AI có mặt trong mọi thứ. Nó viết, nó gợi ý, nó chẩn đoán, nó chơi. Các mô hình đứng sau các nhiệm vụ này thật ấn tượng, nhưng các hệ thống chủ yếu là khép kín. Chúng ta không biết dữ liệu nào đã được sử dụng để huấn luyện các mô hình đó, ai đã đóng góp, hay ai được hưởng lợi khi các mô hình tạo ra giá trị. Sự thiếu minh bạch đó quan trọng vì nó tập trung quyền lực và che giấu giá trị. OpenLedger đang cố gắng thay đổi điều đó. Đây là một blockchain được thiết kế cho nền kinh tế AI. Mục tiêu của nó là làm cho việc huấn luyện mô hình, đóng góp tập dữ liệu, triển khai và gán nhãn trở nên rõ ràng và có thể kiếm tiền, đồng thời liên kết phần thưởng trực tiếp với những ai đã tạo ra giá trị.
Nếu điều đó hoạt động, OpenLedger(OPEN) có thể chuyển AI từ một vài nền tảng tập trung sang một cấu trúc sở hữu cộng đồng, nơi mà người sáng tạo được trả tiền, các mô hình trở nên có thể kiểm toán, và các đại lý chuyên biệt có thể được sở hữu, giao dịch và cải tiến với nguồn gốc rõ ràng. Bài viết này giải thích những gì OpenLedger làm, cách các phần chính của nó hoạt động, tại sao nó có thể mang tính cách mạng, hình ảnh thực sự của các ứng dụng trông như thế nào, và điều gì cần theo dõi tiếp theo.
1. AI là gì?
Trước khi đi vào OpenLedger, hãy định nghĩa AI một cách thực tiễn và Cốt lõi của trí tuệ nhân tạo là một hệ thống học các mẫu từ dữ liệu và sau đó áp dụng những mẫu đó vào các tình huống mới. Hãy tưởng tượng bộ não của bạn như một động cơ dự đoán. Bạn học cách tránh lửa bằng cách chạm vào một bếp nóng một lần. Máy móc làm điều gì đó tương tự, ngoại trừ việc chúng học từ các tập dữ liệu khổng lồ và thể hiện kiến thức đó qua các mô hình. Những mô hình đó chỉ tốt như dữ liệu và quy trình huấn luyện đứng sau chúng. Đó là vấn đề. Ngày nay, hầu hết các mô hình AI có giá trị đều được huấn luyện ở phía sau những cánh cửa khép kín, sử dụng dữ liệu được thu thập hoặc cấp phép bởi các công ty lớn. Người sáng tạo, nhà nghiên cứu và người bình thường hiếm khi thấy những đóng góp của họ được phản ánh trong quyền sở hữu, việc gán nhãn hay việc bồi thường. Các mô hình rất mạnh mẽ, nhưng chuỗi cung ứng xây dựng chúng thì không minh bạch.
2. OpenLedger phù hợp ở đâu
OpenLedger tự gọi mình là blockchain AI. Khác với các blockchain đa dụng tập trung vào thanh toán hoặc hợp đồng thông minh, OpenLedger tập trung vào kinh tế và đạo đức của cơ sở hạ tầng AI. Nó cung cấp các nguyên tắc cơ bản để:
- Ghi lại các tập dữ liệu và đóng góp trên chuỗi,
- Huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình một cách có thể gán nhãn,
- Triển khai các mô hình một cách tiết kiệm,
- Theo dõi cách mỗi điểm dữ liệu hoặc người đóng góp ảnh hưởng đến các đầu ra của mô hình,
- Phần thưởng cho người đóng góp khi dữ liệu hoặc mô hình của họ được sử dụng.
Điểm cuối cùng, việc gán nhãn liên quan đến phần thưởng, là ý tưởng cốt lõi. Kiểu mô hình của OpenLedger được thiết kế để làm cho AI có thể theo dõi và công bằng. Nó trộn lẫn nguồn gốc blockchain với công cụ mô hình để tạo ra một thị trường mở cho dữ liệu và các mô hình chuyên biệt.
3. Các thành phần cốt lõi được giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản
OpenLedger là một bộ sản phẩm, không phải một tính năng đơn lẻ. Đây là những phần chính và chức năng của chúng.
