Khi các mô hình lớn bắt đầu "tự nói chuyện": Tôi nhìn thấy logic cơ bản của OpenLedger
Xem qua Binance Square thấy đủ loại L2, L3 mang danh AI, nói thật, hầu hết các dự án chỉ là thay đổi cách gọi cho việc thuê máy chủ, thật sự khiến người ta buồn cười. Mấy hôm trước tôi đã đọc xong whitepaper của @OpenLedger , trong đó có phần về Proof of Attribution (Chứng minh nguồn gốc) và kiến trúc Datanets cũng khá thú vị. Nhưng điều khiến tôi ấn tượng nhất về dự án này là một khái niệm họ giấu trong chi tiết kỹ thuật, hiếm khi được đề cập: cơ chế làm sạch dữ liệu tổng hợp đối kháng (Adversarial Synthetic Data Scrubbing).
Hiện tại trong giới đang đua nhau giành GPU, dữ liệu gốc, nhưng ai cũng biết, dữ liệu chất lượng cao của con người trên internet sắp bị các mô hình lớn hút sạch. Đào tạo AI trong tương lai chắc chắn sẽ phụ thuộc nhiều vào dữ liệu tổng hợp do AI tự tạo ra. Điều này giống như việc để AI ăn những thứ nó thải ra, ăn lâu thì hệ thống sẽ bị "tâm thần phân liệt", trong học thuật gọi là sụp đổ mô hình.
Giải pháp của $OPEN không phải là chặn dữ liệu tổng hợp, mà là sử dụng một ma trận nút xác thực phi tập trung, thực hiện một vòng lọc đối kháng "theo kiểu Nash" trước khi dữ liệu vào ModelFactory để đào tạo. Nói một cách đơn giản, giống như việc cung cấp cho AI một nhóm kiểm toán viên khắt khe, dùng thuật toán để phát hiện sự giả mạo của một thuật toán khác.
Biến dữ liệu thành tài sản, thanh khoản hóa, kết nối mã với động lực kinh tế, thực sự là việc mà Crypto nên làm. Sử dụng token để neo giữ hành vi kiểm toán, làm cho nguồn gốc dữ liệu có thể truy nguyên, nghe có vẻ logic khép kín. Nhưng với tôi, một người đã trải qua nhiều lần “cắt lỗ”, cái nhìn phê bình không thể thiếu. Độ khó trong việc hiện thực hóa kiến trúc này cực kỳ cao. Làm việc với những vấn đề phức tạp như vậy trên chuỗi, làm sao để cân bằng giữa thông lượng và độ trễ? Nếu các nút vì muốn kiếm phần thưởng mà có âm mưu, làm sao để phòng ngừa? Điều này cần thử nghiệm áp lực bằng tiền thật, chứ không chỉ dừng lại ở các công thức toán học trong whitepaper.
Nhìn tổng quan, AI đang bùng nổ, sức mạnh tính toán đang tăng lên không giới hạn, nhưng nếu không có sự thanh khoản và kiểm tra tính xác thực của nguồn dữ liệu, chúng ta cuối cùng sẽ chỉ xây dựng một tháp Babel số được tạo nên từ những dữ liệu hư vô. #OpenLedger đang đi đúng hướng, còn đi xa đến đâu thì phụ thuộc vào việc mạng chính của nó có chịu đựng được bao nhiêu sự tàn phá từ hacker và những kẻ múc lợi hay không.
#openledger $OPEN
Xem qua Binance Square thấy đủ loại L2, L3 mang danh AI, nói thật, hầu hết các dự án chỉ là thay đổi cách gọi cho việc thuê máy chủ, thật sự khiến người ta buồn cười. Mấy hôm trước tôi đã đọc xong whitepaper của @OpenLedger , trong đó có phần về Proof of Attribution (Chứng minh nguồn gốc) và kiến trúc Datanets cũng khá thú vị. Nhưng điều khiến tôi ấn tượng nhất về dự án này là một khái niệm họ giấu trong chi tiết kỹ thuật, hiếm khi được đề cập: cơ chế làm sạch dữ liệu tổng hợp đối kháng (Adversarial Synthetic Data Scrubbing).
Hiện tại trong giới đang đua nhau giành GPU, dữ liệu gốc, nhưng ai cũng biết, dữ liệu chất lượng cao của con người trên internet sắp bị các mô hình lớn hút sạch. Đào tạo AI trong tương lai chắc chắn sẽ phụ thuộc nhiều vào dữ liệu tổng hợp do AI tự tạo ra. Điều này giống như việc để AI ăn những thứ nó thải ra, ăn lâu thì hệ thống sẽ bị "tâm thần phân liệt", trong học thuật gọi là sụp đổ mô hình.
Giải pháp của $OPEN không phải là chặn dữ liệu tổng hợp, mà là sử dụng một ma trận nút xác thực phi tập trung, thực hiện một vòng lọc đối kháng "theo kiểu Nash" trước khi dữ liệu vào ModelFactory để đào tạo. Nói một cách đơn giản, giống như việc cung cấp cho AI một nhóm kiểm toán viên khắt khe, dùng thuật toán để phát hiện sự giả mạo của một thuật toán khác.
Biến dữ liệu thành tài sản, thanh khoản hóa, kết nối mã với động lực kinh tế, thực sự là việc mà Crypto nên làm. Sử dụng token để neo giữ hành vi kiểm toán, làm cho nguồn gốc dữ liệu có thể truy nguyên, nghe có vẻ logic khép kín. Nhưng với tôi, một người đã trải qua nhiều lần “cắt lỗ”, cái nhìn phê bình không thể thiếu. Độ khó trong việc hiện thực hóa kiến trúc này cực kỳ cao. Làm việc với những vấn đề phức tạp như vậy trên chuỗi, làm sao để cân bằng giữa thông lượng và độ trễ? Nếu các nút vì muốn kiếm phần thưởng mà có âm mưu, làm sao để phòng ngừa? Điều này cần thử nghiệm áp lực bằng tiền thật, chứ không chỉ dừng lại ở các công thức toán học trong whitepaper.
Nhìn tổng quan, AI đang bùng nổ, sức mạnh tính toán đang tăng lên không giới hạn, nhưng nếu không có sự thanh khoản và kiểm tra tính xác thực của nguồn dữ liệu, chúng ta cuối cùng sẽ chỉ xây dựng một tháp Babel số được tạo nên từ những dữ liệu hư vô. #OpenLedger đang đi đúng hướng, còn đi xa đến đâu thì phụ thuộc vào việc mạng chính của nó có chịu đựng được bao nhiêu sự tàn phá từ hacker và những kẻ múc lợi hay không.
#openledger $OPEN