiyak ang tamang paggamit ng data at ligtas na integridad ng data.
Pag-unawa sa mga Panganib ng Walang Kontrol na AI
Ang mga solusyong batay sa AI ay patuloy na mabilis na naisasama sa mga pang-araw-araw na operasyon na nagpipilit sa lipunan na harapin ang mahalagang pagsusuri ng mga epekto. Nahaharap ng mga tao ang mga bagong hamon sa kaligtasan dahil ang mga aplikasyon ng AI ay nagdadala ng mga pagtaas sa kahusayan ngunit nagresulta sa pagbaba ng mga gastos.
Konteksto: Ang mga tao ay nahaharap sa mga bagong hamon sa kaligtasan dahil ang mga aplikasyon ng AI ay nagdudulot ng mga benepisyo sa kahusayan ngunit nagresulta sa pagbaba ng mga gastos.
(Vishal Garg, Artipisyal na Katalinuhan bilang Ikalawang Klase na Mamamayan: Pagpapanatili ng Sangkatauhan at Integridad ng Datos, Dami 11 Isyu 11, Pahina: 512-514, ISSN: 2349-6002, 2025)
A. Pagkagambala sa Paggawa
Ang ganap na pag-aawtomatiko ng mga gawaing pamamaraang gamit ang mga teknolohiyang AI ay nagiging dahilan upang maraming kumpanya ang maghanap ng mas kaunting mga tauhan para sa suporta sa customer pati na rin sa mga operasyon ng transportasyon at pagmamanupaktura. Ang mga pagbabago sa teknolohiya ay nagdudulot ng seryosong panganib sa katatagan ng ekonomiya para sa malaking populasyon ng mga tao.
Ang mga pagbabago sa teknolohiya ay nagdudulot ng seryosong panganib sa katatagan ng ekonomiya para sa malaking populasyon ng mga tao.
B. Banta sa Personal na Pagkakakilanlan Mga Banta sa Personal na Pagkakakilanlan
Ang mga pagsulong sa artipisyal na intelihensiya ay nagbigay-daan sa voice cloning, deepfakes, at mga avatar na gawa ng AI na makalikha ng epektibong impersonasyon ng mga tao. Dapat na may mga hakbang sa seguridad ng datos upang maiwasan ang malubhang problema ng pandaraya at maling impormasyon kasabay ng paglabag sa personal na privacy.
C. Mga Awtonomong Sandata at Kontrol Mga Awtonomong Sandata at Kontrol
Ang mga paglabag sa seguridad sa mga autonomous na drone at robot na pinapagana ng AI sa pamamagitan ng manipulasyon ay maaaring magpahintulot sa mga sistemang ito na maging makapangyarihang sandata para sa digmaan at mga layuning terorista. Ang kakulangan ng pandaigdigang regulasyon sa mga autonomous na armas ay nagpapalala sa panganib na ito.
D. Mga Sistema ng Mahihinang Datos
Karamihan sa mga aplikasyon ng AI ay gumagana gamit ang malawak na mga database na matatagpuan sa mga sentral na lokasyon. Ang mga pamamaraan ng pag-iimbak na nag-centralize ng data ay nagdudulot ng malaking panganib ng hindi awtorisadong pag-access ng mga hacker. Ang pagpapakain ng compromised na data sa mga sistema ng AI ay nagiging posible ang kanilang manipulasyon upang lumikha ng mapanganib na mga resulta kasama ang may kinikilingan na output. Ang isang desentralisadong istruktura ng database ay nagbibigay ng pagkakataon na protektahan ang mahahalagang impormasyon sa pamamagitan ng pagpapatupad nito.
Paglilinaw sa Tunay na Kalikasan at Limitasyon ng AI
Ang AI ay gumagana bilang isang teknolohiyang ebolusyonaryo na hindi nagdudulot ng biglaang pagka-abala sa mga operasyon ng industriya. Ang AI ay kumakatawan sa isang makabagong pag-unlad ng mga teknolohiya na nagpatuloy sa machine learning at pattern recognition sa loob ng ilang dekada at data science. Ang operasyon ng mga sistema ng AI ay nakasalalay sa mga panlabas na input dahil naglalabas sila ng mga resulta mula sa mga naprosesong tagubilin at datos. Ang pag-uugali ng mga sistemang ito ay ganap na nakasalalay sa mga pamantayang etikal at mga aspeto ng seguridad at kalidad ng input data na kanilang natatanggap.