3.1 OpenLoRA: triển khai giá rẻ và có thể mở rộng
OpenLoRA là động cơ triển khai mô hình của OpenLedger. Điểm bán hàng là giảm thiểu chi phí đáng kể cho việc triển khai các bộ chuyển đổi và mô hình chuyên biệt, đặc biệt là bộ chuyển đổi kiểu LoRA. OpenLedger tuyên bố rằng tiết kiệm giá thành làm cho việc vận hành hàng nghìn bộ chuyển đổi chuyên môn trên một GPU trở nên khả thi. Thực tế có nghĩa là một nhà phát triển có thể tinh chỉnh một mô hình cơ bản cho một nhiệm vụ hẹp, sau đó triển khai nhiều mô hình hẹp như vậy một cách rẻ rãi. Đối với trò chơi, giáo dục, hoặc các trợ lý theo miền, OpenLoRA biến chuyên môn mô hình từ một thí nghiệm tốn kém thành một sản phẩm thực tế.
Khung cảnh như thế này: thay vì mỗi studio game chạy mô hình tốn kém riêng cho hành vi NPC, các studio có thể triển khai hàng nghìn bộ chuyển đổi hiệu quả trên phần cứng tối thiểu và chỉ trả phí cho những gì họ sử dụng.
3.2 Chứng chỉ Gán nhãn (PoA)
PoA là tính năng mang lại sức mạnh đạo đức cho OpenLedger. Nó ghi lại nguồn gốc: ai đã đóng góp tập dữ liệu nào, ai đã gán nhãn ví dụ nào, và mỗi đóng góp đã ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình bao nhiêu. Sự truy xuất nguồn gốc đó là điều cần thiết vì ba lý do. Đầu tiên, nó tạo ra phần thưởng công bằng. Những người đóng góp kiếm được khi đầu vào của họ cải thiện mô hình. Thứ hai, nó tạo ra khả năng giải thích. Nếu một mô hình đưa ra một quyết định gây tranh cãi, các bản theo dõi kiểm toán có thể cho thấy dữ liệu nào đã hình thành hành vi đó. Thứ ba, nó hỗ trợ quản trị. Các DAO hoặc cộng đồng có thể quyết định cách phần thưởng cho các đóng góp và liệu các tập dữ liệu nhất định có đáp ứng tiêu chuẩn đạo đức hay không. PoA chuyển đổi kinh tế AI từ các thỏa thuận giấy phép không minh bạch sang việc gán nhãn có thể đo lường, trên chuỗi.
3.3 Mạng Dữ liệu và Nhà máy Mô hình
Mạng Dữ liệu là những thư viện dữ liệu cộng tác có chọn lọc. Hãy coi chúng như những bộ sưu tập theo miền mà ở đó các người đóng góp thêm, gán nhãn và kiểm tra dữ liệu. Nhà máy Mô hình là lớp không mã và ít mã cho phép cá nhân và nhóm tinh chỉnh mô hình sử dụng mạng dữ liệu. Cùng nhau, chúng biến các đóng góp phi tập trung thành các mô hình hoạt động mà không yêu cầu mỗi người đóng góp phải là kỹ sư học máy.
3.4 OpenCircle và hỗ trợ hệ sinh thái
OpenCircle hoạt động như một vườn ươm và phòng thí nghiệm tài trợ. Nó cung cấp tín dụng tính toán, cố vấn và tài trợ khởi động cho các dự án xây dựng trên các nguyên tắc của OpenLedger. Điều này thúc đẩy các ứng dụng thực tế và giảm rào cản cho các nhóm mang lại chuyên môn miền thay vì kỹ năng hạ tầng sâu.
4. Tại sao OpenLedger có thể mang tính cách mạng
Trên giấy, kiến trúc giải quyết ba vấn đề khó khăn.
Việc gán nhãn và phần thưởng. Các người đóng góp thường sản xuất dữ liệu có giá trị nhưng không nhận được phần nào doanh thu mô hình. PoA tạo ra một cơ chế để tự động thưởng cho họ. Điều đó thay đổi động lực. Thay vì tích trữ các tập dữ liệu, các tổ chức và cộng đồng có thể đóng góp và được trả tiền khi các mô hình được xây dựng trên các tập dữ liệu đó tạo ra giá trị.
Trách nhiệm giải trình. Các mô hình thường xuyên gặp thất bại mờ ám và ảo giác. Với việc gán nhãn và ghi lại nguồn gốc huấn luyện, các nhà điều tra có thể truy vết lỗi trở lại các tập dữ liệu cụ thể và sửa chữa hoặc bồi thường tương ứng. Đó là một bước quan trọng hướng tới việc trách nhiệm. AI.
