Datenvalidierung für dezentrale KI-Computing: Drei Ansätze zur Überprüfung der Integrität in verteilten Umgebungen @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Dezentrale KI-Computing ist eine Struktur, in der mehrere Teilnehmer Daten und Berechnungen teilen, weshalb die Frage, wie Vertrauen im Vergleich zu den bisherigen zentralen Serveransätzen gewonnen werden kann, wichtiger wird. In diesem Zusammenhang werden OpenLedger, Gensyn und OpenGradient als Projekte vorgestellt, die jeweils für die Validierung in unterschiedlichen Phasen – Daten, Lernen und Inferenz – verantwortlich sind. Gensyn zielt darauf ab, ein verteiltes Lernnetzwerk zu schaffen, das in der Lage ist, KI-Modelle unter Nutzung von weltweit verteilten ungenutzten Rechenressourcen zu trainieren. Um das Lernen auch in Umgebungen mit langsamer Kommunikation und unterschiedlichen Geräteleistungen zu ermöglichen, werden Lernmethoden mit geringem Kommunikationsaufwand wie NoLoCo und Wiederherstellungstechniken wie CheckFree vorgeschlagen. Gleichzeitig wird über das Verde-Protokoll überprüft, ob die Lernberechnungen korrekt durchgeführt wurden, und im Falle unterschiedlicher Ergebnisse wird nicht das gesamte Training erneut durchgeführt, sondern nur bestimmte Berechnungsschritte werden wiederholt. Hierfür wird die RepOps-Bibliothek verwendet, um sicherzustellen, dass bei unterschiedlichen Hardwarekonfigurationen die gleichen Berechnungsergebnisse erzielt werden. Diese Validierung überprüft jedoch nur die Genauigkeit der Berechnungen für gegebene Eingaben und kann nicht automatisch feststellen, ob die für das Lernen verwendeten Daten im Voraus kontaminiert wurden. OpenLedger konzentriert sich darauf, die Herkunft und die Änderungsverläufe der für das Lernen verwendeten Daten zu verfolgen. Datenbeiträger reichen Dateien in einem festgelegten Format bei Datanet ein, und dieser Beitrag wird on-chain aufgezeichnet, sodass jederzeit überprüft werden kann, welche Daten in welcher Version verwendet wurden. Um die unkontrollierte Zufuhr von Daten zu reduzieren, sind Dateigröße und Upload-Häufigkeit begrenzt, und es wird ein Genehmigungs- und Versionsverwaltungsprozess implementiert. Eine Struktur zur Eindämmung bösartiger oder doppelter Beiträge wird beschrieben, die durch Qualitätsbewertungen und staking-basierte Strafen erfolgt, was deutlich macht, dass die Verantwortung und Nachverfolgbarkeit von Datenbeiträgen sichergestellt werden sollen. OpenGradient ist für die Schicht verantwortlich, die überprüft, ob das trainierte Modell bei der Durchführung von Inferenz tatsächlich korrekt arbeitet. Durch die Hinterlassung kryptographischer Beweise oder hardwarebasierter Beweise zusammen mit den Inferenzresultaten und deren Aufzeichnung im Gradient Ledger wird eine nachträgliche Prüfung der Ergebnisse ermöglicht. Um die Leistungsbelastung zu reduzieren, werden rechenintensive Aufgaben off-chain parallel verarbeitet, während die On-Chain-Struktur nur die Ergebnisse und Beweise validiert. Die Validierungsmethoden werden in ZKML, das hohe Garantien bietet, aber hohe Berechnungskosten verursacht, TEE, das kaum Leistungsbelastung hat, aber auf Hardware-Vertrauen basiert, und die Vanilla-Methode, bei der die Validierung weggelassen wird, unterteilt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OpenLedger aufzeichnet, welche Daten eingegangen sind, Gensyn überprüft, ob das Lernen mit diesen Daten auf Berechnungsebene korrekt durchgeführt wurde, und OpenGradient validiert, ob das trainierte Modell die Inferenz korrekt durchgeführt hat. Allerdings sind diese Phasen zum Stand Januar 2026 noch nicht als eine offizielle technische Pipeline miteinander verbunden, und es wurde kein Standard vorgeschlagen, der die Herkunftsnachweise für Daten, die Lernvalidierung und die Inferenzvalidierung zu einer kontinuierlichen Beweis-Kette verbindet. Letztendlich kann die aktuelle dezentrale KI-Datenvalidierung als ein Zustand verstanden werden, in dem verschiedene Schichten von Geräten, die jeweils klare Rollen und Grenzen haben, parallel weiterentwickelt werden, anstatt ein System zu sein, das "alles auf einmal perfekt garantiert" – bestehend aus Datenaufzeichnung, Validierung der Lernberechnungen und Validierung der Inferenz.