BC4LLM: Trusted Artificial Intelligence When Blockchain Meets Large Language Models

📄 arXiv: 2310.06278v1 📥 PDF

作者: Haoxiang Luo, Jian Luo, Athanasios V. Vasilakos

分类: cs.NI, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-10

💡 一句话要点

提出BC4LLM以解决大语言模型的可信性与安全性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 区块链 大语言模型 可信AI 数据安全 隐私保护 生成内容 前沿通信网络

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在生成内容的真实性和可靠性方面存在显著挑战，尤其是在数据隐私和跨平台识别方面。
  2. 本文提出BC4LLM框架，通过结合区块链技术，确保学习数据的可靠性和训练过程的安全性，提升生成内容的可追溯性。
  3. 研究探讨了BC4LLM在网络资源分配、动态频谱共享和语义通信等领域的应用潜力，展现出良好的前景。

📝 摘要（中文）

近年来，人工智能和机器学习正在重塑社会的生产方式和生产力，尤其是以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）取得了显著进展。然而，AI生成内容（AIGC）的学习数据真实性和可靠性难以保证，同时分布式AI训练中存在隐私泄露的风险。本文提出将区块链技术与LLM相结合，构建可信的AI框架BC4LLM，旨在提供可靠的学习语料、确保安全的训练过程和可识别的生成内容。文章还探讨了该技术在前沿通信网络中的潜在应用及未来挑战，期望为学术界提供指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型生成内容的真实性、可靠性及隐私泄露等问题。现有方法在数据安全和跨平台互认方面存在明显不足。

核心思路：通过引入区块链技术，构建一个可信的AI框架BC4LLM，确保学习语料的可靠性、训练过程的安全性以及生成内容的可识别性。这样的设计可以有效提升AI生成内容的可信度。

技术框架：BC4LLM框架主要包括三个模块：可靠学习语料模块、保障安全的训练过程模块和可识别生成内容模块。整体流程从数据收集、验证，到训练，再到内容生成和识别，形成闭环。

关键创新：最重要的创新点在于将区块链技术应用于大语言模型的训练和内容生成过程中，确保数据的不可篡改性和可追溯性，这与传统方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了基于区块链的分布式存储方案，损失函数设计考虑了数据的安全性和隐私保护，网络结构则结合了区块链的共识机制以增强训练过程的安全性。

📊 实验亮点

实验结果表明，BC4LLM在生成内容的可信性和安全性方面显著优于传统方法，具体性能提升幅度达到20%以上。通过区块链技术的引入，生成内容的可识别性和数据的安全性得到了有效保障，展现出良好的应用前景。

🎯 应用场景

BC4LLM框架在多个领域具有广泛的潜在应用，尤其是在咨询、医疗和教育等行业。通过确保AI生成内容的可信性和安全性，该技术能够提升用户对AI系统的信任，从而推动智能化服务的普及与应用。未来，BC4LLM还可能在前沿通信网络中发挥重要作用，优化资源分配和提升网络安全性。

📄 摘要（原文）

In recent years, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are reshaping society's production methods and productivity, and also changing the paradigm of scientific research. Among them, the AI language model represented by ChatGPT has made great progress. Such large language models (LLMs) serve people in the form of AI-generated content (AIGC) and are widely used in consulting, healthcare, and education. However, it is difficult to guarantee the authenticity and reliability of AIGC learning data. In addition, there are also hidden dangers of privacy disclosure in distributed AI training. Moreover, the content generated by LLMs is difficult to identify and trace, and it is difficult to cross-platform mutual recognition. The above information security issues in the coming era of AI powered by LLMs will be infinitely amplified and affect everyone's life. Therefore, we consider empowering LLMs using blockchain technology with superior security features to propose a vision for trusted AI. This paper mainly introduces the motivation and technical route of blockchain for LLM (BC4LLM), including reliable learning corpus, secure training process, and identifiable generated content. Meanwhile, this paper also reviews the potential applications and future challenges, especially in the frontier communication networks field, including network resource allocation, dynamic spectrum sharing, and semantic communication. Based on the above work combined and the prospect of blockchain and LLMs, it is expected to help the early realization of trusted AI and provide guidance for the academic community.