Dezentrale AI-Computing-Datenvalidierung: Strukturelle Transformation hin zu vollkommen fehlerfreier künstlicher Intelligenz @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Dezentrale AI-Computing bietet eine völlig andere Lösung auf die Frage, wie künstliche Intelligenz erstellt und validiert wird. In einer zentralisierten Umgebung hing die Beurteilung, woher die Daten stammen, ob der Lernprozess korrekt durchgeführt wurde und ob die Ergebnisse vertrauenswürdig sind, von der internen Verwaltung, Dokumentation und Prüfung einer bestimmten Organisation ab. In einer dezentralen Struktur liegt die Grundlage für dieses Vertrauen nicht bei der Organisation, sondern bei der Technologie selbst, indem der gesamte Prozess der künstlichen Intelligenz – Daten, Berechnungen und Schlussfolgerungen – in jeweils überprüfbare Schichten unterteilt wird. Der Ausgangspunkt dieser Struktur sind die Trainingsdaten. Künstliche Intelligenz-Modelle werden auf der Grundlage großer Datenmengen erstellt, aber in traditionellen Umgebungen ist es schwierig, die Herkunft und die Änderungsverläufe der Daten von außen zu überprüfen. OpenLedger spielt eine Rolle bei der Verfolgung der Datenintegrität und -herkunft. Bei OpenLedger wird nicht nur gespeichert, dass Daten vorhanden sind, sondern auch, wer die Daten zu welchem Zweck und in welchem Kontext bereitgestellt hat, wird klar dokumentiert. Die Daten werden in einem datenspezifischen Netzwerk registriert, und jeder Beitrag wird zusammen mit Versionsinformationen on-chain aufgezeichnet. Dadurch entsteht eine Struktur, die es ermöglicht, nachzuvollziehen, welche Daten tatsächlich für das Training eines bestimmten Modells verwendet wurden und welchen Einfluss diese Daten auf die Ergebnisse hatten. Dieser Prozess verhindert, dass Daten in einer Blackbox verschwinden, und hinterlässt die Beziehung zwischen Daten und Modellleistung als überprüfbare Tatsache. Sobald die Daten vorbereitet sind, besteht der nächste Schritt in den Rechenressourcen, die das eigentliche Training durchführen. Gensyn bietet ein dezentrales Computing-Netzwerk, das ungenutzte Rechenressourcen weltweit verbindet, um sie für das Training von künstlicher Intelligenz zu nutzen. Der Schlüssel hierbei ist nicht nur die Verteilung der Berechnungen, sondern auch der Nachweis, dass diese Berechnungen korrekt durchgeführt wurden. Gensyn bestätigt die Legitimität des Trainingsprozesses durch das Verde-Validierungsprotokoll. Die Lernaufgaben werden mehreren Teilnehmern zugewiesen, und im Falle von Meinungsverschiedenheiten über die Ergebnisse wird eine Methode verwendet, um Fehlerpunkte zu identifizieren, ohne den gesamten Prozess erneut zu berechnen. Dies wird durch eine reproduzierbare Operatorstruktur ermöglicht, die sicherstellt, dass bei unterschiedlichen Hardwarekonfigurationen die gleichen Berechnungsergebnisse erzielt werden. Dadurch kann auch in einer dezentralen Umgebung die Konsistenz der Lernergebnisse überprüft werden, und die Validierungskosten werden minimiert. Diese Struktur weist auch klare Eigenschaften in Bezug auf Kosten und Zugänglichkeit auf. Das Training mit leistungsstarken GPUs in einer zentralisierten Cloud-Umgebung erfordert hohe Kosten, während Gensyn darauf abzielt, durch die Nutzung ungenutzter Ressourcen dasselbe Niveau an Berechnungen zu niedrigeren Kosten anzubieten. Gleichzeitig wird die Validierung, ob die Berechnungen tatsächlich durchgeführt wurden, durch kryptographische Verfahren und spielbasierte Validierung behandelt, wodurch einfache Vertrauensbekundungen durch technisch fundierte Bestätigungen ersetzt werden. Auch nach Abschluss des Trainings endet die Validierung nicht. Es ist notwendig, den Prozess zu überprüfen, ob die Ergebnisse tatsächlich korrekt sind, wenn das Modell Schlussfolgerungen zieht. OpenGradient ist für die Validierung in dieser Schlussfolgerungsphase verantwortlich. In der Struktur von OpenGradient wird die künstliche Intelligenz-Schlussfolgerung innerhalb von Blockchain-Transaktionen ausgeführt, und die Schlussfolgerungsergebnisse werden je nach gewählter Validierungsmethode überprüft. Die stärkste Methode besteht darin, die Genauigkeit der Berechnungen mathematisch durch Zero-Knowledge-Proofs zu beweisen, und es werden auch hardwarebasierte vertrauenswürdige Ausführungsumgebungen genutzt. In relativ risikoarmen Situationen kann eine einfachere Methode angewendet werden, die auf kryptowirtschaftlicher Sicherheit beruht. Diese verschiedenen Methoden werden je nach Bedeutung, Kosten und Leistungsanforderungen der Schlussfolgerungen ausgewählt. Ein Merkmal von OpenGradient ist, dass der Schlussfolgerungsprozess nicht geheim außerhalb der Kette behandelt wird, sondern als Teil des Blockchain-Zustandsübergangs betrachtet wird. Modell-Dateien werden in verteiltem Speicher gespeichert, und Schlussfolgerungsanfragen und -ergebnisse werden durch eindeutige Identifikatoren miteinander verbunden. Dadurch kann nachträglich überprüft werden, welches Modell für einen bestimmten Input mit welcher Validierungsmethode welches Output erzeugt hat. Die Schlussfolgerungsergebnisse werden nicht nur als einfache Ausgabewerte, sondern als Produkte überprüfbarer Berechnungen aufgezeichnet. So übernehmen OpenLedger, Gensyn und OpenGradient jeweils unterschiedliche Rollen in den verschiedenen Phasen von Daten, Training und Schlussfolgerung. In der Datenphase werden Herkunft und Beiträge verfolgt, in der Trainingsphase wird die Genauigkeit der Berechnungen validiert, und in der Schlussfolgerungsphase wird die Legitimität der Ergebnisse bewiesen. Diese drei Schichten sind nicht in einem einzigen integrierten System verbunden, bilden jedoch funktional eine durchgehende Validierungskette. Die Struktur ist so gestaltet, dass keine Phase intransparent bleibt. Diese Struktur der Datenvalidierung im dezentralen AI-Computing zeigt einen Wandel in der Art und Weise, wie künstliche Intelligenz vertrauenswürdiger gemacht werden kann. Während die Grundlage des Vertrauens von dem Ruf eines Unternehmens oder internen Kontrollen auf technische Nachweise übergeht, wird das System der künstlichen Intelligenz strukturell mit Erklärbarkeit und Verantwortlichkeit ausgestattet. Eine Umgebung, in der überprüft werden kann, woher die Daten stammen, wie das Training durchgeführt wurde und ob die Schlussfolgerungen korrekt waren, behandelt künstliche Intelligenz nicht als ein undurchschaubares Werkzeug, sondern als ein überprüfbares Berechnungssystem. Dies zeigt, dass Dezentralisierung über einfache Verteilung hinausgeht und die Struktur des Vertrauens in künstliche Intelligenz selbst umgestaltet.