Ko se umetna inteligenca in blockchain združita, OpenLedger nastopi kot pionirski projekt na tej presečišču, s ciljem decentralizirati usposabljanje modelov, nagrajevanje za pripisovanje podatkov ter spodbujati ekonomije agentov. Platforma si prizadeva za razčiščen, skupnostno lastniški in transparenten prihodnost umetne inteligence. V intervjuju z osrednjim sodelavcem Kameshom raziskujemo načela OpenLedgerja, inovacije in načrte za prihodnost. Kamesh pojasnjuje svojo ozadje v raziskavah in razvoju umetne inteligence in strojnega učenja, kjer je sodeloval z podjetji, kot sta Walmart in Cadbury. Poudarja glavne izzive industrije: naravo umetne inteligence kot črna skrinjica, pomanjkanje preglednosti pri uporabi podatkov ter nepravično nagrajevanje prispevkov podatkovnih virov. OpenLedger te težave rešuje z zagotavljanjem sledljivosti in pravičnega nagrajevanja. Kot platforma, ki je opisana kot “blockchain za umetno inteligenco, ” zapolnjuje pomembne vrzeli; centralizirana podjetja so z dobičkom trenirala AI na uporabniških podatkih brez soglasja ali nadomestila. OpenLedger vsak pomemben korak pri učenju modela, vir podatkov in posodobitve transparentno beleži, kar omogoča revizijo, ki je ključna za občutljive primere uporabe, kot so finančni nasveti in zdravje.

Mehanizem dokazila o pripisovanju (Proof of Attribution) razkriva izvore podatkov za določene zaključke, s čimer zmanjšuje tveganja napačnih informacij. Namerna sistem nagrajevanja OpenLedgerja sledi prispevkom prek verige, ki beleži zgodovino podatkovnih nizov in sprememb modelov, povezanih z denarnicami sodelujočih. Vsakič, ko mrežna dejavnost uporabi določen prispevek, ta sodelujoči prejme delež honorarjev na transparenten in javno dostopen način. Tehnično gledano, OpenLedger ponuja orodja, kot je Model Factory, platformo brez programiranja za natančno prilagajanje jezikovnih modelov ekonomično z uporabo lahkih LoRA priključkov. OpenLoRA omogoča dinamično vgradnjo teh priključkov v skupne osnove modele med izvajanjem, s čimer presega omejitve GPU-jev in podpira razpršeno, stroškovno učinkovito iteracijo modelov – in s tem spodbuja široko sodelovanje pri razvoju AI. Mehanizem dokazila o pripisovanju (POA) meri in beleži na verigi povezavo med podatki in pridruženimi odločitvami, zagotovil pa je pravično nagrajevanje sodelujočih s skupnimi deleži dobička, ki jih je mogoče preveriti vsem. Za ohranjanje zaupanja tudi ob izzivih, kot so razcep modelov ali uporaba posrednikov, OpenLedger centralno gostuje modele z le API-jem za zunanje dostopanje. Trenutno testnet vsebuje več kot 4 milijone aktivnih vozlišč, več kot 10 projektov pa gradi na mreži, vključno z bivšim raziskovalcem Googla DeepMind. Po zaključku druge epoh je na poti uvedba dogodka za generacijo žetonov (TGE) in zagon glavne mreže, za kar bodo kmalu znani podrobnosti. Kamesh svetuje razvijalcem, ki se podajajo v decentralizirano AI, naj se osredotočijo na preprostost – izdelki naj bodo lahki za razumevanje takoj in naj dajo prednost gladkim, učinkovitim rešitvam pred modnimi besedami. Ne pozabite všečkati in deliti te zgodbe!