هوش مصنوعی در همه جا وجود دارد. این سیستم‌ها می‌نویسند، توصیه می‌کنند، تشخیص می‌دهند و بازی می‌کنند. مدل‌های پشت این وظایف حیرت‌انگیز هستند، اما سیستم‌ها عمدتاً بسته هستند. ما نمی‌دانیم که کدام داده‌ها این مدل‌ها را آموزش داده‌اند، چه کسانی در این زمینه کمک کرده‌اند، یا چه کسی از زمانی که مدل‌ها ارزش ایجاد می‌کنند، بهره‌مند می‌شود. این عدم شفافیت مهم است چون قدرت را متمرکز می‌کند و ارزش را پنهان می‌سازد. OpenLedger در تلاش است تا این وضعیت را تغییر دهد. این یک بلاکچین طراحی‌شده برای اقتصاد هوش مصنوعی است. هدف آن این است که آموزش مدل، مشارکت در مجموعه‌داده‌ها، استقرار و تخصیص را قابل مشاهده و قابل monetizable کند و پاداش‌ها را مستقیماً به افرادی که ارزش افزوده‌اند، متصل کند.
اگر این کار کند، OpenLedger(OPEN) می‌تواند هوش مصنوعی را از چند پلتفرم متمرکز به یک ساختار متعلق به جامعه منتقل کند که در آن خالقان پرداخت می‌گیرند، مدل‌ها قابل حسابرسی می‌شوند و عوامل تخصصی می‌توانند تحت مالکیت، معامله و با منشأ واضح بهبود یابند. این مقاله توضیح می‌دهد که OpenLedger چه کاری انجام می‌دهد، قطعات اصلی آن چگونه کار می‌کنند، چرا ممکن است انقلابی باشد، برنامه‌های واقعی چه شکلی هستند و چه چیزی را باید در آینده تحت نظر داشت.
1.هوش مصنوعی چیست ؟
قبل از اینکه وارد OpenLedger شویم، بیایید هوش مصنوعی را به شیوه عملی تعریف کنیم. در قلب خود، هوش مصنوعی سیستمی است که الگوها را از داده‌ها یاد می‌گیرد و سپس آن الگوها را به وضعیت‌های جدید اعمال می‌کند. مغز خود را به عنوان یک موتور پیش‌بینی تصور کنید. شما با لمس یک اجاق داغ یک بار یاد می‌گیرید که از آتش دوری کنید. ماشین‌ها کار مشابهی انجام می‌دهند، با این تفاوت که آن‌ها از مجموعه‌داده‌های بزرگ یاد می‌گیرند و آن دانش را از طریق مدل‌ها بیان می‌کنند. آن مدل‌ها به اندازه داده‌ها و فرآیند آموزشی که پشت آن‌هاست، خوب هستند. این مشکل است. امروز بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده یا مجوزدار از سوی شرکت‌های بزرگ، به صورت بسته آموزش داده می‌شوند. خالقان، محققان و مردم عادی به ندرت می‌بینند که مشارکت‌های آن‌ها در مالکیت، تخصیص یا جبران بازتاب می‌یابد. مدل‌ها قدرتمند هستند، اما زنجیره تأمین که آن‌ها را ساخته، مبهم است.
2.جایگاه OpenLedger
OpenLedger خود را بلاکچین هوش مصنوعی می‌نامد. بر خلاف بلاکچین‌های عمومی که بر پرداخت‌ها یا قراردادهای هوشمند تمرکز می‌کنند، OpenLedger بر اقتصاد و اخلاق زیرساخت هوش مصنوعی تمرکز دارد. این پگینه‌ها را ارائه می‌دهد تا:
- مجموعه‌داده‌ها و مشارکت‌ها را در زنجیره ثبت کنید،
- مدل‌ها را به روشی قابل تخصیص آموزش داده و بهینه کنید،
- مدل‌ها را به‌طور مؤثر مستقر کنید،
- نحوه تأثیرگذاری هر نقطه داده یا مشارکت‌کننده بر خروجی مدل‌ها را پیگیری کنید،
- به مشارکت‌کنندگان پاداش دهید زمانی که داده‌ها یا مدل‌های آن‌ها استفاده می‌شود.
