人工智慧無處不在。它總是在寫作、推薦、診斷和娛樂。這些任務背後的模型令人印象深刻，但系統大多是封閉的。我們不知道哪些數據訓練了這些模型，誰為其貢獻了數據，或者在模型創造價值時誰受益。缺乏透明度是重要的，因為這會集中權力並隱藏價值。OpenLedger正試圖改變這一點。它是一個為人工智慧經濟設計的區塊鏈。其目標是使模型訓練、數據集貢獻、部署和歸屬變得可見和可貨幣化，並將獎勵直接與增加價值的貢獻者相連結。
如果這樣有效， OpenLedger(OPEN) 可以將人工智慧從少數集中平台轉移到一個社區擁有的結構中，在這裡創建者可以獲得報酬，模型可以進行審計，專門的代理可以被擁有、交易和以清晰的來源進行改進。本文解釋了OpenLedger的作用、其主要組件的運作方式、為什麼它可能會是革命性的、實際應用的樣子，以及接下來應該關注的內容。
1.什麼是人工智慧？
在我們深入了解OpenLedger之前，讓我們用實用的方式定義人工智慧。在其核心，人工智慧是一個從數據中學習模式的系統，然後將這些模式應用於新情境。可以把你的大腦想像成是一個預測引擎。你一次接觸熱爐，就學會了避免火。機器做的事情類似，不過它們是從大量數據集中學習，並通過模型表達這些知識。這些模型的優劣取決於其背後的數據和訓練過程。這就是問題所在。今天大多數有價值的人工智慧模型都是在封閉的環境中訓練的，使用由大型公司收集或授權的數據。創作者、研究者和普通人很少能看到他們的貢獻反映在所有權、歸屬或補償中。模型很強大，但構建它們的供應鏈卻不透明。
2.OpenLedger的角色
OpenLedger自稱為人工智慧區塊鏈。與專注於支付或智能合約的通用區塊鏈不同，OpenLedger專注於人工智慧基礎設施的經濟學和倫理學。它提供了以下基本功能：
- 在鏈上記錄數據集和貢獻，
- 以可歸屬的方式訓練和微調模型，
- 以成本效益高的方式部署模型，
- 追蹤每個數據點或貢獻者如何影響模型輸出，
- 當他們的數據或模型被使用時，獎勵貢獻者。
最後一點，與獎勵相關的歸屬，是核心思想。OpenLedger的堆棧旨在使人工智慧可追溯和公平。它將區塊鏈的來源與模型工具結合起來，啟用數據和專門模型的開放市場。
3.核心組件用簡單的語言解釋
OpenLedger是一套工具，而不是單一特徵。以下是主要組件及其功能。
3.1 OpenLoRA：便宜、可擴展的部署
OpenLoRA是OpenLedger的模型部署引擎。其賣點是能夠大幅降低專用適配器和模型的部署成本，尤其是LoRA風格的適配器。OpenLedger宣稱可以實現節省，從而使在單個GPU上運行數千個專用適配器變得可行。實際上，這意味著開發者可以針對某一狹窄任務微調基礎模型，然後便宜地部署許多這樣的狹窄模型。對於遊戲、教育或特定領域的助手來說，OpenLoRA使模型專業化從一個昂貴的實驗變成可行的產品。
可以這樣描述：與其讓每個遊戲工作室運行自己昂貴的NPC行為模型，不如讓工作室在最小的硬件上部署數千個高效的適配器，並僅按使用量付費。
3.2 歸屬證明 (PoA)
PoA是賦予OpenLedger道德力量的特性。它記錄來源：誰貢獻了哪個數據集，誰標註了哪個示例，以及每個貢獻對模型輸出的影響程度。這種可追溯性至關重要，有三個原因。首先，它產生公平的獎勵。當貢獻者的投入提升模型時，他們就能獲得收益。其次，它提供了解釋性。如果模型做出爭議性決策，審計線索可以顯示哪些數據影響該行為。第三，它支持治理。DAO或社區可以決定如何獎勵貢獻，是否某些數據集符合道德標準。PoA將人工智慧經濟從不透明的授權交易轉變為可測量的鏈上歸屬。
3.3 數據網和模型工廠
數據網是策劃的、協作的數據庫。可以將其視為特定領域的集合，貢獻者添加、標註和審核數據。模型工廠是無需代碼和低代碼的層，讓個人和團隊可以利用數據網進行模型的微調。它們共同將去中心化的貢獻轉化為可運作的模型，無需迫使每位貢獻者都成為機器學習工程師。
3.4 OpenCircle與生態系統支持
OpenCircle的功能類似於孵化器和資金實驗室。它為基於OpenLedger基本功能的項目提供計算信用、指導和種子資金。這加速了實際應用並降低了帶有領域專業知識的團隊進入門檻，而非需要深厚的基礎設施技能。
4.為什麼OpenLedger可能是革命性的
從理論上講，該架構解決了三個棘手的問題。
歸屬和獎勵。貢獻者通常生成有價值的數據，但沒有獲得模型收入的份額。PoA創造了一種自動獎勵他們的機制。這改變了激勵。與其囤積數據集，機構和社區可以貢獻數據並在基於這些數據集的模型創造價值時獲得報酬。
問責制。模型因不透明的失敗和幻覺而臭名昭著。通過歸屬和記錄的訓練來源，調查人員可以將錯誤追溯到特定數據集，並相應地修正或補償。這是一個走向負責任的重大步驟。 AI.
