Повідомлення

Поглянув на гаманець ok. Він обнулився. Я думав, що його вкрали. Це мене налякало. На щастя, це просто збій гаманця. Чекаємо на ремонт.

Фреймворк OML (відкритий, монетизований, лояльний), запропонований Sentient AGI, має на меті створення децентралізованої AI-екосистеми, керованої спільнотою, з розподілом вигод та узгодженими цінностями за допомогою технологій блокчейн та криптографії. Основний механізм роботи зосереджений навколо трьох вимірів:

Відкритість: баланс між відкритим кодом та управлінням правами

У рамках OML "відкритість" не означає повністю необмежене використання моделі. Її суть полягає в тому, що інформація про власність моделі, навчальні дані та ваги є відкритими та прозорими, що дозволяє спільноті перевіряти, відтворювати та покращувати її. Однак права на використання моделі контролюються спільнотою. Це реалізується за допомогою технології, що називається "відбиток моделі".

Конкретно, на етапі навчання моделі або її доопрацювання вбудовується набір унікальних, прихованих пар «питання-відповідь» як криптографічний підпис моделі. Будь-яка структура, яка хоче впровадити та надавати послуги цієї моделі, повинна підписати угоду з громадою, що представляє власника моделі. Мережа, що складається з «перевіряючих», регулярно перевіряє розгорнуті екземпляри моделі, ставлячи ці конкретні «питання», щоб підтвердити наявність її відбитка, тим самим підтверджуючи, чи має ця модель право на використання. Цей підхід забезпечує, що, незважаючи на відкритість моделі, її використання та комерційна діяльність можуть бути відстежені та авторизовані.

Можливість монетизації: розподіл вартості на основі внеску

"Монетизованість" є ключовим елементом мотиваційного шару OML-фреймворку, який має на меті забезпечити сталий економічний дохід для внесків відкритих AI. Його функціонування залежить від смарт-контрактів на блокчейні.

Кожного разу, коли користувач викликає модель штучного інтелекту, розгорнуту в екосистемі OML, для проведення інференції або запиту, необхідно сплатити збори. Ця подія виклику буде зафіксована в блокчейні, а смарт-контракт автоматично розподілить отримані доходи між власниками прав на модель. Це включає оригінального творця моделі, наступних удосконалювачів, які виконали доопрацювання, внесків даних та постачальників інфраструктури тощо.

Основою цього механізму розподілу є чіткі записи про власність на ланцюгу. Усі учасники, які внесли свій вклад в кожну версію моделі, а також їхні частки власності, будуть зафіксовані на блокчейні, що забезпечує прозорість і автоматизацію розподілу вартості. Це вирішує проблему традиційних відкритих проектів, які "працюють на любові", сприяючи виникненню потужніших відкритих моделей за рахунок капіталістичних стимулів.

Лояльність: управління спільнотою та узгодження цінностей

"Вірність" означає, що поведінка та напрямок розвитку AI-моделі узгоджуються з цінностями та намірами спільноти учасників, а не керуються інтересами однієї компанії. Це в основному досягається двома способами:

1. Управління спільнотою: Учасники спільної власності моделі голосують з приводу важливих питань, таких як напрямок оновлення моделі, встановлення тарифів тощо, через децентралізовані автономні організації (DAO), щоб забезпечити розвиток моделі відповідно до довгострокових інтересів спільноти.
2. Технічна вирівнювання: під час навчання будуть використовуватися дані, сплановані спільнотою, для тонкого налаштування моделі, впроваджуючи цінності спільноти (наприклад, у випадку Sentient, це можуть бути цінності лібералізму та підтримки криптовалют) у модель. Одночасно можуть бути застосовані такі технології, як контрнавчання, для посилення здатності моделі протистояти шкідливим запитам, забезпечуючи її стійкість та узгодженість поведінки.

Технічне впровадження та виклики

Реалізація OML-структури залежить від поєднання ряду технологій, включаючи модельні відбитки (зокрема, її інноваційна технологія вибірки Perinucleus підвищила ємність і стійкість відбитків до атак), блокчейн смарт-контракти, а також TEE (достовірне виконавче середовище) для безпечного виконання моделей тощо.

Слід зазначити, що OML-рамка все ще розвивається і стикається з певними викликами. Наприклад, впровадження технології відбитків пальців може збільшити затримку під час інференції моделі. Поточний протокол OML 1.0 все ще потребує підписання угоди хостом, не забезпечуючи повністю бездозвільний доступ, що є метою майбутнього OML 2.0, планується вдосконалити його за допомогою більш просунутих криптографічних технологій, таких як нульові знання (ZKP).

Шеньцзицзень селищний комітет партії
#Sentient # Сенситивний ШІ #KAITOAI
@SentientAGI @KaitoAI