Ang pag-uugali ng mga sistemang ito ay ganap na nakasalalay sa mga pamantayang etikal at mga aspeto ng seguridad at kalidad ng input data na kanilang natatanggap. Ang paggamit ng mga desentralisadong sistema ng database para sa pag-iimbak ng data ay nagiging mahalaga upang makamit ang ligtas at etikal na operasyon ng mga sistemang AI.
Ang paggamit ng mga decentralized na sistema ng database para sa pag-iimbak ng data ay nagiging mahalaga upang makamit ang ligtas at etikal na operasyon ng mga sistema ng AI. Ang kombinasyon ng desentralisadong database ay nagpapabuti sa parehong pagiging maaasahan ng output ng AI at nagpoprotekta sa sistema laban sa mga banta mula sa labas ng data sa pamamagitan ng pag-secure ng mga function ng privacy.
Pagpigil sa Malpractice ng AI sa Pamamagitan ng mga Hakbang ng Desentralisadong Database
Kapag ginamit sa mga sistema ng AI, maaaring lumitaw ang mapanganib na mga senaryo dahil sa paggamit ng kontaminadong datos o mapanganib na mga utos. Ang maling impormasyon na ipinasok sa mga algorithm ng AI na nagpapatakbo ng mga autonomous na sistema ay maaaring magdulot ng hindi sinasadyang pinsala na makakaapekto sa mga tao o kanilang ari-arian. Lahat ng mga sistema ng AI ay nangangailangan ng pangangasiwa ng tao para sa kanilang pamamahala sa kabila ng kanilang awtonomong kalikasan.
Ang potensyal na panganib na nagmumula sa mga sistema ng AI ay nagpapakita kung gaano tayo nabigo na subaybayan o pangasiwaan ang kanilang operasyon nang maayos. Ang isang desentralisadong sistema ng database ay tumutulong na protektahan laban sa mga panganib sa seguridad na ito sa pamamagitan ng tapat na pag-verify ng mga pinagmulan ng data bago ang pagsasama. Ang isang desentralisadong database ay nagpapababa ng posibilidad na makapasok ang mga kriminal na elemento sa mga sentralisadong network upang sirain ang impormasyong pinoproseso ng mga sistema ng AI.
Mga Kasalukuyang Lakas ng AI at ang mga Etikal na Dilemma Nito
Ang mga kakayahan ng artipisyal na katalinuhan ay nakaranas ng makabuluhang paglawak kamakailan lamang. Ang mga pinalawak na AI tool ay ngayon ay naa-access sa pamamagitan ng Watson mula sa IBM pati na rin sa mga kasalukuyang platform tulad ng ChatGPT.
Claude at Google Bard. Ang mga sistemang ito ay may maraming kahinaan sa seguridad na dapat maunawaan ng mga gumagamit.
A. Mga Isyu sa Bias at Katarungan ng Datos
Ang mga sistema ng AI ay kumukuha ng kanilang kaalaman mula sa mga umiiral na dataset na naglalaman ng lahat ng nakapaloob na bias mula sa nakolektang impormasyon. Ang kakulangan ng sapat na pagmamanman kasama ng hindi sapat na pagsusuri ng datos ay nagpapahintulot sa paglitaw ng hindi etikal na diskriminasyon at mapanganib na mga resulta.
B. Mga Kahinaan sa Seguridad sa Sentralisadong Imbakan
Karamihan sa mga sistema ng AI ay nangangailangan ng sentralisadong mga database upang bumuo ng kanilang mga kakayahan sa pagsasanay. Ang ganitong uri ng pag-iimbak ay nagdudulot ng malawakang banta sa seguridad ng mga gumagamit. Ang desentralisadong pamamahala ng database ay nagpapalaganap ng impormasyon sa iba’t ibang lokasyon upang mabawasan ang mga kahinaan ng data center at mga panganib ng eksklusibong pangangalaga.
