Validasi Data dalam Komputasi AI Terdesentralisasi: Pergeseran Struktural Menuju Kecerdasan Buatan yang Mulus @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Komputasi AI terdesentralisasi menawarkan solusi yang sama sekali berbeda untuk pertanyaan tentang bagaimana kecerdasan buatan dibuat dan diverifikasi. Dalam lingkungan terpusat, penilaian dari mana data berasal, apakah proses pembelajaran dilakukan dengan benar, dan apakah hasil inferensi dapat diandalkan bergantung pada manajemen internal, dokumentasi, dan audit organisasi tertentu. Dalam struktur terdesentralisasi, dasar kepercayaan ini tidak terletak pada organisasi tetapi pada teknologi itu sendiri, dan seluruh proses kecerdasan buatan, seperti data, komputasi, dan penalaran, dipisahkan menjadi lapisan yang dapat diverifikasi. Titik awal dari struktur ini adalah data pelatihan. Model kecerdasan buatan dibuat berdasarkan data dalam jumlah besar, tetapi di lingkungan tradisional, sulit untuk memverifikasi sumber dan riwayat modifikasi data dari luar. OpenLedger bertanggung jawab untuk melacak integritas dan asal data untuk mengatasi masalah ini. Di OpenLedger, data tidak hanya disimpan, tetapi dicatat dengan jelas siapa yang menyediakannya untuk tujuan dan konteks apa. Data terdaftar dalam datanet yang diatur berdasarkan domain, dan setiap kontribusi dicatat secara on-chain dengan informasi versi. Ini membuat struktur yang memungkinkan Anda melacak data apa yang sebenarnya digunakan untuk melatih model tertentu dan bagaimana data tersebut memengaruhi hasilnya. Proses ini mencegah data menghilang ke dalam kotak hitam dan meninggalkan hubungan antara data dan kinerja model sebagai fakta yang dapat diverifikasi. Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah sumber daya komputasi yang melakukan pembelajaran yang sebenarnya. Gensyn menyediakan jaringan komputasi terdesentralisasi yang menghubungkan sumber daya komputasi menganggur yang tersebar di seluruh dunia dan menggunakannya untuk pembelajaran kecerdasan buatan. Kuncinya di sini bukan hanya untuk mendistribusikan perhitungan, tetapi untuk membuktikan bahwa perhitungan dilakukan dengan benar. Gensyn memverifikasi legitimasi proses pelatihan melalui protokol validasi Verde. Tugas pembelajaran didelegasikan kepada beberapa peserta, dan jika ada ketidaksepakatan antara hasil, metode tersebut digunakan untuk menemukan titik kesalahan tanpa menghitung ulang seluruh proses. Hal ini dimungkinkan oleh struktur operator yang dapat direproduksi, yang secara ketat menetapkan urutan operasi sehingga hasil operasi yang sama diperoleh pada perangkat keras yang berbeda. Berkat ini, konsistensi hasil pembelajaran dapat diperiksa bahkan di lingkungan yang terdesentralisasi, dan biaya verifikasi diminimalkan. Struktur ini juga memiliki karakteristik yang jelas dalam hal biaya dan aksesibilitas. Meskipun pelatihan menggunakan GPU berkinerja tinggi di lingkungan cloud terpusat mahal, Gensyn bertujuan untuk memberikan tingkat komputasi yang sama dengan biaya lebih rendah dengan memanfaatkan sumber daya yang menganggur. Pada saat yang sama, verifikasi apakah perhitungan benar-benar dilakukan ditangani oleh prosedur kriptografi dan verifikasi berbasis game, yang digantikan bukan dengan pernyataan kepercayaan sederhana, tetapi dengan konfirmasi dengan dasar teknis. Verifikasi tidak berakhir bahkan setelah pembelajaran selesai. Ketika model benar-benar melakukan inferensi, perlu untuk memverifikasi bahwa hasilnya benar. OpenGradient bertanggung jawab untuk memvalidasi langkah inferensi ini. Dalam struktur OpenGradient, inferensi AI dijalankan dalam transaksi blockchain, dan hasil inferensi dikonfirmasi sesuai dengan metode verifikasi yang dipilih. Metode yang paling ampuh adalah membuktikan keakuratan perhitungan secara matematis melalui bukti pengetahuan nol, dan metode yang menggunakan lingkungan eksekusi tepercaya berbasis perangkat keras juga digunakan. Dalam situasi berisiko relatif rendah, metode sederhana yang mengandalkan keamanan ekonomi kripto dapat diterapkan. Metode yang berbeda ini dipilih berdasarkan pentingnya penalaran, biaya, dan persyaratan kinerja. Keunikan OpenGradient adalah bahwa proses inferensi tidak ditangani secara diam-diam di luar rantai, tetapi diperlakukan sebagai bagian dari transisi status blockchain. File model disimpan dalam penyimpanan terdistribusi, dan permintaan dan hasil inferensi ditautkan melalui pengidentifikasi yang jelas. Ini memungkinkan Anda untuk memeriksa model mana yang menghasilkan output apa untuk input tertentu dalam metode verifikasi apa setelah fakta. Hasil inferensi bukan hanya nilai keluaran, tetapi dicatat sebagai produk operasi yang dapat diverifikasi. Dengan demikian, OpenLedger, Gensyn, dan OpenGradient masing-masing berperan dalam berbagai tahapan data, pembelajaran, dan inferensi. Pada tahap data, sumber dan kontribusi dilacak, pada tahap pelatihan, keakuratan perhitungan diverifikasi, dan pada tahap inferensi, hasilnya dibenarkan. Ketiga lapisan ini tidak terikat pada satu sistem terintegrasi, tetapi secara fungsional membentuk rantai verifikasi berkelanjutan. Ini adalah struktur yang dirancang agar tidak ada satu langkah pun yang tetap buram. Struktur verifikasi data dalam komputasi AI terdesentralisasi ini menunjukkan pergeseran cara kecerdasan buatan dibuat lebih andal. Ketika dasar kepercayaan bergeser dari reputasi perusahaan atau kontrol internal ke bukti teknis, sistem kecerdasan buatan menjadi tertanam secara struktural dengan penjelasan dan akuntabilitas. Lingkungan di mana kita dapat memeriksa dari mana data berasal, bagaimana pembelajaran dilakukan, dan apakah penalarannya akurat membuat kecerdasan buatan bukan alat yang tidak dapat dipahami, tetapi sistem komputasi yang dapat diverifikasi. Ini menunjukkan bahwa desentralisasi melampaui desentralisasi sederhana dan merupakan cara untuk membentuk kembali struktur kepercayaan kecerdasan buatan itu sendiri. $OPEN