Validace dat v decentralizovaném AI výpočtu: Strukturální posun směrem k bezproblémové umělé inteligenci @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Decentralizované AI výpočty nabízejí zcela odlišné řešení otázky, jak je umělá inteligence vytvářena a ověřována. V centralizovaném prostředí se úsudek o tom, odkud data pocházejí, zda byl proces učení proveden správně a zda jsou výsledky závěrů spolehlivé, opíral o interní řízení, dokumentaci a audity konkrétní organizace. V decentralizované struktuře neleží základ této důvěry v organizaci, ale v samotné technologii, a celý proces umělé inteligence, jako jsou data, výpočty a uvažování, je rozdělen do ověřitelných vrstev. Výchozím bodem této struktury jsou trénovací data. Modely umělé inteligence jsou vytvářeny na základě velkého množství dat, ale v tradičním prostředí je obtížné ověřit původ a historii modifikací dat zvenčí. OpenLedger je zodpovědný za sledování integrity a původu dat, aby tyto problémy řešil. V OpenLedgeru nejsou data pouze uložena, ale je jasně zaznamenáno, kdo je poskytl pro jaký účel a kontext. Data jsou registrována v datanetu organizovaném podle domén a každý příspěvek je zaznamenán v řetězci spolu s informacemi o verzi. To vytváří strukturu, která vám umožní sledovat, jaká data byla skutečně použita k trénování konkrétního modelu a jak tato data ovlivnila výsledky. Tento proces zabraňuje tomu, aby data zmizela v černé skříňce, a ponechává vztah mezi daty a výkonem modelu jako ověřitelný fakt. Jakmile jsou data připravena, dalším krokem jsou výpočetní zdroje, které provádějí samotné učení. Gensyn poskytuje decentralizovanou výpočetní síť, která propojuje nevyužité výpočetní zdroje rozptýlené po celém světě a využívá je pro učení umělé inteligence. Klíčem zde není jen rozložení výpočtů, ale také dokázat, že výpočty byly provedeny správně. Gensyn ověřuje legitimitu tréninkového procesu prostřednictvím validačního protokolu Verde. Úkol učení je delegován na více účastníků a pokud je mezi výsledky neshoda, metoda se použije k nalezení bodu chyby bez nutnosti přepočítat celý proces. To je umožněno reprodukovatelnou operátorovou strukturou, která přísně fixuje pořadí operací tak, aby stejné výsledky operací byly získány na různých hardwarech. Díky tomu lze konzistenci výsledků učení ověřit i v decentralizovaném prostředí a náklady na ověření jsou minimalizovány. Tyto stavby mají také jasné charakteristiky z hlediska ceny a dostupnosti. Zatímco trénink s vysoce výkonnými GPU v centralizovaném cloudovém prostředí je drahý, Gensyn si klade za cíl zajistit stejnou úroveň výpočtu za nižší náklady využitím nevyužitých zdrojů. Současně je ověření, zda byl výpočet skutečně proveden, řešeno kryptografickými postupy a ověřováním založeným na hře, které není nahrazeno jednoduchým prohlášením o důvěře, ale potvrzením s technickým základem. Ověření nekončí ani po dokončení učení. Když model skutečně provádí inferenci, je nutné ověřit, že výsledky jsou správné. OpenGradient je zodpovědný za ověření tohoto kroku inference. Ve struktuře OpenGradient je AI inference prováděna v rámci blockchainových transakcí a výsledky inference jsou potvrzovány podle zvolené metody ověřování. Nejsilnější metodou je matematicky dokázat přesnost výpočtů pomocí důkazů s nulovou znalostí a používá se také metoda využívající hardwarové důvěryhodné prostředí pro vykonání výkonu. V relativně nízkorizikových situacích lze použít jednoduchou metodu spoléhající na kryptoekonomickou bezpečnost. Tyto různé metody jsou vybírány na základě důležitosti uvažování, nákladů a požadavků na výkon. Zvláštností OpenGradient je, že proces inference není řízen tajně mimo řetězec, ale je považován za součást přechodu stavu blockchainu. Modelové soubory jsou uloženy v distribuovaném úložišti a požadavky na inferenci a výsledky jsou propojeny prostřednictvím jasných identifikátorů. To vám umožní zkontrolovat, který model generoval jaký výstup pro konkrétní vstup v jaké ověřovací metodě až po faktu. Výsledky inference nejsou pouze výstupní hodnoty, ale jsou zaznamenány jako produkty ověřitelných operací. OpenLedger, Gensyn a OpenGradient tak hrají roli v různých fázích dat, učení a inferencí. Ve fázi dat se sledují zdroje a příspěvky, ve fázi tréninku se ověřuje přesnost výpočtů a ve fázi inference jsou výsledky odůvodněny. Tyto tři vrstvy nejsou vázány na jeden integrovaný systém, ale funkčně tvoří kontinuální ověřovací řetězec. Je to struktura navržená tak, aby žádný krok nezůstal neprůhledný. Tato struktura ověřování dat v decentralizovaném AI výpočtech ukazuje posun ve způsobu, jakým je umělá inteligence spolehlivější. Jak se základ důvěry přesouvá od firemní reputace nebo interní kontroly k technickému důkazu, systémy umělé inteligence se strukturálně zakotvívají s vysvětlitelností a odpovědností. Prostředí, kde můžeme ověřit, odkud data pocházejí, jak bylo učení provedeno a zda je uvažování správné, dělá z umělé inteligence méně nepochopitelný nástroj, ale ověřitelný výpočetní systém. To ukazuje, že decentralizace přesahuje pouhou decentralizaci a je způsobem, jak přetvořit samotnou strukturu důvěry v umělou inteligenci. $OPEN