OpenLedger est une plateforme basée sur la blockchain qui résout les problèmes de transparence, d'attribution et de rémunération équitable dans le développement de l'IA en facilitant la monétisation et l'utilisation décentralisée des données, modèles et agents d'IA. Fondée par Pryce Adade-Yebesi, Ashtyn Bell et Ram Kumar en 2024, cette plateforme a levé 8 millions de dollars auprès de Polychain Capital et Borderless Capital pour développer la première blockchain IA avec Proof of Attribution.
Lorsque je fais des recherches sur un nouveau projet, l'une des premières choses que je vérifie est l'équipe. Bien que certains projets crypto prospèrent grâce à l'anonymat de leurs fondateurs, le parcours des créateurs offre souvent un aperçu de la vision à long terme et du potentiel de succès du projet.
L'équipe d'OpenLedger, selon leur site web et leur documentation officielle, se compose d'un groupe d'experts variés en développement blockchain, apprentissage automatique et science des données. Bien que les noms spécifiques ne soient souvent pas publiés dans l'espace décentralisé pour mettre en avant la nature communautaire du projet, leurs activités publiques et partenariats montrent une base technique solide. Leur focus n'est pas sur des personnalités individuelles, mais sur la création de protocoles robustes et gérés par la communauté. Cette approche s'aligne avec l'éthique principale de Web3 sur la décentralisation, où le pouvoir du projet repose sur la communauté et son code, et non sur une équipe de direction centralisée.
Comprendre le mécanisme d'OpenLedger nécessite une attention sur ses deux composants principaux : Datanet et la couche blockchain. Après avoir passé en revue le cadre technique du projet, je peux diviser son flux de travail en plusieurs étapes simples.
Tout d'abord, les individus ou organisations peuvent donner des données à la plateforme, formant ce qu'OpenLedger appelle Datanet. C'est essentiellement une base de données décentralisée spécifique à un sujet. Par exemple, un Datanet peut être créé pour des données d'imagerie médicale, des données de marché financier, ou même des données comportementales de jeux. L'essentiel est que les contributeurs conservent un certain niveau de propriété et de contrôle.
Ensuite, les développeurs ou entreprises souhaitant entraîner un modèle d'IA spécifique peuvent accéder à ce Datanet. Ils utilisent des outils de plateforme et paient des frais en tokens OPEN pour exécuter leurs algorithmes d'entraînement sur des données décentralisées. La couche blockchain, construite sur BSC, agit comme une couche de confiance et de paiement. Elle enregistre toutes les transactions, les autorisations d'accès aux données, et le processus d'entraînement du modèle de manière transparente sur un livre de comptes immuable.
Enfin, les contributeurs de données utilisées pour l'entraînement sont récompensés en tokens OPEN. Cela crée une boucle d'incitation puissante : plus de données de qualité attirent davantage de développeurs d'IA, ce qui, à son tour, augmente la demande pour les tokens OPEN et récompense les fournisseurs de données. L'ensemble de ce processus est conçu pour être plus efficace, sécurisé et équitable que les canaux de développement d'IA traditionnels centralisés.
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