Transparante gedecentraliseerde AI-modeltraining en validatiestructuur @gensynai , @nesaorg , @DeepNodeAI Bij het trainen en valideren van AI-modellen in een gedistribueerde omgeving is de eerste veronderstelling dat niet alle deelnemers altijd eerlijk kunnen handelen. In de praktijk zijn er gevallen waarin rekenknooppunten onbetrouwbare resultaten teruggeven om rekenkosten te besparen, zoals free-riding, kwaadwillige invoer van leerdatasets die leiden tot dataverontreiniging, het indienen van gemanipuleerde voltooide zinnen tijdens het versterkend leren, statistisch niet waarneembare gradientmanipulatie, en situaties waarin meerdere knooppunten samenspannen om de consensusstructuur te vervormen. Deze risicofactoren vormen het uitgangspunt voor het uitleggen waarom mechanismen die transparantie en vertrouwen technisch waarborgen noodzakelijk zijn. Om dit probleem aan te pakken, presenteert Gensyn een uitvoeringsgerichte structuur die de uitvoering zelf als verificatiedoel stelt. In deze structuur worden machine learning-taken ontleed in reproduceerbare operator-eenheden van deterministische reken grafieken, ontworpen zodat dezelfde bewerkingen bit voor bit identiek worden gereproduceerd, zelfs in verschillende hardware-omgevingen. Het Verde-protocol combineert arbitrage-delegatie en binaire spellen om het eerste operationele punt te vinden waar de rekenresultaten afwijken, en herhaalt alleen de delen waar een geschil is ontstaan, waardoor de efficiëntie behouden blijft. Economische afstemming vindt plaats in een Ethereum-gebaseerde rollup, en hoewel de daadwerkelijke grootschalige berekeningen off-chain worden uitgevoerd, is het belangrijkste kenmerk dat de nauwkeurigheid van de resultaten cryptografisch wordt gewaarborgd, mits er ten minste één eerlijk knooppunt aanwezig is. Binnen dezelfde stack heeft Gensyn's Delphi de rol om te verifiëren hoe goed het resultaatmodel functioneert, in plaats van hoe de berekeningen zijn uitgevoerd. Delphi stelt de prestatie-evaluatie van het model op in de vorm van een voorspellingsmarkt, waarbij deelnemers inzetten op de prestatie-uitkomsten en de resultaten transparant worden bevestigd via on-chain beoordelingslogica. Dit proces is gebaseerd op statistische verificatie en economische prikkels in plaats van cryptografische bewijzen, maar functioneert als een mechanisme dat transparantie biedt, omdat de beoordelingscriteria en resultaten openbaar worden vastgelegd. Aan de andere kant hanteert Nesa een structuur die prioriteit geeft aan privacybescherming boven transparantie. Nesa verdeelt het model in meerdere stukken via blockchain-gebaseerde sequentiële neurale netwerksharding en past homomorfe geheime verdelingstechnieken toe op gelijkzijdige encryptie en versleutelde embeddings, zodat geen enkel enkel knooppunt het volledige model of de volledige data kan zien. Deze benadering richt zich meer op parameter-efficiënte fine-tuning met behulp van adapters dan op het trainen van het volledige model vanaf het begin, en het handhaven van privacygrenzen door de procedure waarbij de off-chain inferentieresultaten on-chain worden gevalideerd. Er zijn echter structurele beperkingen te observeren, aangezien het moeilijk is om de berekeningen extern direct te reproduceren of te verifiëren vanwege de encryptie. DeepNode AI benadert transparantie vanuit een andere richting. Dit systeem maakt gebruik van een marktmechanisme dat is gebaseerd op wederzijdse evaluatie tussen knooppunten en staking, in plaats van cryptografische bewijzen van het rekenproces. Elk intelligent systeem evalueert de uitvoerinformatie van andere systemen en de beloningen worden verdeeld op basis van een gewogen verliesfunctie voor staking. In de herhaalde interacties wordt een reputatie opgebouwd, en er worden straffen opgelegd voor onjuiste indieningen, waarbij deze economische druk de gedragingen van de deelnemers op elkaar afstemt. Deze structuur biedt geen cryptografische bewijzen, maar onderscheidt zich door de participatiemotivatie op een transparante manier te onthullen en zo vertrouwen op te bouwen. Samenvattend blijkt dat transparantie in gedecentraliseerde AI-training en -validatie niet één enkel concept is, maar op verschillende niveaus wordt gerealiseerd. Gensyn's Verde verifieert of de taken zijn uitgevoerd, Delphi verifieert de prestaties van de resultaten, DeepNode verifieert de bijdragen en integriteit van de deelnemers, terwijl Nesa zich richt op het minimaliseren van de blootstelling van data en modellen in dit hele proces. Tegelijkertijd wordt de spanning duidelijk dat geëncrypteerde berekeningen de reproduceerbaarheid en directe auditmogelijkheden beperken, en dat structuren die volledige reproduceerbaarheid vereisen, bijna geen dataprivacy bieden. Als gevolg hiervan wordt de huidige gedecentraliseerde AI-stack beoordeeld als niet in staat om volledig de problemen van de oorsprong en authenticiteit van leerdatasets, gradient-synchronisatie in een globale omgeving, en afstemming tussen verschillende economische systemen op te lossen. Desondanks bieden verschillende mechanismen zoals rekenverificatie, prestatie-evaluatie, economische prikkels en privacybescherming transparantie binnen hun verifieerbare reikwijdte, waardoor het relatief duidelijk is welke structurele elementen samen een transparante gedecentraliseerde AI-modeltraining en -validatie vormen. $NESA