نقطه آخر، تخصیص مرتبط با پاداش‌ها، ایده اصلی است. مجموعه OpenLedger طوری طراحی شده است که هوش مصنوعی را قابل ردیابی و عادلانه کند. این سیستم از منشأ بلاکچین با ابزارهای مدل‌سازی ترکیب می‌شود تا یک بازار باز برای داده‌ها و مدل‌های تخصصی ایجاد کند.
3.قطعات اصلی به زبان ساده توضیح داده شده‌اند
OpenLedger یک مجموعه است، نه یک ویژگی單. در اینجا قطعات اصلی و کارکردهای آن‌ها آمده‌است.
3.1 OpenLoRA: استقرار ارزان و مقیاس‌پذیر
OpenLoRA موتور استقرار مدل OpenLedger است. نقطه فروش آن کاهش چشم‌گیر هزینه برای استقرار آداپتور‌ها و مدل‌های تخصصی، به ویژه آداپتورهای سبک LoRA است. OpenLedger ادعا می‌کند که صرفه‌جویی‌هایی دارد که قادربه عملی کردن هزاران آداپتور تخصصی روی یک GPU است. در عمل، این بدان معناست که یک توسعه‌دهنده می‌تواند یک مدل اصلی را برای یک وظیفه خاص بهینه کند و سپس بسیاری از این مدل‌های خاص را با هزینه کم مستقر کند. برای بازی‌ها، آموزش یا دستیارهای خاص حوزه، OpenLoRA تخصص مدل را از یک آزمایش پرهزینه به یک محصول واقعی تبدیل می‌کند.
این را اینگونه قاب‌بندی کنید: به جای اینکه هر استودیو بازی مدل خود را برای رفتار شخصیت‌های غیرقابل بازی به‌طور پرهزینه اجرا کند، استودیوها می‌توانند هزاران آداپتور کارآمد را روی سخت‌افزار حداقلی مستقر کنند و فقط برای آنچه استفاده می‌کنند پرداخت کنند.
3.2 اثبات تخصیص (PoA)
PoA ویژگی است که به OpenLedger قدرت اخلاقی می‌دهد. این منشأ را ثبت می‌کند: چه کسی کدام مجموعه داده را مشارکت کرده، چه کسی کدام مثال را برچسب‌گذاری کرده و هر مشارکت چقدر بر خروجی مدل‌ها تأثیر داشته است. آن ردیابی برای سه دلیل حیاتی است. اول، این یک پاداش منصفانه ایجاد می‌کند. مشارکت‌کنندگان زمانی که ورودی‌های آن‌ها یک مدل را بهبود می‌بخشند، پاداش می‌گیرند. دوم، این یک توضیح‌پذیری ایجاد می‌کند. اگر یک مدل تصمیم جنجالی بگیرد، مسیرهای حسابرسی می‌توانند نشان دهند که کدام داده‌ها آن رفتار را شکل داده‌اند. سوم، این به حکمرانی کمک می‌کند. DAOها یا جوامع می‌توانند تصمیم بگیرند که چگونه به مشارکت‌ها پاداش داده شود و آیا مجموعه‌های داده خاصی با استانداردهای اخلاقی مطابقت دارند یا خیر. PoA اقتصاد هوش مصنوعی را از قراردادهای مجوز مبهم به تخصیص قابل اندازه‌گیری و زنجیره‌ای منتقل می‌کند.
3.3 شبکه‌های داده و کارخانه مدل‌سازی
شبکه‌های داده کتابخانه‌های داده‌های کیوریت شده و همکاری هستند. آن‌ها را به عنوان مجموعه‌های خاص حوزه در نظر بگیرید که در آن مشارکت‌کنندگان داده‌ها را اضافه، برچسب‌گذاری و تأیید می‌کنند. کارخانه مدل‌سازی لایه بدون کد و کم‌کد است که به افراد و تیم‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از شبکه‌های داده، مدل‌ها را بهینه کنند. این دو به نوبت مشارکت‌های غیرمتمرکز را به مدل‌های کاربردی تبدیل می‌کنند بدون اینکه هر مشارکت‌کننده مجبور باشد یک مهندس یادگیری ماشین باشد.
