Validazione dei dati nel calcolo AI decentralizzato: tre approcci per verificare l'integrità in un ambiente distribuito @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Il calcolo AI decentralizzato, in quanto struttura in cui più partecipanti condividono dati e operazioni, solleva la questione di come garantire la fiducia, un problema più importante rispetto ai metodi tradizionali che dipendono da un server centrale. A questo proposito, OpenLedger, Gensyn e OpenGradient vengono presentati come progetti che si occupano della validazione in diverse fasi: dati, apprendimento e inferenza. Gensyn mira a creare una rete di apprendimento distribuito che raccoglie risorse di calcolo inattive sparse in tutto il mondo per addestrare modelli AI. Propone metodi di apprendimento a bassa comunicazione come NoLoCo e tecniche di recupero da guasti come CheckFree, per consentire l'apprendimento anche in ambienti con comunicazioni lente e prestazioni variabili dei dispositivi. Allo stesso tempo, verifica se i calcoli di apprendimento sono stati eseguiti correttamente attraverso il protocollo Verde, utilizzando una struttura che ri-esegue solo fasi specifiche di calcolo se i risultati differiscono, senza dover ripetere l'intero processo di apprendimento. A tal fine, utilizza la libreria RepOps per garantire che risultati di calcolo identici emergano anche su hardware diversi. Tuttavia, questa validazione verifica solo l'accuratezza dei calcoli per un dato input e non determina automaticamente se i dati utilizzati per l'apprendimento siano stati contaminati in anticipo. OpenLedger si concentra sul tracciamento della provenienza e della cronologia delle modifiche dei dati utilizzati per l'apprendimento. I contributori di dati inviano file in un formato stabilito a Datanet, e questo contributo viene registrato sulla blockchain, consentendo di verificare quando e quale dato è stato utilizzato in quale versione. È progettato per ridurre l'afflusso indiscriminato di dati imponendo limiti sulla dimensione dei file e sulla frequenza di caricamento, e richiedendo processi di approvazione e gestione delle versioni. Viene descritto un sistema che frena i contributi dannosi o duplicati attraverso valutazioni di qualità e penalità basate su staking, evidenziando chiaramente l'obiettivo di garantire la responsabilità e la tracciabilità dei contributi di dati. OpenGradient si occupa di verificare se il modello addestrato esegue correttamente l'inferenza. Lascia prove crittografiche o prove basate su hardware insieme ai risultati dell'inferenza, registrandole nel Gradient Ledger per consentire audit successivi. Per ridurre il carico di prestazioni, i calcoli pesanti vengono elaborati in parallelo off-chain, mentre la blockchain verifica solo i risultati e le prove. Viene spiegato un metodo di verifica che distingue tra ZKML, che offre elevate garanzie ma ha costi di calcolo elevati, TEE, che ha un carico di prestazioni quasi nullo ma presuppone la fiducia nell'hardware, e il metodo Vanilla, che salta la verifica. Combinando questi tre progetti, emerge che OpenLedger registra quali dati sono stati ricevuti, Gensyn verifica a livello di calcolo se l'apprendimento è stato eseguito correttamente con quei dati, e OpenGradient verifica se il modello addestrato ha eseguito correttamente l'inferenza. Tuttavia, a partire da gennaio 2026, queste fasi non sono ancora collegate in un unico pipeline tecnologico ufficiale, e non è stata proposta una norma che colleghi la prova della provenienza dei dati, la validazione dell'apprendimento e la validazione dell'inferenza in una catena di prove continua. In definitiva, la validazione dei dati AI decentralizzati attuale può essere compresa come uno stato in cui dispositivi a diversi livelli, come la registrazione dei dati, la validazione dei calcoli di apprendimento e la validazione dell'inferenza, si sviluppano parallelamente, ciascuno con ruoli e limiti chiari, piuttosto che come un sistema che garantisce "tutto in una volta in modo perfetto". $OPEN