C. Mga Panganib ng Unsupervised Learning
Ang mga self-learning na sistema ng AI ay nahaharap sa hindi maprediktang pag-uugali dahil sila ay umaangkop nang walang pangangasiwa ng tao, lalo na kapag nahaharap sa mapanlinlang o malisyosong mga input. Ang kalayaan ng awtonomiya ay karaniwang umaakit ng positibong atensyon ngunit ang hindi pagmamanman na pagkatuto ay nagdadala ng malubhang potensyal na mga problema.
Balangkas Para sa Isang Human-First AI Ecosystem
Upang mapanatili ang dignidad ng tao at integridad ng datos, isang matibay na balangkas ang dapat itatag upang ituring ang AI bilang isang makapangyarihang kasangkapan sa halip na isang awtonomong awtoridad. Ang pundasyon ng balangkas na ito ay nakasalalay sa-
A. Seguridad ng Pagmamay-ari at Proteksyon ng Datos
Ang paglipat patungo sa mga decentralized na sistema ng pamamahala ng database ay dumaranas ng isang pangunahing pagbabago na lampas sa karaniwang mga teknolohikal na pagpapabuti dahil nagtatatag ito ng isang bagong pamamaraan para sa pagkontrol at pagprotekta ng data sa kasalukuyang digital na lipunan. Ang direktang kontrol ng gumagamit sa data sa isang desentralisadong database ay nagtatatag ng isang bagong sistema na nagwawasak sa mga modelo ng sentralisasyon dahil pinapahina nito ang mga gumagamit sa mga paglabag at pagmamanman.
Ang distributed data storage ng isang decentralized database ay nagpapalaganap ng impormasyon sa maraming nodes upang maiwasan ang anumang pagkasira ng sistema. Ang ganitong katatagan ng estruktura ay nagpapababa sa dalas ng kabuuang pagkasira ng sistema sa pinakamababa. Ang desentralisadong modelo ng database ay nagpapahusay ng kaligtasan sa pamamagitan ng pagpigil sa pagkalantad ng libu-libo o milyon-milyong talaan ng mga gumagamit sa pamamagitan ng mga compromised na sistema ng server dahil pinapanatili nitong hiwalay at ligtas ang mga silo ng data.
Ang NCOG ay nagsisilbing halimbawa na nagpapakita ng epektibong paglikha ng mga desentralisadong istruktura ng database. Ang mga advanced na post-quantum cryptographic standards ay nagkakaisa sa decentralized architecture upang magbigay ng pinakamataas na depensa laban sa mga kasalukuyan at hinaharap na cyber attacks. Ang mga sistemang ito ng pamamahagi ay nagpoprotekta sa kaligtasan ng datos sa pamamagitan ng pagtatatag ng pag-encrypt ng datos na nananatiling lumalaban sa mga pagsulong ng quantum computing.
Pagkatapos ng pag-unlad ng quantum na teknolohiya, nagiging mahalaga ang paggamit ng mga post-quantum na hakbang sa kriptograpiya. Ang isang desentralisadong imprastruktura ng database ay nagiging ligtas laban sa pagkakalantad ng quantum processor dahil isinasama nito ang mga pamantayan ng post-quantum bilang isang mekanismo ng dobleng proteksyon. Ang mga umaatake mula sa anumang henerasyon ng teknolohiya ay walang access sa nilalaman ng database dahil ang mga susi ay nananatiling ligtas na ipinamamahagi sa buong network at samakatuwid ay nangangailangan ng seguridad ng bawat susi upang ma-unlock ang data.
