Dirbtinis intelektas yra visur. Jis rašo, rekomenduoja, diagnozuoja, žaidžia. Modeliai, kurie stovi už šių užduočių, yra įspūdingi, tačiau sistemos dažniausiai yra uždaros. Mes nežinome, kurie duomenys mokė tuos modelius, kas prisidėjo, ar kas gauna naudą, kai modeliai kuria vertę. Tas skaidrumo trūkumas yra svarbus, nes jis koncentruoja galią ir slepia vertę. OpenLedger bando tai pakeisti. Tai yra blockchain, sukurtas dirbtinio intelekto ekonomikai. Jo tikslas yra padaryti modelių mokymą, duomenų rinkinį, indėlį ir priskyrimą matomus ir monetizuojamus, ir tiesiogiai susieti atlygius su tais, kurie pridėjo vertę.
Jei tai veikia, OpenLedger(OPEN) galėtų perkelti dirbtinį intelektą iš kelių centralizuotų platformų į bendruomenės valdomą struktūrą, kur kūrėjai yra apmokami, modeliai tampa audituojami, o specializuoti agentai gali būti valdoma, prekiaujama ir tobulinama su aiškiu kilmės šaltiniu. Šis straipsnis paaiškina, ką daro OpenLedger, kaip veikia jos pagrindinės dalys, kodėl ji gali būti revoliucinė, kaip atrodo tikrosios programos ir ką stebėti toliau.
1. Kas yra dirbtinis intelektas?
Prieš pereinant prie OpenLedger, apibrėžkime dirbtinį intelektą praktiniu būdu. Jo esmė yra tai, kad dirbtinis intelektas yra sistema, kuri mokosi modelių iš duomenų ir tada taiko šiuos modelius naujose situacijose. Įsivaizduokite savo smegenis kaip prognozavimo variklį. Jūs mokotės vengti ugnies, paliesdami karštą viryklę. Mašinos daro ką nors panašaus, išskyrus tai, kad jos mokosi iš milžiniškų duomenų rinkinių ir išreiškia šią žinią per modelius. Šie modeliai yra tokie geri, kaip duomenys ir mokymo procesas už jų. Tai yra problema. Šiandien didžiausi ir vertingiausi dirbtinio intelekto modeliai yra mokomi už uždarų durų, naudojant duomenis, kuriuos surenka arba licencijuoja didelės įmonės. Kūrėjai, tyrėjai ir paprasti žmonės retai mato savo indėlį, atspindintį nuosavybę, priskyrimą ar kompensaciją. Modeliai yra galingi, tačiau tiekimo grandinė, kuri juos sukūrė, yra neaiški.
2. Kur OpenLedger tinka
OpenLedger save vadina AI blockchain. Skirtingai nuo bendrosios paskirties blockchain, kurie orientuojasi į mokėjimus ar išmaniuosius kontraktus, OpenLedger orientuojasi į dirbtinio intelekto infrastruktūros ekonomiką ir etiką. Jis teikia pradinius elementus, kad:
- Užfiksuotų duomenų rinkinius ir indėlius blokų grandinėje,
- Mokytų ir tobulintų modelius priskirtinu būdu,
- Efektyviai diegtų modelius,
- Sekti, kaip kiekvienas duomenų taškas ar indėlių dalyvis paveikė modelių rezultatus,
- Apdovanoti indėlininkus, kai jų duomenys ar modeliai yra naudojami.
Paskutinis punktas, priskyrimas, susietas su atlygiu, yra pagrindinė idėja. OpenLedger krūva sukurta tam, kad dirbtinis intelektas būtų sekamas ir teisingas. Ji sujungia blockchain kilmę su modelių įrankiais, kad sukurtų atvirą duomenų ir specializuotų modelių rinką.
3. Pagrindiniai komponentai paaiškinti paprastais žodžiais
OpenLedger yra rinkinys, o ne vienas bruožas. Štai pagrindinės dalys ir ką jos daro.
