Struktura zajištění důvěry pro transparentní trénování a ověřování decentralizovaných AI modelů @gensynai, @nesaorg, @DeepNodeAI Prvním předpokladem, který se zvažuje při trénování a ověřování AI modelů v distribuovaném prostředí, je, že není možné předpokládat, že všichni účastníci budou vždy jednat poctivě. V reálných výzkumných a provozních případech byly identifikovány konkrétní selhání, například freeriding, kdy výpočetní uzly vracejí věrohodné, ale neověřené výsledky ke snížení výpočetních nákladů, otrava dat kvůli škodlivému vkládání trénovacích dat, manipulované zasílání dokončovacích příkazů v procesu posilovaného učení, manipulace s gradientem, která není statisticky odhalena, a situace, kdy více uzlů spolupracuje na narušení konsenzuální struktury. Tato rizika poskytují výchozí bod pro vysvětlení, proč jsou potřeba mechanismy pro technickou záruku transparentnosti a důvěry. Aby se tento problém řešil, Gensyn navrhuje strukturu orientovanou na vykonání, která bere samotný výpočet jako objekt ověřování. V této struktuře je úkol strojového učení rozložen na reprodukovatelné deterministické výpočetní grafy na úrovni operátora a stejná operace je navržena tak, aby byla rovnoměrně reprodukována krok po bitu v různých hardwarových prostředích. Protokol Verde kombinuje delegaci arbitráže s dichotomickou hrou, která hledá první bod činnosti, kde je výsledek výpočtu špatně zarovnaný, a opakuje ji s minimálním opakovaným provedením sporné části, čímž je zachována efektivita. Ekonomické úpravy se řeší na rollupech založených na Ethereu a skutečné rozsáhlé operace se provádějí mimo řetězec, ale klíčovou vlastností je, že přesnost výsledků je kryptograficky zaručena, pokud existuje alespoň jeden poctivý uzel. Ve stejném stacku je Gensyn Delphi zodpovědný za ověřování kvality výsledného modelu, nikoli za to, jak byly výpočty provedeny. Delphi organizuje hodnocení výkonnosti modelů ve formě predikčních trhů, umožňuje účastníkům sázet na výsledky výkonu a transparentně určuje výsledky pomocí logiky on-chain hodnocení. Tento proces je založen na statistické verifikaci a ekonomických pobídkách spíše než na kryptografických důkazech, ale funguje jako mechanismus, který zajišťuje transparentnost v tom, že kritéria a výsledky hodnocení jsou veřejně zaznamenávány. NESA naopak zaujímá strukturu, která upřednostňuje ochranu soukromí před transparentností. NESA používá sekvenční neuronové shardingy založené na blockchainu k rozdělení modelu na více částí a používá izomorfní techniky rozložení tajných sítí pro izomorfní šifrování a šifrované embeddingy, takže žádný uzel nemůže vidět celý model ani celá data. Tento přístup se zaměřuje na efektivní doladění parametrů pomocí adaptérů místo trénování celého modelu od začátku a charakterizuje se udržováním hranic soukromí prostřednictvím postupů, které ověřují výsledky inference prováděné mimo řetězec na řetězci. Nicméně, protože je výpočet šifrován, existuje také strukturální omezení, že je obtížné přímo reprodukovat nebo ověřit operaci zvenčí. DeepNode AI se zaměřuje na transparentnost jiným směrem. Systém využívá tržní mechanismus založený na vzájemném hodnocení a stakingu mezi uzly, nikoli na kryptografických důkazech výpočetních procesů. Každý inteligentní systém vyhodnocuje výstupní informace druhého systému a odměna je rozdělena podle ztrátové funkce vážené sázkou. Reputace se buduje opakovanými interakcemi, za nesprávné příspěvky jsou ukládány tresty a tento ekonomický tlak slouží k sladění chování účastníků. Tato struktura se vyznačuje tím, že i když neposkytuje kryptografický důkaz, buduje důvěru způsobem, který transparentně odhaluje motivaci k účasti. Tyto přístupy dohromady ukazují, že transparentnost v decentralizovaném tréninku a ověřování AI není jediným konceptem, ale realizuje se v několika vrstvách. Gensyn Verde ověřuje, zda byl úkol splněn, Delphi ověřuje výkon výsledků a DeepNode ověřuje příspěvky a integritu účastníků různými způsoby, přičemž Nesa se zaměřuje na minimalizaci vystavení dat a modelů v procesu. Současně je napětí také zřejmé: šifrované výpočty omezují reprodukovatelnost a přímou auditovatelnost a struktury vyžadující plnou reprodukovatelnost poskytují jen málo ochrany dat. V důsledku toho je současný decentralizovaný AI stack hodnocen jako neplně řeší otázky jako původ a autentičnost tréninkových dat, synchronizace gradientů v globálním prostředí a koordinace mezi různými ekonomickými systémy. Nicméně je poměrně jasné, jaké strukturální prvky tvoří transparentní trénování a ověřování decentralizovaných AI modelů, protože různé mechanismy jako výpočetní ověřování, hodnocení výkonu, ekonomické pobídky a ochrana soukromí poskytují transparentnost v rámci ověřitelnosti. $NESA