Ang isang desentralisadong database ay dapat maging bahagi ng pandaigdigang ekosistema ng datos dahil ito ay kumakatawan sa isang kinakailangang pag-unlad. Ang isang desentralisadong database ay kumakatawan sa hinaharap na sistema para sa ligtas na pagmamay-ari ng data dahil ito ay may kasamang distributed architecture na pinagsama sa matibay na encryption at PQ readiness. Ang isang desentralisadong database ay kumakatawan sa mahalagang estratehiya sa seguridad para sa ating kasalukuyang panahon kung saan lumalaki ang mga banta sa cyber dahil nagbibigay ito ng buong kontrol sa seguridad ng data para sa parehong mga gumagamit at mga organisasyon.
B. Pamamahala ng Etikal na Input
Ang artipisyal na intelihensiya ay patuloy na sumasaklaw sa ating pang-araw-araw na mundo sa lawak na ang mga pagpili nito ay kasalukuyang muling binubuo ang mga pangunahing resulta sa lipunan. Ang kalidad ng datos at kalikasan ng datos ang nagtutulak sa mga sistema ng AI na gumawa ng karamihan ng mga desisyon sa panahon ng operasyon. Ang pagpapatupad ng AI ay nangangailangan ng etikal na pamamahala ng input upang maitatag ang pangunahing prinsipyo nito. Sa pamamagitan ng tamang regulasyon ng data pipeline, makakagawa ang mga organisasyon ng mga output na tumutugma sa mga halaga ng lipunan habang gumagamit ng walang kinikilingang data na may buong transparency sa mga pinagkukunan nito.
Ang isang desentralisadong database ay nagbibigay ng mga pangunahing kakayahan para sa wastong pamamahala ng mga etikal na input ng data. Isang sistema na itinayo gamit ang disenyo ng decentralized na database ay nagpapahintulot sa mga developer at tagapag-ambag na matukoy ang kumpletong linya ng kanilang dataset. Mas mabuting pananagutan at mas madaling pagtukoy ng malisyosong input ang nagreresulta mula sa sistemang ito dahil ang lahat ng pinagkukunan ng datos ay malinaw. Bawat node ng imbakan ng data na tumatakbo sa ganitong uri ng database ay nagbibigay-daan sa independiyenteng beripikasyon pati na rin sa pag-audit at pag-aalaga ng data para sa responsableng pagsasanay ng artipisyal na intelihensiya.
Ang desentralisadong sistema ay nagbibigay-daan sa iba’t ibang komunidad na magsumite ng datos na nasuri ayon sa etika habang pinapalakas ang kakayahang subaybayan ang impormasyon sa buong network nito. Ang mga gumagamit na sumasali sa isang desentralisadong database ay nagkakaroon ng ganap na pagmamay-ari ng kanilang data sa pamamagitan ng isang sistema na nagbibigay sa kanila ng kontrol kung paano ginagamit ang kanilang impormasyon. Ang AI ay tumatanggap ng iba’t ibang at pantay-pantay na mga set ng datos mula sa mga desentralisadong pinagkukunan sa pamamagitan ng demokratikong pagkakaroon ng impormasyon na nagpapabuti sa proseso ng pagsasanay nito.
Ang mga smart contract sa loob ng ganitong desentralisadong balangkas ng database ay magpapatupad ng mga patakaran sa etikal na paggamit sa pamamagitan ng mga automated na protocol ng sistema. Ang pag-programa sa loob ng mga protocol ay nagpapahintulot sa kanila na tanggihan ang mga training dataset tuwing hindi ito sumusunod sa mga itinatag na pamantayang etikal. Ang kakayahang mag-program ng desentralisadong imprastruktura ay nagsasama ng pagsunod sa etika sa buong proseso ng pagbuo ng AI.
Ang pagsasanay ng mga tao tungkol sa etikal na kontribusyon sa mga set ng datos ay nangangailangan ng pantay na kahalagahan sa disenyo ng database. Ang pagtuturo sa mga gumagamit kung paano matukoy ang may kinikilingan na nilalaman pati na rin kung paano iwasan ang ganitong nilalaman ay nakakatulong sa pagbuo ng mas malusog na kapaligiran ng datos. Ang pagtaas ng kamalayan tungkol sa mga pamantayang etikal at isang maayos na itinatag na desentralisadong database ay nagtutulungan upang lumikha ng isang transparent na proseso ng pag-unlad na kinabibilangan ng lahat.
