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鏈上歸因框架的必要性：
隨着人工智能越來越多地融入關鍵行業和日常應用，對整個AI開發生命週期中的問責、透明度和公平性的需求也在不斷增加。每個AI系統的核心都是數據——這個塑造模型行爲、能力和侷限性的基礎資源。然而，儘管數據在其中扮演着至關重要的角色，訓練數據往往被視爲一個不透明的輸入，幾乎沒有關於其來源的可見性，也沒有可靠的機制來識別負責創建、策劃或維護這些數據的個人或組織。
這個挑戰既是結構性的也是經濟性的。在缺乏強大歸因系統的情況下，數據貢獻者與其數據幫助訓練的模型所產生的價值之間保持着脫節。研究人員和審計人員在追溯模型輸出到其底層來源時面臨困難，限制了透明度和問責制。開發者在驗證數據來源和確保合規性方面面臨越來越大的挑戰。結果是，一個價值創造難以衡量、所有權難以驗證、貢獻難以獎勵的生態系統。
爲了解決這些不足，需要一個新的框架——一個建立模型輸出與影響它們的數據之間可驗證連接的框架。這樣的框架必須作爲機器學習生命週期的原生組件運作，使歸因能夠被測量、驗證和強制執行，而不是被視爲事後的考慮。
鏈上歸因框架通過將所有權、貢獻和影響表示爲可編程、可驗證和有狀態的資產來提供這個基礎。通過在鏈上記錄數據來源和歸因，系統能夠在訓練和推理過程中透明地跟蹤數據集。
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@OpenLedger
鏈上歸因框架的必要性：
隨着人工智能越來越多地融入關鍵行業和日常應用，對整個AI開發生命週期中的問責、透明度和公平性的需求也在不斷增加。每個AI系統的核心都是數據——這個塑造模型行爲、能力和侷限性的基礎資源。然而，儘管數據在其中扮演着至關重要的角色，訓練數據往往被視爲一個不透明的輸入，幾乎沒有關於其來源的可見性，也沒有可靠的機制來識別負責創建、策劃或維護這些數據的個人或組織。
這個挑戰既是結構性的也是經濟性的。在缺乏強大歸因系統的情況下，數據貢獻者與其數據幫助訓練的模型所產生的價值之間保持着脫節。研究人員和審計人員在追溯模型輸出到其底層來源時面臨困難，限制了透明度和問責制。開發者在驗證數據來源和確保合規性方面面臨越來越大的挑戰。結果是，一個價值創造難以衡量、所有權難以驗證、貢獻難以獎勵的生態系統。
爲了解決這些不足，需要一個新的框架——一個建立模型輸出與影響它們的數據之間可驗證連接的框架。這樣的框架必須作爲機器學習生命週期的原生組件運作，使歸因能夠被測量、驗證和強制執行，而不是被視爲事後的考慮。
鏈上歸因框架通過將所有權、貢獻和影響表示爲可編程、可驗證和有狀態的資產來提供這個基礎。通過在鏈上記錄數據來源和歸因，系統能夠在訓練和推理過程中透明地跟蹤數據集。
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