3.4 OpenCircle و پشتیبانی اکوسیستم
OpenCircle مانند یک انکوباتور و آزمایشگاه تأمین مالی عمل می‌کند. این اعتبارهای محاسباتی، راهنمایی و تأمین مالی اولیه به پروژه‌هایی که روی اصول OpenLedger ساخت می‌کنند، ارائه می‌دهد. این امر برنامه‌های واقعی را تسریع می‌کند و مانع برای تیم‌ها را کاهش می‌دهد که تخصص حوزه را به جای مهارت‌های زیرساخت عمیق بیاورند.
4.چرا OpenLedger می‌تواند انقلابی باشد
در روی کاغذ، زیرساخت سه مشکل دشوار را حل می‌کند.
تخصیص و پاداش. مشارکت‌کنندگان اغلب داده‌های ارزشمندی تولید می‌کنند اما سهمی از درآمد مدل دریافت نمی‌کنند. PoA مکانیزمی برای پاداش خودکار به آن‌ها ایجاد می‌کند. این امر مشوق‌ها را تغییر می‌دهد. به جای اینکه مجموعه‌های داده را انبار کنند، موسسات و جوامع می‌توانند مشارکت کنند و وقتی مدل‌هایی که بر اساس آن مجموعه‌های داده ساخته شده‌اند ارزش ایجاد می‌کنند، پرداخت دریافت کنند.
مسئولیت‌پذیری. مدل‌ها به خاطر شکست‌ها و توهمات مبهم مشهور هستند. با تخصیص و ثبت منشأ آموزشی، محققان می‌توانند خطاها را به مجموعه‌های داده خاصی ردیابی کنند و به طور مناسب تعمیر یا جبران کنند. این یک گام معنادار به سوی مسئولیت‌پذیری است. AI.
اقتصادهای تخصصی در مقیاس. OpenLoRA و کارخانه مدل‌سازی به وجود آمدن هزاران مدل خاص را بدون هزینه میلیارد دلاری زیرساخت ممکن می‌سازد. این برای موارد کاربرد با جزئیات بالا ضروری است: شخصیت‌های غیرقابل بازی، دستیاران بهداشتی محلی، نمایندگان قانونی که به قوانین یک کشور تطبیق داده شده‌اند.
این سه پایه ترکیب‌شده می‌توانند هم کنترل‌کنندگان هوش مصنوعی را تغییر دهند و هم نحوه جریان یابی مزایا از هوش مصنوعی را دگرگون سازند.
5.ده کاربرد عملی با ارزش بالا
فهرستی از برنامه‌ها که می‌تواند روی OpenLedger ساخته شود و می‌تواند شکاف بازار را پر کند
- دستیار تحقیق زنجیره‌ای (Onchain Kaito)
دانش را از Reddit، Substack، Instagram و سایر منابع عمومی به مجموعه‌های داده کیوریت شده و قابل تخصیص جمع‌آوری کنید. محققان و خالقان زمانی که متن آن‌ها بخشی از داده‌های آموزشی مدل می‌شود، ردیابی و پاداش داده می‌شوند. این یک موتور تحقیق شفاف ایجاد می‌کند که مشارکت‌کنندگان را اعتبار می‌دهد.
- بازرس امنیتی وب3 مداوم
یک عامل غیرمتمرکز که گزارش‌های حسابرسی، وضعیت قرارداد زنده و افشای آسیب‌پذیری‌ها را می‌گیرد تا به طور مداوم قراردادهای هوشمند مستقر را اسکن کند. پاداش‌ها به تیم‌های قرمز و محققانی که داده‌های آن‌ها به بهبود شناسایی کمک می‌کند، پرداخت می‌شود. این نقاط ضعف حسابرسی‌های آنی را برطرف می‌کند.