Nền kinh tế của việc chuyên môn hóa quy mô. OpenLoRA và Nhà máy Mô hình cho phép hàng ngàn mô hình ngách tồn tại mà không cần một chi phí cơ sở hạ tầng hàng tỷ đô la. Điều này là cần thiết cho các trường hợp sử dụng có độ phân giải cao: NPC trong trò chơi, trợ lý y tế địa phương, các đại lý luật pháp được tinh chỉnh theo luật của một quốc gia.
Cả ba trụ cột kết hợp có thể thay đổi cả ai kiểm soát AI và cách lợi ích chảy ra từ AI.
5. Mười ứng dụng thực tiễn, có giá trị cao
Có danh sách các ứng dụng có thể được xây dựng trên OpenLedger và có thể lấp đầy khoảng trống thị trường.
- Trợ lý Nghiên cứu trên chuỗi (Onchain Kaito)
Tổng hợp kiến thức từ Reddit, Substack, Instagram và các nguồn công cộng khác thành các mạng dữ liệu có chọn lọc, có thể gán nhãn. Các nhà nghiên cứu và người sáng tạo được theo dõi và nhận phần thưởng khi văn bản của họ trở thành một phần của dữ liệu huấn luyện của mô hình. Điều này tạo ra một động cơ nghiên cứu minh bạch mà ghi nhận những người đóng góp.
- Kiểm toán An ninh Web3 Liên tục
Một đại lý phi tập trung dễ dàng tiếp nhận các báo cáo kiểm toán, trạng thái hợp đồng trực tiếp và tiết lộ lỗ hổng để quét liên tục các hợp đồng thông minh đã triển khai. Phần thưởng chảy đến các đội đỏ và các nhà nghiên cứu có dữ liệu cải thiện phát hiện. Điều này giải quyết những thiếu sót của các cuộc kiểm toán tại thời điểm.
- Con trỏ cho Solidity (AI Copilot)
Một trợ lý AI được tinh chỉnh trên mã hợp đồng đã xác nhận, kiểm toán và các phương pháp tốt nhất. Nó soạn thảo hợp đồng, thực hiện các bài kiểm tra mô phỏng và liên kết các đầu ra với các nguồn huấn luyện để giải thích. Các nhà phát triển nhận được một trợ lý có thể theo dõi các khuyến nghị.
- Nền tảng Học tập Phi tập trung
Một mạng lưới theo phong cách Coursera nơi các nhà giáo dục đóng góp tài liệu khóa học vào các mạng dữ liệu, các mô hình tổng hợp các chương trình học cá nhân hóa, và những người đóng góp nhận được phần thưởng gán nhãn khi các mô-đun của họ được sử dụng. Các chứng nhận trở thành các tín chỉ có thể xác minh trên chuỗi.
- Trí tuệ Cuộc họp và Sổ ghi Quyết định
Một đại lý ghi âm và theo dõi hành động của doanh nghiệp biến các đầu ra cuộc họp thành các quyết định có thể kiểm toán. Điều này hữu ích cho tuân thủ, pháp lý và quản trị, với những người đóng góp được thưởng cho việc cải thiện các mô hình tóm tắt và trích xuất hành động.
- Trợ lý AI Pháp lý
Một mô hình được huấn luyện trên các quy định, phán quyết và bình luận chính thức được chọn lọc giúp các luật sư nghiên cứu có ý thức về quyền tài phán. Mỗi quyết định có thể truy tìm trở lại các nguồn và người đóng góp được trả tiền cho giá trị mà tập dữ liệu của họ cung cấp.
- Trợ lý Lâm sàng
Một mô hình hỗ trợ quyết định y tế được huấn luyện trên dữ liệu lâm sàng ẩn danh và tài liệu đã được kiểm duyệt. Việc gán nhãn là rất quan trọng ở đây: khi một khuyến nghị lâm sàng được đưa ra, có một chuỗi có thể xác minh tới các nghiên cứu đã ảnh hưởng đến nó.
- Công cụ Sức khỏe Tâm thần Phi tập trung
Các đại lý điều trị hiểu biết văn hóa được huấn luyện trên các biên bản điều trị đa dạng, đã được kiểm duyệt và đồng thuận. Việc gán nhãn xây dựng sự tin cậy và cho phép các bác sĩ xác minh đề xuất của mô hình và nguồn gốc của chúng.
