Czym jest OpenLedger?
#OpenLedger to platforma oparta na blockchainie, zaprojektowana w celu rozwiązania problemów z przejrzystością, przypisaniem i sprawiedliwą rekompensatą w ekosystemie sztucznej inteligencji. Została założona około 2024 roku przez Pryce'a Adade-Yebesi, Ashtyna Bella i Rama Kumara, z rundą seed finansowania w wysokości 8 milionów USD, prowadzonej przez Polychain Capital i Borderless Capital.
Głównym celem @OpenLedger jest umożliwienie, aby dane, modele i agenci AI były aktywami zdecentralizowanymi, tak aby osoby, które przyczyniają się danymi lub modelami, były wyraźnie rozpoznawane i wynagradzane dzięki mechanizmom wbudowanym w blockchain.
Kluczowe komponenty
Oto podstawowe komponenty i mechanizmy, które sprawiają, że OpenLedger działa:
- Datanety: specjalistyczne sieci danych (na przykład dane z określonego sektora: medycyna, sztuka, muzyka itp.). Użytkownicy przesyłają dane, dane są przetwarzane, czyszczone, weryfikowane, a te zbiory danych zasilają twórców modeli specjalistycznych.
- Specjalistyczne modele AI: Nie ma zamiaru konkurować z dużymi modelami ogólnymi, takimi jak te od OpenAI, ale generować modele specjalistyczne (SLMs, Specialized Language Models), które korzystają z danych z niszy lub konkretnych domen.
- Proof-of-Attribution (PoA): mechanizm, za pomocą którego rejestruje się w blockchainie, jakie dane wpłynęły na wynik, kto je dostarczył itp. To pozwala prawidłowo przypisać prawa i nagrody, gdy modele generują na przykład treści pochodne z tych danych.
- "Payable AI": AI nie tylko jest używane, ale korzyści, które ona generuje, są automatycznie dystrybuowane do tych, którzy przyczyniają się (dostawcy danych, twórcy modeli) za pośrednictwem inteligentnych kontraktów.
Czynniki różnicujące w stosunku do innych projektów
Niektóre rzeczy, które wyróżniają OpenLedger:
1. Skupienie na atrybucji. Wiele platform boryka się z tym, jak sprawiedliwie wynagradzać tych, którzy dostarczają dane lub modele. OpenLedger stawia to jako centralny filar.
2. Specjalizacja. Zamiast budować gigantyczne modele ogólne, postawiono na mniejsze i bardziej specyficzne modele, co może sprawić, że będą one bardziej efektywne, łatwiejsze do trenowania na danych wysokiej jakości i mniej kosztowne pod względem obliczeniowym.
3. Decentralizacja i przejrzystość. Wykorzystanie blockchainu do śledzenia wkładów, przejrzystości wykorzystania danych i automatycznego rozdzielania nagród.
4. Wyraźne zachęty ekonomiczne. Użytkownicy mają namacalne zachęty do dostarczania danych wysokiej jakości, ponieważ mogą zarabiać, gdy te dane są używane w modelach, które generują wartość. To mogłoby poprawić jakość ekosystemu danych AI.
Wyzwania i ryzyka
Jak każdy ambitny projekt, OpenLedger stoi przed wieloma wyzwaniami:
Prywatność i ochrona danych sensorycznych. Jeśli zarządza się danymi osobowymi lub wrażliwymi, pojawiają się kwestie prawne i etyczne: zgoda, anonimizacja, regulacje lokalne/międzynarodowe (np. RODO, przepisy dotyczące danych w różnych krajach).
Dokładność i jakość danych. Aby modele działały prawidłowo, dane muszą być czyste, nie mogą zawierać uprzedzeń ani nadmiernego hałasu. Zarządzanie tym w sieciach zdecentralizowanych może być skomplikowane.
Skalowalność. Rejestrowanie atrybucji w blockchainie, zarządzanie wieloma wkładami, modele trenowane na dużych wolumenach danych itp. wymaga dużego przetwarzania, przechowywania i potencjalnie wysokich kosztów operacyjnych.
Konkurencja i różnicowanie. Istnieje wiele projektów, które starają się integrować AI i blockchain, lub które dążą do monetyzacji danych. Udowodnienie, że OpenLedger potrafi dobrze działać w praktyce, będzie kluczowe.
Adopcja. Przekonanie uczestników do przesyłania danych, tworzenia modeli, zaufania platformie; również uzyskanie, aby modele generowały realną wartość dla użytkowników lub firm, aby w ekosystemie istniała funkcjonalna gospodarka.
Potencjalne przypadki użycia
Niektóre scenariusze, w których OpenLedger może mieć wpływ:
Firmy medyczne, które chcą trenować specyficzne modele, wykorzystując dane kliniczne, ale sprawiedliwie wynagradzając tych, którzy zbierają te dane (szpitale, badacze).
Twórcy treści, fotografowie, muzycy, artyści cyfrowi, którzy chcą, aby ich dzieła były używane do trenowania modeli generatywnych i otrzymywać automatyczne tantiemy, jeśli te dzieła pojawią się jako inspiracja lub podstawa generacji.
Aplikacje AI w bardzo wyspecjalizowanych sektorach (prawnym, technicznym, przemysłowym), gdzie ogólne modele nie działają tak dobrze, a dane specyficzne dla domeny są kluczowe.
Autonomiczne agenty AI (boty, asystenci itp.), które korzystają z danych od różnych współtwórców, i gdzie każdy powinien otrzymać proporcjonalne wynagrodzenie.
Stan i następne kroki
OpenLedger ma już znaczące początkowe finansowanie.
Istnieje sieć testowa ("testnet"), w której można uczestniczyć, przesyłając dane itp., chociaż nadal nie jest jasne, czy już istnieje całkowicie operacyjna sieć główna (mainnet).
Opracowywane są mechanizmy techniczne, takie jak Proof-of-Attribution, "Datanets", narzędzia dla programistów itp.
Podsumowanie
OpenLedger wydaje się obiecującym projektem, który stara się zająć realnym problemem na styku AI i blockchain: atrybucją i sprawiedliwym wynagrodzeniem wkładów danych/modeli. Jeśli uda się to dobrze zrealizować, może to zmienić sposób, w jaki tworzy się i monetyzuje modele AI, zachęcając do większej współpracy i wyższej jakości danych.
Jednak wyzwania są duże: projekt techniczny, regulacyjny, prywatności, przekonywanie do adopcji itp. Obserwowanie ich rozwoju technicznego, rzeczywistej adopcji, operacyjnych przypadków użycia jest kluczowe dla oceny ich sukcesu w dłuższej perspektywie.