- نشانگر برای Solidity (AI Copilot)
یک دستیار هوش مصنوعی که روی کد قرارداد تأییدشده، حسابرسی‌ها و بهترین شیوه‌ها آموزش دیده است. این قراردادها را می‌نویسد، آزمون‌های شبیه‌سازی را اجرا می‌کند و خروجی‌ها را به منابع آموزشی پیوند می‌دهد تا قابل توضیح باشد. توسعه‌دهندگان یک همکار دارند که پیشنهادات آن قابل ردیابی است.
- پلتفرم یادگیری غیرمتمرکز
یک شبکه به سبک Coursera که در آن مربیان محتوای دوره را به شبکه‌های داده اضافه می‌کنند، مدل‌ها برنامه‌های درسی شخصی‌سازی شده را می‌سازند و مشارکت‌کنندگان زمانی که ماژول‌های آن‌ها استفاده می‌شود، پاداش‌های تخصیص دریافت می‌کنند. مدارک به اعتبارهای قابل تأیید در زنجیره تبدیل می‌شود.
- حسابداری هوش و دفتر تصمیم‌گیری
یک عامل Transcription و پیگیری اقداماتی که خروجی‌های جلسه را به تصمیمات قابل حسابرسی تبدیل می‌کند. این موضوع برای انطباق، حقوقی و حکمرانی مفید است، و مشارکت‌کنندگان برای بهبود مدل‌هایی که خلاصه و اقدامات را استخراج می‌کنند، پاداش می‌گیرند.
- دستیار هوش قانونی
یک مدل آموزش‌دیده بر روی قانون‌گذاری، حکم‌ها و نظرات رسمی که به وکلا در تحقیق آگاه از صلاحیت کمک می‌کند. هر تصمیم به منابع و مشارکت‌کنندگان که برای ارزش داده‌هایشان پرداخت می‌شوند، ردیابی می‌شود.
- دستیار بالینی
یک مدل پشتیبانی تصمیم پزشکی که بر روی داده‌های بالینی ناشناس و مقالات مروری آموزش دیده است. تخصیص در اینجا بحرانی است: زمانی که یک توصیه کلینیکی انجام می‌شود، یک زنجیره قابل تأیید به مطالعاتی که بر آن تأثیر گذاشته‌اند وجود دارد.
- ابزارهای بهداشت روان غیرمتمرکز
عوامل درمانی با آگاهی فرهنگی که بر روی متن‌های درمانی متنوع، بررسی‌شده و مجاز آموزش دیده‌اند. تخصیص اعتماد ایجاد می‌کند و به کلینیکیان این امکان را می‌دهد تا پیشنهادات مدل و منشأ آن‌ها را تأیید کنند.
- استخدام و تأیید اعتبار غیرمتمرکز
یک موتور تطبیق شغلی و سیستم تأیید اعتبار که در آن استخدام‌کنندگان، مربیان و کارفرمایان پیشین ارزیابی‌های تأییدشده را مشارکت می‌دهند. توصیه‌های استخدامی شفاف، قابل حسابرسی و پاداش به مشارکت‌کنندگانی است که به ساخت مدل‌ها کمک کرده‌اند.
- دستیار تجارت برای بازارها
مدلی که داده‌های زنجیره‌ای، سیگنال‌های حکمرانی و احساسات اجتماعی را ترکیب می‌کند. هر سیگنال قابل تخصیص است، بنابراین آلفا قابل توضیح است و کاربران می‌توانند مبدا بینش تجارت را تأیید کنند.
هر یک از این مثال‌ها نشان می‌دهد که چه اتفاقی می‌افتد وقتی که مدل‌ها هم تخصصی و هم به طور قابل قضاوتی بر روی ورودی‌های شناخته‌شده و پاداش‌دهی شده آموزش داده شوند.
6.پروژه‌های اکوسیستم که باید زیر نظر داشت
چندین تیم در حال حاضر در حال ساخت بر روی OpenLedger هستند. توضیحات کوتاه:
- Ambios از شبکه حسگر برای هوش محیطی استفاده می‌کند و مشارکت حسگر و جامعه را نسبت می‌دهد.