- Tuyển dụng và Xác nhận Phi tập trung
Một công cụ khớp việc làm và hệ thống xác minh chứng chỉ nơi các nhà tuyển dụng, nhà giáo dục và người sử dụng lao động trước đó đóng góp các đánh giá đã xác thực. Các khuyến nghị tuyển dụng là minh bạch, có thể kiểm toán và thưởng cho những người đóng góp đã giúp xây dựng các mô hình.
- Trợ lý Giao dịch cho Thị trường
Một mô hình kết hợp dữ liệu trên chuỗi, tín hiệu quản trị và tâm lý xã hội. Mỗi tín hiệu có thể gán nhãn, vì vậy alpha có thể giải thích được và người dùng có thể xác minh nguồn gốc của một góc nhìn giao dịch.
Mỗi ví dụ này cho thấy điều gì xảy ra khi các mô hình vừa chuyên biệt vừa được huấn luyện một cách có thể chứng minh trên những đầu vào đã biết và được thưởng.
6. Các dự án hệ sinh thái cần theo dõi
Một số nhóm đã đang xây dựng trên OpenLedger. Mô tả ngắn gọn:
- Ambios sử dụng một mạng cảm biến cho trí tuệ môi trường và gán nhãn các đóng góp của cảm biến và cộng đồng.
- Morpheus xây dựng quy trình hợp đồng thông minh bằng ngôn ngữ tự nhiên, với khả năng giải thích trên chuỗi cho mã đã tạo.
- Up Network kết hợp tín hiệu xã hội và dữ liệu trên chuỗi cho các mô hình dự đoán.
- Xangle tập trung vào các mô hình giáo dục cho Hàn Quốc, đảm bảo ngôn ngữ địa phương và ngữ cảnh được bảo tồn và ghi nhận.
- AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis và The SenseMap tất cả cho thấy cách mà các mạng dữ liệu và đại lý theo miền tạo ra các ứng dụng thực tế có thể kiếm tiền.
Những dự án này đại diện cho dải khả năng: cảm biến môi trường, kỹ thuật tự động hóa, nội dung, an ninh và giáo dục địa phương hóa.
7. Tokenomics và cân nhắc thị trường
Bạn đã cung cấp một cái nhìn tổng quan với các con số vốn hóa thị trường và cung cấp. Những điều này hữu ích, nhưng hãy xem xét chúng như là những đầu vào ban đầu cần được xác minh trước bất kỳ tuyên bố nào. Từ một quan điểm khái niệm, đây là những gì quan trọng.
Token nên khuyến khích đóng góp dữ liệu, triển khai mô hình và bảo mật mạng. Điều đó thường có nghĩa là một sự kết hợp giữa chức năng tiện ích và quản lý.
Nguồn cung hiện tại và động lực đặt cược ảnh hưởng đến tính thanh khoản. Nếu một phần lớn bị đặt cược hoặc bị khóa, khả năng giao dịch ngắn hạn bị giới hạn. Điều này có thể tốt cho sự ổn định, nhưng nó cũng giảm lượng hàng hóa có sẵn trên thị trường.
Tăng trưởng vốn hóa thị trường thực tế sẽ phụ thuộc ít hơn vào cơ chế token và nhiều hơn vào việc sử dụng thực tế: số lượng mạng dữ liệu, mô hình đã triển khai, doanh thu chia sẻ với các người đóng góp, và việc áp dụng trong doanh nghiệp. Sự đầu cơ về token là một hiệu ứng ngắn hạn; giá trị lâu dài đến từ các dòng chảy được đo lường và lặp đi lặp lại.
Như một hướng dẫn thực tiễn: theo dõi các chỉ số tham gia. Giá token đi theo tiện ích. Nếu OpenLedger có thể chứng minh dòng chảy chia sẻ doanh thu đến các nhà sáng tạo và việc sử dụng ổn định của OpenLoRA, thì định giá thị trường sẽ có tính bảo vệ hơn nhiều.
8. Cơ hội cho người xây dựng và phát triển
Nếu bạn là một nhà phát triển, OpenLedger cung cấp các công cụ nhanh chóng: xây dựng một Mạng dữ liệu, tạo bộ chuyển đổi chuyên biệt, hoặc phát triển một giao diện thân thiện với L2 cho các đại lý. Các chương trình khởi đầu như OpenCircle cung cấp tín dụng tính toán và gán nhãn sớm, giúp giảm chi phí ban đầu cho việc thử nghiệm.