3.1 OpenLoRA: pigus, skalaujamas diegimas
OpenLoRA yra OpenLedger modelių diegimo variklis. Parduodamas taškas yra dramatiškas sąnaudų sumažinimas diegiant specializuotus adapterius ir modelius, ypač LoRA stiliaus adapterius. OpenLedger teigia, kad šios taupymai leidžia valdyti tūkstančius specializuotų adapterių viename GPU. Praktikoje tai reiškia, kad kūrėjas gali pritaikyti pagrindinį modelį siaurai užduočiai ir tada pigiai diegti daug tokių siaurų modelių. Žaidimams, švietimui ar konkretiems vaidmenims, OpenLoRA paverčia modelių specializaciją iš brangaus eksperimentavimo į realų produktą.
Pateikite tai šitaip: vietoj to, kad kiekvienas žaidimų studija atkurtų savo brangų modelį NPC elgesiui, studijos gali diegti tūkstančius efektyvių adapterių minimalioje aparatinėje įrangoje ir mokėti tik už tai, ką naudoja.
3.2 Priskyrimo įrodymas (PoA)
PoA yra funkcija, kuri suteikia OpenLedger moralinę galią. Ji fiksuoja kilmę: kas prisidėjo prie kurio duomenų rinkinio, kas pažymėjo kurį pavyzdį, ir kiek kiekvienas indėlis paveikė modelių rezultatus. Tas sekamumas yra labai svarbus dėl trijų priežasčių. Pirma, jis sukuria teisingus atlygius. Indėlininkai uždirba, kai jų indėliai pagerina modelį. Antra, jis sukuria aiškumą. Jei modelis priima kontroversišką sprendimą, auditų pėdsakai gali parodyti, kurie duomenys suformavo elgesį. Trečia, jis palaiko valdymą. DAO arba bendruomenės gali nuspręsti, kaip atlyginti indėlininkus ir ar tam tikri duomenų rinkiniai atitinka etinius standartus. PoA perkelia dirbtinio intelekto ekonomiką iš neaiškių licencijų sutarčių į matuojamą, blokų grandinėje priskiriamą.
3.3 Duomenų tinklai ir modelių gamykla
Duomenų tinklai yra kruopščiai atrinktos, kolektyvinės duomenų bibliotekos. Įsivaizduokite juos kaip konkrečių sričių kolekcijas, kur kontribiutoriai prideda, žymi ir vertina duomenis. Modelių gamykla yra bekodo ir mažo kodo sluoksnis, leidžiantis asmenims ir komandoms pritaikyti modelius naudojant duomenų tinklus. Kartu jie paverčia decentralizuotus indėlius į darbo modelius, neversdami kiekvieno indėlininko būti mašininio mokymosi inžinieriumi.
3.4 OpenCircle ir ekosistemos palaikymas
OpenCircle veikia kaip inkubatorius ir finansavimo laboratorija. Ji teikia kompiuterinius kreditus, mentorystę ir pradinį finansavimą projektams, kurie naudoja OpenLedger elementus. Tai spartina realias programas ir sumažina kliūtis grupėms, atnešančioms srities žinias, o ne giliausių infra įgūdžių.
4. Kodėl OpenLedger gali būti revoliucinis
Ant popieriaus architektūra sprendžia tris sudėtingas problemas.
Priskyrimas ir atlygis. Indėlininkai dažnai gamina vertingus duomenis, tačiau negauna dalies modelio pajamų. PoA sukuria mechanizmą, leidžiantį automatiškai juos apdovanoti. Tai keičia paskatas. Vietoj to, kad įmonės ir bendruomenės sulaikytų duomenų rinkinius, jos gali prisidėti ir gauti atlyginimų, kai modeliai, sukurti naudojant tuos duomenų rinkinius, sukuria vertę.
Atsakomybė. Modeliai yra žinomi dėl neaiškumų, kurie gali sukelti klaidas ir haliucinacijas. Su priskyrimu ir fiksuojamos mokymo kilmės, tyrėjai gali atsekti klaidas iki konkrečių duomenų rinkinių ir taisyti ar kompensuoti atitinkamai. Tai yra reikšmingas žingsnis link atsakingo. AI.