Paghahanda sa Rebolusyon ng Quantum Computing
Ang modernong digital na seguridad ay nahaharap sa isang agarang malakas na banta mula sa quantum computing. Ang mga prinsipyo ng quantum mechanics ay nagpapahintulot sa mga quantum computer na magproseso ng data na hindi katulad ng mga tradisyonal na computer sa pamamagitan ng kanilang binary logic system dahil sila ay nagsasagawa ng mga kalkulasyon sa napakabilis na bilis. Ang advanced na kakayahan sa komputasyon ay nagpapahintulot sa mga quantum computer na lutasin ang mga kumplikadong ekwasyon sa matematika nang maraming beses na mas mabilis kaysa sa umiiral na mga pamamaraan ng pag-encrypt, na nagiging lipas na ang mga ito.
Ang mga implikasyon ay malubha. Ang hinaharap na pag-unlad ng quantum computing ay magpapahintulot sa naka-imbak na encrypted na data na nakolekta mula sa mga centralized na sistema na maging accessible sa pamamagitan ng decryption. Ang pamamaraang pag-encrypt na tinatawag na “harvest now, decrypt later” ay lumilikha ng isang malaking kahinaan sa seguridad na nakakaapekto sa mga organisasyon pati na rin sa mga indibidwal at mga ahensya ng gobyerno. Ang kasalukuyang mga pagsisikap na pumili at mag-deploy ng mga post-quantum cryptographic frameworks ay kailangang simulan agad dahil hindi dapat umabot sa malawakang paggamit ang mga quantum computer.
Ang pag-aampon ng post-quantum encryption sa mga decentralized database systems ay kumakatawan sa isa sa mga nangungunang pananggalang laban sa teknolohiyang ito ng ransomware dahil nagbibigay ito ng pinahusay na proteksyon. Ang isang desentralisadong database ay nagkakalat ng impormasyon sa maraming node kung saan bawat node ay may malakas na proteksyon sa kriptograpiya. Ang kalat-kalat na kalikasan ng quantum computing data ay nagbabawal sa matagumpay na pag-decrypt kahit na ito ay umatake sa isang solong rekord. Ang pinagsamang pamamaraan ay tinitiyak na ang buong sensitibong impormasyon ng database ay mananatiling ligtas mula sa mga potensyal na natuklasan sa quantum breakthrough.
Ang pagpapatupad ng isang desentralisadong database ay nagpoprotekta sa pagiging hindi malinaw ng datos. Ang pamamaraang ito ng pagbabago ay nagbabago sa mga pamamaraan ng pag-iimbak at pag-access ng data sa pamamagitan ng pagbibigay ng backup na seguridad at katatagan ng sistema kasabay ng mga pribadong pamamaraan ng paghawak ng data. Ang pagpapatupad ng post-quantum cryptography kasama ang isang desentralisadong istruktura ng database ay ginagawang halos hindi matibag ang impormasyon mula sa mga pag-atake ng pinakamasusulong na kalaban. Ang desentralisadong arkitektura ng database ay nag-aalis ng isang solong mahina na punto na nagpoprotekta laban sa mga kahinaan na naroroon sa mga tradisyonal na sistema ng imbakan.
Ang balangkas ng desentralisadong database ay nagbibigay sa mga organisasyon ng mga tampok ng pag-encrypt kasama ang mga tampok ng pamamahagi para sa pinahusay na seguridad. Ang pagsasalita ng quantum decryption sa kawalang-kabuluhan ay nagaganap sa pamamagitan ng pinagsamang mga kasanayan ng mga cryptographic algorithm na protektado mula sa mga quantum na pag-atake at mga database na kumakalat sa mga decentralized na sistema. Ang Desentralisadong database ay nagbibigay ng mahahalagang kinakailangan sa seguridad para sa mga organisasyon ng pangangalagang pangkalusugan, mga operasyon ng depensa ng mga institusyong pinansyal, at mga sistemang pangkomunikasyon ng personal.