規模化的專業化經濟。OpenLoRA和模型工廠使數千個小眾模型得以存在，而無需十億美元的基礎設施成本。這對於高細粒度的使用情況是必要的：遊戲NPC、本地健康助手，或根據一個國家的法律微調的法律代理。
這三個支柱結合在一起可以改變誰控制人工智慧以及人工智慧的利益如何流動。
5.十個實用的高價值應用
有一個可以在OpenLedger上構建的應用程序列表，可以捕捉市場空白。
- 鏈上研究助手 (Onchain Kaito)
將Reddit、Substack、Instagram和其他公共來源的知識匯聚成策劃的、可歸屬的數據網。當研究者和創建者的文本成為模型訓練數據的一部分時，他們會受到追蹤和獎勵。這創建了一個透明的研究引擎，為貢獻者提供信用。
- 持續的Web3安全審計員
一個去中心化的代理，能夠吸收審計報告、實時合約狀態和漏洞披露，持續掃描已部署的智能合約。獎勵將給予那些改進檢測的紅隊和研究人員。這解決了一次性審計的不足。
- Solidity的光標 (AI Copilot)
一個基於驗證合約代碼、審計和最佳實踐的人工智慧助手。它起草合約、運行模擬測試並將輸出鏈接到訓練來源以便解釋。開發者獲得一個可以追溯建議的副駕駛。
- 去中心化學習平台
一個類似於Coursera的網絡，教育者向數據網貢獻課程材料，模型組合個性化課程，貢獻者在其模組被使用時獲得歸屬獎勵。證書成為可鏈上驗證的資質。
- 會議智能和決策分類帳
一個企業級的轉錄和行動跟踪代理，將會議輸出轉化為可審計的決策。這對於合規、法律和治理很有用，並且貢獻者將獲得報酬，以改善總結和提取行動的模型。
- 法律人工智慧助手
一個基於策劃的法規、判決和官方評論的模型，幫助律師進行符合管轄區的研究。每個決策都可以追溯到來源和為數據集提供價值的貢獻者。
- 臨床助手
一個基於匿名臨床數據和經過同行評審文獻的醫療決策支持模型。這裡的歸屬是關鍵：當臨床建議被提出時，有可驗證的鏈接到影響該建議的研究。
- 去中心化心理健康工具
具有文化意識的治療代理，基於多樣化、經過同行評審和獲得同意的療程文本進行培訓。歸屬建立信任，並允許臨床醫生驗證模型建議及其來源。
- 去中心化招聘和資歷認證
一個工作匹配引擎和資歷驗證系統，在這裡招聘人員、教育者和過去的雇主提供經過驗證的評價。招聘建議是透明的、可審計的，並獎勵那些幫助構建模型的貢獻者。
- 市場交易助理
一個結合鏈上數據、治理信號和社會情緒的模型。每個信號都是可歸屬的，因此α是可以解釋的，使用者可以驗證交易見解的來源。
這些例子顯示了當模型既專業且可證明在已知、有回報的輸入上進行訓練時會發生什麼。
6.生態系統項目值得關注
幾個團隊已經在OpenLedger上進行構建。簡短的描述：
- Ambios 使用感應器網絡進行環境智能，並且歸屬感應器和社區貢獻。
- Morpheus 構建自然語言到智能合約流程，並為生成的代碼提供鏈上的解釋。
- Up Network 將社會信號和鏈上數據結合起來，進行預測模型。
- Xangle 專注於韓國的教育模型，確保本地語言和背景得到保留和記錄。
- AgentArcane、Memelytics、Narratex、Citadelis和The SenseMap 皆展示了特定領域的數據網和代理如何創造實用且可貨幣化的應用。
這些項目代表了可能性範圍：環境感應、自動工程、內容、安全和本地化教育。
