OpenLedger es una plataforma basada en blockchain que aborda los problemas de transparencia, atribución y compensación justa en el desarrollo de IA, facilitando la monetización y el uso descentralizado de datos, modelos y agentes de IA. Fundada por Pryce Adade-Yebesi, Ashtyn Bell y Ram Kumar en 2024, esta plataforma ha recaudado $8 millones de Polychain Capital y Borderless Capital para desarrollar la primera blockchain de IA con Proof of Attribution.
Cuando estoy investigando un nuevo proyecto, una de las primeras cosas que reviso es el equipo. Aunque algunos proyectos de cripto prosperan gracias al anonimato de sus fundadores, el trasfondo de los creadores a menudo proporciona información sobre la visión a largo plazo y el potencial éxito del proyecto.
El equipo de OpenLedger, según su sitio web y documentación oficial, está compuesto por un grupo diverso de expertos en desarrollo de blockchain, aprendizaje automático y ciencia de datos. Aunque los nombres específicos a menudo no se publican en el espacio descentralizado para enfatizar la naturaleza comunitaria del proyecto, sus actividades públicas y asociaciones muestran una sólida base técnica. Su enfoque no está en personalidades individuales, sino en construir un protocolo robusto y gestionado por la comunidad. Este enfoque está alineado con la ética principal de Web3 sobre descentralización, donde el poder del proyecto reside en la comunidad y su código, no en un equipo de liderazgo centralizado.
Entender los mecanismos de OpenLedger requiere atención a sus dos componentes principales: Datanet y la capa de blockchain. Después de revisar el esquema técnico del proyecto, puedo dividir su flujo de trabajo en varios pasos sencillos.
Primero, individuos u organizaciones pueden contribuir con datos a la plataforma, formando lo que OpenLedger llama Datanet. Esto es esencialmente una base de datos descentralizada específica por tema. Por ejemplo, se puede crear un Datanet para datos de imágenes médicas, datos del mercado financiero o incluso datos de comportamiento de juegos. La clave es que los contribuyentes mantienen un nivel de propiedad y control.
A partir de aquí, los desarrolladores o empresas que quieran entrenar modelos de IA específicos pueden acceder a este Datanet. Utilizan herramientas de la plataforma y pagan una tarifa en tokens OPEN para ejecutar sus algoritmos de entrenamiento en datos descentralizados. La capa de blockchain, construida sobre BSC, actúa como una capa de confianza y pago. Esto registra todas las transacciones, permisos de acceso a datos y procesos de entrenamiento de modelos de manera transparente en un libro mayor inmutable.
Finalmente, los contribuyentes de datos utilizados para el entrenamiento son recompensados en tokens OPEN. Esto crea un fuerte ciclo de incentivos: más datos de alta calidad atraen a más desarrolladores de IA, lo que a su vez aumenta la demanda de tokens OPEN y recompensa a los proveedores de datos. Todo este proceso está diseñado para ser más eficiente, seguro y justo que los canales de desarrollo de IA tradicionales y centralizados.
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