Dapat simulan ng mga negosyo ang kanilang kinakailangang tugon sa mga teknolohiyang quantum ngayon na. Kailangang gawing pamantayan ng mga organisasyon ang kumbinasyon ng isang desentralisadong database at mga quantum-resistant na protocol sa kanilang pangkaraniwang operasyon ngayon at hindi bukas. Kailangan nating simulan ang pagpapatupad ng aksyon sa mismong sandaling ito bago pa man magtatag ang mga quantum wave ng isang makapangyarihang alon na hindi mapipigilan.
Pagsusuri: Bakit Kailangan ng AI ng Pagpigil at Kontrol
Ang etikal na pamamahala ng teknolohiya ng AI ay nagsisimula sa tamang regulasyon ng pag-access sa mga sistema ng datos. Ang pagtatatag ng mga desentralisadong sistema ng database ay napatunayang isang epektibong paraan upang mapigilan ang mga operasyon. Ang isang distributed na istruktura ng database ay tinitiyak na ang mga AI system ay may limitadong pagkakataon na makipag-ugnayan sa personally identifiable information dahil ang mga bahagi ng data ay umiiral sa iba’t ibang nodes sa halip na nakatuon sa isang solong mahina na server.
Ang mga sistemang tumatakbo sa mga naka-encrypt na decentralized na network ng database ay may limitadong kakayahan lamang na magdoble ng mga pagkakakilanlan at magsagawa ng mga operasyon ng pagmamanman. Ang limitasyon ng awtorisadong bahagi ng data ay nagpapahirap sa mga mapanlinlang na pag-uugali para sa mga sistemang ito. Anumang pagsisikap na pigilan ang mga sistema ng AI mula sa paglilingkod sa mga layunin ng malawakang impersonation at pagpapakalat ng maling impormasyon ay nakasalalay sa tamang pagpigil.
Ang pagsasama ng desentralisasyon at post-quantum cryptography sa mga desentralisadong sistema ng database ay nagreresulta sa mga sistema ng seguridad na nagtatanggol laban sa kasalukuyang mga pangangailangan pati na rin sa mga banta ng quantum computing sa hinaharap. Ang disenyo ng isang desentralisadong database ay nagpapahirap sa ganap na pagsasamantala ng daloy ng data para sa mga quantum processor kahit na ang mga quantum computer ay maaaring sa huli ay makabasag sa kasalukuyang mga scheme ng encryption.
Ang isang pag-atake ng AI ay nagiging mas hindi malamang kapag ang mga organisasyon ay nagpapanatili ng desentralisadong seguridad ng database sa lahat ng operasyon habang ang impormasyon ay nananatiling naka-encrypt. Ang pagprotekta sa sensitibong impormasyon ay pinakamahalaga sa mga sektor tulad ng pangangalagang pangkalusugan at pananalapi kasama na ang pambansang seguridad.
Konklusyon
Ang Artipisyal na Katalinuhan ay may mga kakayahang nagbabago na kailangang dumaan sa mga etikal na alituntunin kasama ng ligtas na imprastruktura ng mga sistema. Ang mga halaga ng tao ang nagtatakda ng pangalawang papel ng AI sa pagpapanatili nito bilang isang kasangkapan sa halip na maging banta sa sangkatauhan. Ang estratehiya ay nangangailangan ng maraming elemento ng seguridad tulad ng tamang pamamahala ng data at mga pamamaraan ng pag-encrypt na gumagana lampas sa mga limitasyon ng quantum. Ang isang desentralisadong imprastruktura ng database ay may sentrong papel sa pagprotekta ng parehong pagiging kompidensyal ng data at pagpapanatili ng pagiging tunay ng data. Ang malawakang pagpapatupad ng mga sistemang desentralisadong database ay nagbibigay kapangyarihan sa mga tao habang pinoprotektahan sila mula sa pagsasamantala. Dapat subaybayan ng mga tao ang mga sistema ng AI kasama ang isang secure na desentralisadong database upang makalikha ng ligtas na artipisyal na intelihensiya.