7.代幣經濟學和市場考量
您提供了市值和供應數據的快照。這些是有用的，但將其視為需在任何聲明之前驗證的初始輸入。從概念的角度來看，這些才是重要的。
代幣應該激勵數據貢獻、模型部署和網絡安全。這通常意味著實用性和治理功能的結合。
流通供應和質押動態影響流動性。如果大量股份被質押或以其他方式鎖定，短期流動交易將受到限制。這對穩定性有好處，但也會減少可用的市場流通量。
現實的市值增長將取決於代幣機制和實際使用量：數據網的數量、部署的模型、與貢獻者共享的收入以及企業的採納。代幣投機是一種短期的影響；長期價值來自重複的、可測量的流動。
作為實用指導：關注參與指標。代幣價格跟隨實用性。如果OpenLedger能證明與創作者之間的收入共享流動，以及OpenLoRA的穩定使用，市場估值將更具防衛性。
8.建設者與開發者的機會
如果您是一位開發者，OpenLedger提供了立即的槓桿：構建數據網、創建專用適配器，或為代理開發一個友好的前端。像OpenCircle這樣的種子計劃提供早期計算和歸屬信用，降低了實驗的初始成本。
首先專注於狹窄的問題。最大的勝利將出現在數據有價值但目前被鎖定的領域：醫療設備、本地環境監測、法律文獻或高質量的教育內容。構建一個小型、可驗證的管道，並展示歸屬如何為貢獻者贏得收入。
8.1 風險、限制和治理
這不是萬能的解決方案。主要風險包括：
隱私和同意。記錄來源必須遵循隱私法律。對於臨床或個人數據，需要強有力的去識別和同意框架。
遊戲化歸屬系統。如果獎勵是真實的，壞行為者將試圖操縱系統。健全的聲譽機制和貢獻者驗證至關重要。
法規。與數據和模型相關的代幣獎勵可能會受到證券或數據權利的審查。法律框架因管轄區的不同而異。
模型質量。歸屬不保證好的模型。高質量的數據策劃和模型評估管道仍然至關重要。
OpenLedger降低了不透明性，但也引發了新的設計問題。社區應對待歸屬系統，如同需要治理和檢查的公共財。
8.2 未來範疇和待關注的項目
未來12至36個月將揭示整個故事。需要監測的信號包括：
創建的數據網數量、加入的貢獻者及分發的獎勵，
OpenLoRA的部署量和每次推斷的平均成本，
從OpenCircle畢業的項目，
關於數據歸屬和代幣化獎勵的監管指導，
企業集成和合作夥伴關係。
如果OpenLedger在幾個有意義的行業達到產品市場適應，其基本功能可能會被更大的人工智慧經濟採納。這是重要的，因為這將改變誰在人工智慧模型創造價值時受益。
9.結論
OpenLedger 提供了一個引人注目的願景。它將鏈上來源與實用部署工具和資金實驗室結合，以加速實際應用。該架構與明確的市場問題對接：不透明的數據供應鏈、未支付的貢獻者和不可審計的模型。如果OpenLedger能夠在規模上實現歸屬，並且如果真正的貢獻者能夠看到有意義的報酬，那麼這個項目將會實現人工智慧治理從理論到實踐的轉變。
這是無法保證的。面臨的障礙既有技術、法律也有社會問題。然而，創建者和貢獻者為其工作獲得可量化價值的想法是強大的且久違的。OpenLedger值得關注，因為它對當前人工智慧的一個核心問題提出了一個值得稱讚的解決辦法：信任。
免責聲明：該內容僅供教育和參考用途，不構成任何投資建議。數字資產投資具有高風險。請謹慎評估並對自己的決策承擔全部責任。
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