OpenLedger là một blockchain Layer-2 tiên phong được thiết kế để phi tập trung hóa vòng đời dữ liệu AI. Bằng cách token hóa các bộ dữ liệu, mô hình AI và các tác nhân tự động, nền tảng này chống lại các silo dữ liệu của doanh nghiệp, cho phép cá nhân kiếm tiền từ những đóng góp của họ thông qua việc ghi nhận minh bạch trên chuỗi.
Cuộc khủng hoảng quyền sở hữu dữ liệu AI
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo dựa vào khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, nền kinh tế dữ liệu hiện tại chủ yếu bị chi phối bởi các tập đoàn công nghệ lớn, những kẻ tích trữ thông tin người dùng trong các silo kín. Người dùng internet hàng ngày và những người đóng góp dữ liệu để huấn luyện các hệ thống này nhận được rất ít hoặc không có sự đền bù cho công việc quý giá của họ. Mô hình tập trung này không chỉ giới hạn đổi mới mà còn dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư, kiểm duyệt và nguồn gốc dữ liệu.
OpenLedger: Giải pháp phi tập trung
OpenLedger được xây dựng để giải quyết vấn đề hệ thống này bằng cách cung cấp một hệ sinh thái minh bạch, không cần giấy phép nơi bất kỳ ai cũng có thể đóng góp dữ liệu, đào tạo các mô hình AI trên chuỗi và kiếm phần thưởng công bằng. Nó hoạt động bằng cách coi các tập dữ liệu AI, các mô hình học máy và các tác nhân tự động như là tài sản có thể giao dịch, thanh khoản. Nền tảng sử dụng blockchain tương thích với Ethereum để đảm bảo mỗi bước trong quy trình làm việc của AI đều có thể được xác minh.
Cách thức hoạt động của nền tảng
OpenLedger có kiến trúc độc đáo được chia thành các lớp riêng biệt, dễ quản lý:
Nền tảng dữ liệu và Datanets: Người dùng có thể đóng góp vào "Datanets"—các hồ bơi dữ liệu chuyên biệt được sử dụng để đào tạo các mô hình AI. Mỗi đóng góp dữ liệu đều được xác minh và ghi chép tỉ mỉ trên chuỗi.
Nhà máy mô hình: Tính năng này cho phép các nhà phát triển và người dùng dễ dàng đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI chuyên biệt sử dụng dữ liệu được gom góp trong Datanets.
Chứng minh nguồn gốc: Đây là đổi mới cốt lõi của OpenLedger. Nó theo dõi ảnh hưởng của các tập dữ liệu cụ thể đến đầu ra của mô hình AI. Khi một mô hình tạo ra phản hồi hoặc được sử dụng bởi một doanh nghiệp, hệ thống lần theo dấu câu trả lời trở lại các điểm dữ liệu gốc của nó. Quá trình này đảm bảo rằng phần thưởng được phân phối công bằng cho các cá nhân hoặc nhóm chịu trách nhiệm đào tạo mô hình.