Validasi Data dalam Komputasi AI Terdesentralisasi: Tiga Pendekatan untuk Memastikan Integritas dalam Lingkungan Terdistribusi @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Karena komputasi AI terdesentralisasi adalah struktur di mana banyak peserta berbagi data dan perhitungan, cara mengamankan kepercayaan muncul sebagai masalah yang lebih penting daripada metode yang ada yang mengandalkan server pusat. Dalam hal ini, OpenLedger, Gensyn, dan OpenGradient diperkenalkan sebagai proyek yang bertanggung jawab untuk verifikasi pada berbagai tahap data, pembelajaran, dan inferensi. Gensyn bertujuan untuk menjadi jaringan pembelajaran terdistribusi yang mengumpulkan sumber daya komputasi menganggur yang tersebar di seluruh dunia untuk melatih model AI. Untuk memungkinkan pembelajaran bahkan di lingkungan di mana komunikasi lambat dan kinerja perangkat berbeda, metode pembelajaran komunikasi rendah seperti NoLoCo dan teknik pemulihan kesalahan seperti CheckFree diusulkan. Pada saat yang sama, ia memverifikasi apakah perhitungan pelatihan dilakukan dengan benar melalui protokol Verde, dan jika hasilnya berbeda, ia menggunakan struktur yang menggunakan struktur yang menilai dengan hanya menjalankan ulang langkah operasi tertentu tanpa menjalankan ulang seluruh pelatihan. Untuk melakukan ini, pustaka RepOps digunakan untuk memaksa determinisme sehingga hasil perhitungan yang sama diperoleh pada perangkat keras yang berbeda. Namun, verifikasi ini mengkonfirmasi keakuratan perhitungan untuk input tertentu dan tidak secara otomatis menentukan apakah data yang digunakan untuk pelatihan terkontaminasi terlebih dahulu. OpenLedger berfokus pada pelacakan riwayat asal dan perubahan data itu sendiri yang digunakan untuk pelatihan. Kontributor data mengirimkan file dalam format yang telah ditentukan ke Datanet, dan kontribusi ini direkam secara on-chain sehingga mereka dapat melihat kapan dan data apa yang digunakan dalam versi apa. Ini dirancang untuk membatasi ukuran file dan frekuensi unggah dan melalui proses persetujuan dan versi untuk mengurangi masuknya data tanpa pandang bulu. Struktur untuk mengekang kontribusi berbahaya atau duplikat melalui penilaian kualitas dan penalti berbasis staking dijelaskan, memperjelas bahwa tujuannya adalah untuk memastikan akuntabilitas dan ketertelusuran kontribusi data. OpenGradient bertanggung jawab untuk memverifikasi apakah proses dijalankan dengan benar ketika model benar-benar melakukan inferensi setelah pelatihan. Tinggalkan bukti kriptografi atau berbasis perangkat keras dengan hasil inferensi dan catat di Gradient Ledger sehingga hasilnya dapat diaudit setelah fakta. Untuk mengurangi beban kinerja, perhitungan berat diproses secara paralel off-chain, sementara hasil dan bukti on-chain saja diverifikasi. Metode verifikasinya adalah ZKML, yang memberikan jaminan tinggi tetapi memiliki biaya komputasi tinggi, TEE, yang mengasumsikan kepercayaan perangkat keras dengan hampir tanpa beban kinerja, dan metode Vanilla, yang menghilangkan verifikasi. Menyatukan ketiga proyek ini, pembagian peran terungkap: OpenLedger mencatat data apa yang masuk, Gensyn memeriksa apakah pelatihan dilakukan dengan benar dengan data tersebut pada tingkat komputasi, dan OpenGradient memverifikasi apakah model terlatih melakukan inferensi dengan benar. Namun, pada Januari 2026, tahap-tahap ini tidak dihubungkan oleh satu saluran teknologi formal, dan tidak ada standar yang diusulkan untuk mengikat bukti sumber data, verifikasi pembelajaran, dan verifikasi inferensi ke dalam rantai pembuktian berkelanjutan. Pada akhirnya, verifikasi data AI terdesentralisasi saat ini dapat dipahami sebagai keadaan di mana berbagai lapisan perangkat seperti perekaman data, pembelajaran, verifikasi perhitungan, dan verifikasi inferensi berkembang secara paralel dengan peran dan keterbatasan yang jelas, daripada "sistem yang menjamin semuanya sekaligus". $OPEN