- Morpheus جریان طبیعی زبان به گردش کار قرارداد هوشمند را ایجاد می‌کند، با قابلیت توضیح در زنجیره برای کد تولید شده.
- Up Network سیگنال‌های اجتماعی و داده‌های زنجیره‌ای را برای مدل‌های پیش‌بینی ترکیب می‌کند.
- Xangle بر روی مدل‌های آموزشی برای کره تمرکز دارد و اطمینان حاصل می‌کند که زبان و زمینه محلی حفظ و اعتبار داده شوند.
- AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis و The SenseMap همگی نشان می‌دهند که چگونه شبکه‌های داده‌ای خاص حوزه و عوامل، برنامه‌های کارآمد و قابل درآمدزایی ایجاد می‌کنند.
این پروژه‌ها نمایانگر دامنه‌ای از امکانات هستند: حسگری محیطی، مهندسی خودکار، محتوا، امنیت و آموزش محلی.
7.توکنومیک‌ها و ملاحظات بازار
شما یک نمای کلی با ارقام بازار و عرضه ارائه داده‌اید. آن‌ها مفید هستند، اما آن‌ها را به عنوان ورودی‌های اولیه در نظر بگیرید که باید قبل از هر ادعایی تأیید شوند. از منظر مفهومی، این‌ها مهم هستند.
توکن‌ها باید به مشارکت در داده‌ها، استقرار مدل و امنیت شبکه مشوق دهند. این معمولاً به معنای ترکیبی از عملکردهای استفاده و حکمرانی است.
عرضه در گردش و دینامیک استیکینگ بر نقدینگی تأثیر می‌گذارد. اگر سهم بزرگی استیک یا به گونه ای قفل شود، قابلیت معامله در کوتاه‌مدت محدود می‌شود. این می‌تواند برای ثبات خوب باشد، اما همچنین حجم بازار در دسترس را کاهش می‌دهد.
رشد واقعی در ارزش بازار به مکانیک‌های توکن وابستگی کمتری دارد و بیشتر به استفاده واقعی بستگی دارد: تعداد شبکه‌های داده، مدل‌های مستقر، درآمد به اشتراک‌گذاری شده با مشارکت‌کنندگان و پذیرش شرکتی. حدس و گمان توکن یک اثر کوتاه‌مدت است؛ ارزش بلندمدت از جریان‌های تکراری و قابل اندازه‌گیری تأمین می‌شود.
به عنوان یک راهنمای عملی: به معیارهای مشارکت نگاه کنید. قیمت توکن تابعی از استفاده است. اگر OpenLedger بتواند جریان‌های به اشتراک‌گذاری درآمد به خالقان و استفاده مداوم از OpenLoRA را نشان دهد، ارزیابی بازار به مراتب بیشتر قابل دفاع است.
8.فرصت‌ها برای سازندگان و توسعه‌دهندگان
اگر شما یک توسعه‌دهنده هستید، OpenLedger اهرم‌های فوری ارائه می‌دهد: ساخت یک شبکه داده، ایجاد آداپتورهای تخصصی، یا توسعه یک رابط کاربری دوستانه برای L2 برای عوامل. برنامه‌های اولیه مانند OpenCircle اعتبارهای محاسباتی اولیه و تخصیص را ضبط می‌کنند که هزینه اولیه آزمایش را کاهش می‌دهد.
ابتدا بر روی مشکلات خاص تمرکز کنید. بزرگترین پیروزی‌ها در حوزه‌هایی خواهد بود که داده‌ها ارزشمندی دارند اما در حال حاضر قفل شده‌اند: دستگاه‌های پزشکی، نظارت محیطی محلی، کپرای حقوقی، یا محتوای آموزشی با کیفیت بالا. یک خط لوله کوچک و قابل تأیید بسازید و نشان دهید که چگونه تخصیص پاداش به مشارکت‌کنندگان درآمد می‌آورد.