Specializacijos ekonomika mastu. OpenLoRA ir Modelių gamykla leidžia tūkstančiams nišinių modelių egzistuoti be milijardo dolerių infrastruktūros sąnaudų. Tai būtina aukšto granuliškumo naudojimo atvejams: žaidimų NPC, lokaliai orientuotų sveikatos asistentų, teisiniams agentams, kurie pritaikyti pagal šalies įstatymus.
Šie trys pagrindai kartu galėtų keisti tiek tai, kas valdo dirbtinį intelektą, tiek tai, kaip nauda teka iš dirbtinio intelekto.
5. Dešimt praktinių, didelės vertės programų
Yra sąrašas programų, kurios gali būti sukurtos naudojant OpenLedger, ir kurios gali užpildyti rinkos spragą.
- On-chain tyrimų padėjėjas (Onchain Kaito)
Suaggreguoti žinias iš Reddit, Substack, Instagram ir kitų viešų šaltinių į kruopščiai atrinktus, priskirtinus duomenų tinklus. Tyrėjai ir kūrėjai yra stebimi ir apdovanojami, kai jų tekstas tampa modelio mokymo duomenimis. Tai sukuria skaidrų tyrimo variklį, kuris kredituoja indėlininkus.
- Nuolatinis Web3 saugumo auditorius
Decentralizuotas agentas, kuris surenka audito ataskaitas, gyvų sutarčių būseną ir pažeidžiamumo ataskaitas, kad nuolat skanuotų diegtas išmaniuosius kontraktus. Atlygis keliauja raudonosioms komandoms ir tyrėjams, kurių duomenys pagerina aptikimą. Tai sprendžia taškine audito trūkumus.
- Kursorius Solidity (AI Asistentas)
AI asistentas, pritaikytas patvirtintiems sutarčių kodams, auditams ir geriausioms praktikoms. Jis rengia sutartis, vykdo simuliacinius testus ir jungia rezultatus su mokymo šaltiniais, kad būtų užtikrintas aiškumas. Kūrėjai gauna kopilotą, kurio rekomendacijos yra sekamos.
- Decentralizuota mokymosi platforma
Korsros tinklas, karpatų suformuotas iš švietimo medžiagos, kurią indėlininkai prisideda prie duomenų tinklų, modeliai sudaro asmeninius kursus, o indėlininkai uždirba priskyrimo atlygius, kai jų moduliai yra naudojami. Sertifikatai tampa priskirtinais įrodymais, kurie gali būti patvirtinti blokų grandinėje.
- Susitikimų intelektas ir sprendimų registras
Įmonių transkripcijų ir veiksmų sekimo agentas, kuris paverčia susitikimų rezultatus audituojamais sprendimais. Tai naudinga atitikties, teisės ir valdymo sričių srityse, su indėlininkais, apdovanojamais už modelių, kurie apibendrina ir išskiria veiksmus, gerinimą.
- Teisinių AI asistentas
Modelis, mokomas ant kruopščiai atrinktos teisės aktų, nuosprendžių ir oficialių komentarų, kuris padeda teisininkams su jurisdikciją atsižvelgiančiomis tyrimais. Kiekvienas sprendimas atsekamas iki šaltinių ir indėlininkų, kurie yra apmokami už vertę, kurią jų duomenų rinkiniai suteikia.
- Klinikų asistentas
Medicininis sprendimų palaikymo modelis, mokomas ant anonimizuotų klinikinių duomenų ir recenzuotų literatūros. Priskyrimas yra kritiškas šiuo atveju: kai padaroma klinikinė rekomendacija, yra patvirtintas grandinė, kuri atseka iki studijų, kurios paveikė ją.
- Decentralizuotos psichinės sveikatos priemonės
Kultūriškai sąmoningi terapiniai agentai, mokomi ant įvairių, recenzuotų ir sutikusių terapinių transkriptų. Priskyrimas sukuria pasitikėjimą ir leidžia klinikams patikrinti modelių pasiūlymus ir jų kilmę.
