Hầu hết mọi người đang viết về @OpenLedger ngay bây giờ chỉ đang chạm đến bề mặt. Họ nói về phần thưởng, giá token quản trị và những bài thuyết trình quen thuộc về AI gặp blockchain. Góc nhìn đó dễ viết và dễ đọc. Nhưng khi tôi nhìn vào kiến trúc thực tế, có một điều gì đó thu hút tôi. Câu chuyện thật sự không phải là những gì OpenLedger sản xuất mà là lớp bên dưới giúp cho trí tuệ chuyên biệt trở thành khả thi và tại sao việc có lớp đó trên chuỗi lại thay đổi cách mà đầu ra AI có thể trở nên đáng tin cậy hơn.
Những gì OpenLedger đang xây dựng là một blockchain Layer 2 sử dụng OP Stack với EigenDA xử lý tính khả dụng dữ liệu, định cư trên Ethereum và giữ chi phí đủ thấp cho các nền kinh tế dữ liệu AI cần các khoản thanh toán vi mô. Cơ chế cốt lõi của nền tảng là Proof of Attribution, một hệ thống mã hóa ghi lại mọi bước đào tạo tập dữ liệu và suy luận mô hình trên chuỗi, vì vậy bất kỳ đầu ra AI nào cũng có thể được truy ngược về người đã đóng góp dữ liệu đã hình thành nó. Những người đóng góp tự động kiếm được token OPEN bất cứ khi nào dữ liệu của họ ảnh hưởng đến đầu ra mô hình, mà OpenLedger gọi là AI Có thể Thanh toán. Dự án đã huy động được tám triệu đô la từ POlychain Capital và Borderless Capital, với sự hỗ trợ từ Balaji Srinivasan và người đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal. Tổng cung OPEN bị giới hạn ở một tỷ token với 51.7 phần trăm dành cho cộng đồng, những người đóng góp dữ liệu, những người xây dựng mô hình và các validator. Sự phân phối đó cho bạn biết ưu tiên thiết kế thực sự nằm ở đâu.
Cấu trúc cung cấp dữ liệu chuyên biệt được gọi là Datanets, các bộ dữ liệu cụ thể theo chủ đề do cộng đồng sở hữu, không phải là các đống dữ liệu internet chung chung. Các Datanets đang hoạt động đã xây dựng trong phát triển Web3, trí tuệ DeFi, dữ liệu IP, và nội dung của người sáng tạo. Các nhà phát triển đào tạo Mô hình Ngôn ngữ Chuyên biệt bằng cách trả phí OPEN và chạy tinh chỉnh qua ModelFactory, công cụ nocOde của nền tảng. Mỗi mô hình đã được đào tạo có một lịch sử đào tạo trên chuỗi có thể xác minh - Datanet nào đã cung cấp cho nó, những người đóng góp nào đã hình thành nó, các bước suy luận nào đã tạo ra từng đầu ra. Đó là những gì các hợp đồng thông minh Proof of Attribution thực thi.
Giao dịch đã dạy mình tại sao điều này quan trọng ở mức độ thực sự. Mình đã ở trong những thiết lập mà mọi thứ trông sạch sẽ, phá vỡ trên một mức độ quan trọng với khối lượng xác nhận, tâm lý lạc quan, và vẫn bị dừng lỗ vì một nguồn dữ liệu có độ trễ mười hai phút trên sổ lệnh. Thiết lập là thật nhưng dữ liệu đầu vào đã bị hỏng và mình không có cách nào để biết. Trong giao dịch, bạn học cách lần ngược quyết định: nguồn nào đã cho mình thông tin này, khi nào nến đó được hoàn tất, khối lượng đó đến từ spot hay perps? Những trader không bao giờ đặt ra những câu hỏi đó sẽ thổi bay tài khoản mà không hiểu tại sao. Proof of Attribution buộc câu hỏi đó phải được trả lời tự động ở cấp độ giao thức trước khi bất kỳ đầu ra AI nào đến tay người dùng.
Các mô hình chuyên biệt cần điều này hơn so với các mô hình chung. Một mô hình được sử dụng cho rủi ro tài chính, hợp đồng pháp lý hoặc quyết định lâm sàng không thể chấp nhận đầu vào bị hỏng. Hệ thống ghi nhận trên chuỗi theo dõi chất lượng dữ liệu người đóng góp theo thời gian và giảm trọng số các nguồn tạo ra kết quả suy luận kém - một vòng lặp phản hồi mà không tồn tại trong phát triển AI tập trung vì không có bản ghi minh bạch về những gì đã được đào tạo bởi cái gì. Sự khác biệt cấu trúc đó là điều mà mình luôn quay lại.
Những gì mình đang theo dõi là mainnet adOption trong các Datanets tài chính và Web3, đặc biệt là tốc độ phát triển của cơ sở người đóng góp và liệu phần thưởng Proof of Attribution có được điều chỉnh đủ tốt để giữ chân những người đóng góp nghiêm túc thay vì chỉ thu hút đám đông airdrop. Nếu chất lượng dữ liệu tăng cường theo cách mà lợi thế giao dịch tăng cường qua các mô hình tinh chỉnh kỷ luật được xây dựng tại đây sẽ cuối cùng trở nên không thể sao chép bởi bất kỳ ai làm việc từ một kho dữ liệu đóng và không thể xác minh. Đó mới chính là lợi thế thực sự, không chỉ là công nghệ mà là dữ liệu đã được xác minh liên tục nuôi dưỡng nó.