8.1 ریسک‌ها، محدودیت‌ها و حکمرانی
این یک گلوله جادویی نیست. ریسک‌های کلیدی شامل:
حریم خصوصی و رضایت. ثبت منشأ باید با قوانین حریم خصوصی مطابقت داشته باشد. برای داده‌های بالینی یا شخصی، چارچوب‌های قوی برچسب‌زدایی و رضایت لازم است.
گیمینگ سیستم تخصیص. اگر پاداش‌ها واقعی باشند، بازیگران بد تلاش می‌کنند سیستم را گیم کنند. مکانیزم‌های قوی اعتبار و تأیید مشارکت‌کننده ضروری است.
تنظیم. پاداش‌های توکن مرتبط با داده‌ها و مدل‌ها ممکن است با توجه به مقررات یا حقوق داده‌ها تحت نظارت قرار بگیرند. چارچوب‌های قانونی بسته به حوزه قضایی متغیر است.
کیفیت مدل. تخصیص ضمانتی برای مدل‌های خوب نیست. کیوریشن با کیفیت بالا و خطوط لوله ارزیابی مدل همچنان حیاتی است.
OpenLedger ناامیدی را کاهش می‌دهد، اما همچنین سوالات طراحی جدیدی را مطرح می‌کند. جامعه باید سیستم‌های تخصیص را مانند کالاهای عمومی که نیاز به حکمرانی و بررسی دارند، در نظر بگیرد.
8.2 چشم‌انداز آینده و نکات زیر نظر
12 تا 36 ماه آینده داستان را خواهد گفت. سیگنال‌هایی که باید تحت نظر داشت:
تعداد شبکه‌های داده ایجاد شده، مشارکت‌کنندگان پیوسته و پاداش‌های توزیع شده،
حجم استقرار OpenLoRA و میانگین هزینه هر نتیجه‌گیری،
پروژه‌هایی که از OpenCircle به تولید منتقل می‌شوند،
راهنمایی‌های نظارتی در مورد تخصیص داده و پاداش‌های توکنی،
ادغام‌ها و مشارکت‌های شرکتی.
اگر OpenLedger به تناسب محصول-بازار برای چند ردیف معنادار برسد، اقتصاد بزرگ‌تری از هوش مصنوعی ممکن است اصولش را برای منشأ و پاداش‌ها به کارگیرد. این اهمیت دارد چون این امر نحوه بهره‌برداری از مزایا را در زمانی که یک مدل هوش مصنوعی ارزش ایجاد می‌کند، تغییر می‌دهد.
9.نتیجه‌گیری
OpenLedger یک دیدگاه جذاب ارائه می‌دهد. این ترکیبی از منشأ زنجیره‌ای با ابزارهای استقرار عملی و یک آزمایشگاه تأمین مالی برای تسریع برنامه‌های واقعی است. معماریش با مشکلات واضح بازار هم‌راستا است: زنجیره‌های تأمین داده مبهم، مشارکت‌کنندگان بدون حقوق و مدل‌های قابل حسابرسی. اگر OpenLedger بتواند تخصیص را در مقیاس عملی سازد و اگر مشارکت‌کنندگان واقعی پاداش‌های معناداری ببینند، آن‌گاه این پروژه هوش مصنوعی را از نظریه به عمل منتقل خواهد کرد.
این ضمانت داده نمی‌شود. موانع فنی، قانونی و اجتماعی وجود دارد. با این حال، ایده اینکه خالقان و مشارکت‌کنندگان ارزش قابل اندازه‌گیری برای کار خود دریافت کنند، قدرتمند و به تعویق افتاده است. OpenLedger ارزش زیر نظر داشتن دارد زیرا این یک گام معتبر به سمت حل یک مشکل مرکزی در هوش مصنوعی امروزی است: اعتماد.
سلب مسئولیت: این محتوا برای مقاصد آموزشی و مرجع فقط است و هیچ توصیه‌ای برای سرمایه‌گذاری نیست. سرمایه‌گذاری‌های دارایی دیجیتال دارای ریسک بالایی هستند. لطفاً با احتیاط ارزیابی کنید و مسئولیت کامل تصمیمات خود را برعهده بگیرید.
به MEXC بپیوندید و همین امروز معامله را شروع کنید!