Tập trung vào các vấn đề hẹp trước. Các thắng lợi lớn nhất sẽ ở những lĩnh vực mà dữ liệu có giá trị nhưng hiện tại bị khóa: thiết bị y tế, giám sát môi trường địa phương, tài liệu pháp lý, hoặc nội dung giáo dục chất lượng cao. Xây dựng một quy trình nhỏ, có thể xác minh và chứng minh cách gán nhãn kiếm tiền cho các người đóng góp.
8.1 Rủi ro, giới hạn và quản trị
Đây không phải là một viên đạn thần kỳ. Các rủi ro chính bao gồm:
Quyền riêng tư và đồng thuận. Ghi lại nguồn gốc phải tuân thủ luật về quyền riêng tư. Đối với dữ liệu lâm sàng hoặc cá nhân, các khung đồng thuận và nhận dạng mạnh mẽ là cần thiết.
Chơi hệ thống ghi nhãn. Nếu phần thưởng là thực, các tác nhân xấu sẽ cố gắng chơi hệ thống. Các cơ chế danh tiếng mạnh mẽ và xác minh người đóng góp là cần thiết.
Quy định. Các phần thưởng token gắn với dữ liệu và mô hình có thể thu hút sự xem xét về chứng khoán hoặc quyền dữ liệu. Các khung pháp lý sẽ khác nhau theo từng khu vực.
Chất lượng mô hình. Việc gán nhãn không đảm bảo mô hình tốt. Quy trình chăm sóc dữ liệu chất lượng cao và đánh giá mô hình vẫn là rất quan trọng.
OpenLedger giảm thiểu sự mờ ám, nhưng nó cũng đặt ra các câu hỏi thiết kế mới. Cộng đồng nên coi các hệ thống gán nhãn như hàng hóa công cộng cần có quản trị và kiểm tra.
8.2 Phạm vi tương lai và điều gì cần theo dõi
12 đến 36 tháng tới sẽ kể câu chuyện. Các tín hiệu cần theo dõi:
số lượng mạng dữ liệu được tạo, số người đóng góp tham gia và phần thưởng được phân phối,
khối lượng triển khai OpenLoRA và chi phí trung bình mỗi lần suy diễn,
các dự án tốt nghiệp từ OpenCircle sang sản xuất,
hướng dẫn quy định về gán nhãn dữ liệu và phần thưởng được mã hóa,
sự tích hợp và đối tác doanh nghiệp.
Nếu OpenLedger đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường cho một vài lĩnh vực quan trọng, nền kinh tế AI lớn hơn có thể áp dụng các nguyên tắc của nó cho nguồn gốc và phần thưởng. Điều này quan trọng vì nó sẽ thay đổi ai được hưởng lợi khi một mô hình AI tạo ra giá trị.
9. Kết luận
OpenLedger cung cấp một tầm nhìn thuyết phục. Nó kết hợp nguồn gốc trên chuỗi với các công cụ triển khai thực tiễn và một phòng thí nghiệm tài trợ để thúc đẩy các ứng dụng thực tế. Kiến trúc phù hợp với các vấn đề thị trường rõ ràng: chuỗi cung ứng dữ liệu mờ ám, những người đóng góp không được trả tiền, và các mô hình không thể kiểm toán. Nếu OpenLedger có thể hoạt động hóa việc gán nhãn ở quy mô lớn, và nếu các người đóng góp thực sự thấy phần thưởng có ý nghĩa, thì dự án sẽ chuyển đổi quản trị AI từ lý thuyết sang thực tiễn.
Điều này không được đảm bảo. Các rào cản là kỹ thuật, pháp lý và xã hội. Tuy nhiên, ý tưởng rằng các người sáng tạo và đóng góp nhận được giá trị có thể đo lường cho công việc của họ là sức mạnh và đã đến lúc. OpenLedger xứng đáng được theo dõi vì nó đưa ra một bước khởi đầu có cơ sở nhằm giải quyết một vấn đề cốt lõi trong AI hiện nay: sự tin tưởng.
Khước từ: Nội dung này chỉ dành cho mục đích giáo dục và tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Các khoản đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có rủi ro cao. Vui lòng đánh giá cẩn thận và tự chịu trách nhiệm hoàn toàn cho quyết định của chính bạn.
Tham gia MEXC và bắt đầu giao dịch ngay hôm nay!