- Decentralizuotas įdarbinimas ir akreditavimas
Darbo atitikimo variklis ir akreditavimo patikros sistema, kurioje interviu ir ankstesni darbdaviai prisideda prie patvirtintų vertinimų. Įdarbinimo rekomendacijos yra skaidrios, audituojamos ir apdovanoja indėlininkus, kurie padėjo sukurti modelius.
- Prekybos asistentas rinkoms
Modelis, kuris sujungia duomenis blokų grandinėje, valdymo signalus ir socialinę nuotaiką. Kiekvienas signalas yra priskirtinas, todėl alpha yra aiškinama ir vartotojai gali patvirtinti prekybos įžvalgos kilmę.
Kiekvienas iš šių pavyzdžių rodo, kas nutinka, kai modeliai yra tiek specializuoti, tiek aiškiai mokomi pagrindinių, apdovanotų indėlių.
6. Ekosistemos projektai, kuriuos vertėtų stebėti
Kelios komandos jau statys ant OpenLedger. Trumpai aprašyta:
- Ambios naudojasi jutiklių tinklu aplinkos intelektui ir priskiria jutiklių ir bendruomenių indėlius.
- Morpheus kuria natūralios kalbos ir išmaniojo kontrakto darbo eigas, su blokų grandinėje užtikrintu aiškumu generuojamam kodui.
- Up Network sujungia socialinius signalus ir duomenis blokų grandinėje prognoziniais modeliais.
- Xangle orientuojasi į edukacinius modelius Korėjoje užtikrinant, kad vietinė kalba ir kontekstas būtų išsaugoti ir priskirti.
- AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis ir The SenseMap visi rodo, kaip konkrečių sričių duomenų tinklai ir agentai sukuria praktiškas, monetizuojamas programas.
Šie projektai reprezentuoja galimybių spektrą: aplinkos stebėjimas, automatizuotas inžinerija, turinys, saugumas ir lokaliu formatu švietimas.
7. Tokenomika ir rinkos svarstymai
Jūs pateikėte nuotrauką su rinkos kapitalizacijos ir pasiūlos duomenimis. Tai yra naudinga, tačiau laikykite juos kaip pradines įžvalgas, kurias reikia patvirtinti prieš bet kokį teiginį. Konceptualiu požiūriu, čia yra tai, kas svarbu.
Tokenai turėtų skatinti duomenų indėlį, modelių diegimą ir tinklo saugumą. Tai paprastai reiškia naudingumo ir valdymo funkcijų derinį.
Apytiksliai cirkuliuojanti sulyga ir staking dinamikos veikia likvidumą. Jei didelė dalis yra užmokestinta ar kitaip uždaryta, trumpalaikis prekiaujamumas yra ribotas. Tai gali būti gerai stabilumui, tačiau taip pat sumažina prieinamą rinkos flotą.
Realus rinkos kapitalizacijos augimas priklausys mažiau nuo token mechanikų ir daugiau nuo tikro naudojimo: duomenų tinklų skaičiaus, diegtų modelių, pajamų dalybų su indėlininkais ir įmonių priėmimo. Tokenų spekuliacija yra trumpalaikis poveikis; ilgalaikė vertė kyla iš pakartotinių, matuojamų srautų.
Praktinis gairės: stebėkite įsitraukimo metricus. Tokenų kaina seka naudą. Jei OpenLedger gali parodyti pajamų dalybos srautus kūrėjams ir stabilų OpenLoRA naudojimą, rinkos vertinimas yra daug patikimesnis.
8. Galimybės kūrėjams ir programuotojams
Jei esate kūrėjas, OpenLedger siūlo skubius mechanizmus: sukurkite Datanet, kurkite specializuotus adapterius arba kurkite L2 draugišką sąsają agentams. Pradiniai programos, tokios kaip OpenCircle, suteikia ankstyvą kompiuterinį ir priskyrimo kreditą, kuris sumažina pradinę eksperimentų sąnaudas.
Pirmiausia sutelkite dėmesį į siaurus klausimus. Didžiausi laimėjimai bus srityse, kur duomenys yra vertingi, tačiau šiuo metu uždaryti: medicinos prietaisai, vietiniai aplinkos stebėjimai, teisiniai korporacijos, arba aukštos kokybės švietimo turinys. Sukurkite mažą, patvirtinamą kanalą ir parodykite, kaip priskyrimas uždirba indėlininkams pajamas.
8.1 Rizikos, ribos ir valdymas
Tai nėra stebuklingas šūvis. Pagrindinės rizikos yra:
Privatumą ir sutikimą. Fiksuojant kilmę, reikia laikytis privatumo įstatymų. Klinikiniai ar asmeniniai duomenys reikalauja stiprių deidentifikavimo ir sutikimo sistemų.
Žaidimai dėl priskyrimo sistemos. Jei atlygis yra tikras, blogi veiksniai bandys žaisti sistemą. Tvirtos reputacijos mechanizmai ir indėlininkų patikrinimas yra būtini.
Reglamentavimas. Tokenų atlygiai, susieti su duomenimis ir modeliais, gali pritraukti vertybinių popierų ar duomenų teisių peržiūrą. Teisiniai pagrindai skirsis pagal jurisdikciją.
Modelio kokybė. Priskyrimas negarantuoja gerų modelių. Aukštos kokybės duomenų atranka ir modelių vertinimo kanalai išlieka kritiški.
OpenLedger sumažina neaiškumą, tačiau taip pat kelia naujas dizaino problemas. Bendruomenė turėtų traktuoti priskyrimo sistemas kaip viešus gėrius, kurioms reikia valdymo ir patikrinimo.
8.2 Ateities apimtis ir ką stebėti
Kiti 12-36 mėnesių papasakos istoriją. Signalai, kuriuos reikia stebėti:
sukurti duomenų tinklų skaičių, prisijungusių indėlių skaičių ir paskirstytų atlygių skaičių,
OpenLoRA diegimo apimties ir vidutinio kintamumo sąnaudos,
projektai, baigiantys OpenCircle ir pereinantys į gamybą,
reglamentavimo gaires dėl duomenų priskyrimo ir tokenizuotų atlygiai,
įmonių integracijos ir partnerystės.
Jei OpenLedger pasieks produkto-rinkos atitikmenį keliose svarbiose srityse, didesnė AI ekonomika galėtų priimti savo elementus dėl kilmės ir atlygiai. Tai svarbu, nes tai pakeistų, kas gali gauti naudą, kai dirbtinis intelektas sukuria vertę.
9. Išvada
OpenLedger siūlo patrauklią viziją. Ji sujungia blokų grandinėje fiksuotą kilmę su praktiniais diegimo įrankiais ir finansų laboratorija, kad paspartintų realias programas. Architektūra atitinka aiškias rinkos problemas: neaiškius duomenų tiekimo grandines, neapmokamus indėlininkus ir neaudituojamus modelius. Jei OpenLedger sugeba operatyviai priskirti dideliu mastu, o jei tikri indėlininkai gauna reikšmingus atlygius, tuomet projektas pereis nuo teorijos prie praktikos dirbtinio intelekto valdymo.
Tai nėra užtikrinta. Klaidos yra techninės, teisinės ir socialinės. Vis dėlto idėja, kad kūrėjai ir indėlininkai gauna išmatuojamą vertę už savo darbą, yra galinga ir ilgai laukta. OpenLedger verta stebėti, nes jis imasi patikimos pirmosios iniciatyvos sprendžiant centrinę problemą AI šiandien: pasitikėjimo.
Atsakomybė: šis turinys yra tik švietimo ir nuorodų tikslams ir nesudaro jokios investicijų patarimų. Skaitmeninės turto investicijos yra labai rizikingos. Prašome atidžiai įvertinti ir prisiimti visišką atsakomybę už savo sprendimus.
Prisijunkite prie MEXC ir pradėkite prekiauti šiandien
