AI weryfikacja tożsamości dzieł tworzonych przez AI @OpenGradient , @idOS_network , @opensea W miarę jak dzieła stworzone przy użyciu technologii AI szybko się rozpowszechniają, pojawiają się powtarzające się zamieszania i kontrowersje dotyczące plagiatu związane z tym, kto je stworzył. Szczególnie w środowisku, w którym obrazy lub filmy generowane przez AI są dystrybuowane w formie NFT, często pojawia się sytuacja, w której trudno jest jednoznacznie określić odpowiedzialność na podstawie tradycyjnych pojęć praw autorskich. W tym kontekście struktura weryfikacji tożsamości dzieł tworzonych przez AI, łącząca OpenGradient, idOS i OpenSea, zyskuje uwagę, odpowiadając technicznie na pytanie, komu przypisać odpowiedzialność, zamiast pytać, kto jest twórcą. Punktem wyjścia tej struktury jest udowodnienie, jak AI faktycznie przeszło przez proces generowania wyników. OpenGradient rejestruje proces wykonania modelu AI na blockchainie za pomocą architektury obliczeniowej zwanej HACA. W tym procesie węzeł inferencyjny wykonuje rzeczywiste obliczenia, a węzeł pełny weryfikuje, czy obliczenia zostały przeprowadzone przy użyciu określonego modelu i parametrów, podczas gdy węzły pamięci i dane utrzymują integralność modelu i danych wejściowych. W rezultacie jedno dzieło AI ma unikalny zapis transakcji, który wskazuje, jaki model został użyty i w jakich warunkach zostało wygenerowane. Oznacza to, że wynik AI nie jest jedynie prostym plikiem, ale produktem z weryfikowalną historią generacji. Jednak samo udowodnienie procesu generacji nie jest wystarczające. Należy połączyć, kto obsługiwał tę AI i kto ponosi odpowiedzialność za wynik. Rolę tę pełni rozproszony system tożsamości idOS. idOS, poprzez strukturę paszportowania i wprowadzania danych, weryfikuje tożsamość osoby lub organizacji raz, a następnie dostarcza wynik w formie kwalifikacji, które można ponownie wykorzystać. Dzięki temu twórca może udowodnić, że jest zweryfikowanym podmiotem, nawet nie ujawniając swoich danych osobowych, a informacje mogą być ujawniane tylko w ograniczonym zakresie, gdy jest to konieczne. Ta struktura działa jako techniczny kompromis, który jednocześnie utrzymuje anonimowość i odpowiedzialność. Łącznikiem łączącym historię generacji AI z tożsamością człowieka jest usługa atestacji Ethereum, EAS. Wyniki inferencji AI wygenerowane przez OpenGradient otrzymują unikalny hash, który jest łączony z hashem kwalifikacji tożsamości wydanej przez idOS, tworząc jedną atestację. Ta atestacja może być przechowywana w formie on-chain lub off-chain i ostatecznie może być zawarta w metadanych NFT. W rezultacie nabywca NFT może kryptograficznie zweryfikować, z jakiego modelu AI zostało wygenerowane dane dzieło i kto ponosi odpowiedzialność za ten wynik. Te informacje mogą być wykorzystane bezpośrednio przy rejestracji NFT na OpenSea. OpenSea już wspiera strukturę metadanych opartą na IPFS, więc możliwe jest uwzględnienie identyfikatora atestacji EAS jako atrybutu metadanych. To nie zastępuje istniejących procedur certyfikacji opartych na wolumenie transakcji ani ręcznych zgłoszeń, ale dostarcza dodatkową warstwę zaufania. Szczególnie w przypadku zgłoszenia plagiatu, w przeciwieństwie do tradycyjnych procedur DMCA, które mogą zająć kilka dni, możliwe jest natychmiastowe sprawdzenie historii generacji i połączenia tożsamości. Ta struktura częściowo odnosi się również do środowiska prawnego z 2025 roku. W Stanach Zjednoczonych wyrok Thaler v. Perlmutter jasno potwierdził, że prawa autorskie przysługują tylko ludzkim autorom, a prawo AI Unii Europejskiej również podkreśla odpowiedzialność ludzkiego operatora za wyniki systemów AI. W tym kontekście sposób, w jaki nie uznaje się AI jako podmiotu praw autorskich, ale jednoznacznie rejestruje odpowiedzialność ludzi, którzy obsługują i wykorzystują AI, wypełnia lukę między wymaganiami instytucjonalnymi a rzeczywistością technologiczną. Oczywiście istnieją również ograniczenia. Działania takie jak proxy minting, w których użytkownik z zweryfikowaną tożsamością udziela podpisu w imieniu innych, są technicznie trudne do całkowitego zablokowania, a napięcia między ochroną prywatności a rozwiązywaniem sporów pozostają. Ponadto ta struktura nie weryfikuje, czy dane użyte do uczenia modelu były legalne, więc problemy z prawami autorskimi na poziomie modelu pozostają osobnym wyzwaniem. Niemniej jednak, w kontekście łączenia procesu generacji dzieł AI i podmiotu odpowiedzialnego w jedną weryfikowalną historię, ta struktura weryfikacji tożsamości przekształca kontrowersje dotyczące plagiatu AI z problemu po sporze na problem weryfikacji przed. W rezultacie model łączący dowody obliczeniowe OpenGradient, rozproszoną tożsamość idOS, atestację EAS i strukturę dystrybucji NFT OpenSea staje się realistycznym sposobem technicznego rozwiązania problemu zaufania wokół dzieł tworzonych przez AI. Przenosi to dyskusję na temat dzieł stworzonych przez AI z niejasności twórcy na jasność odpowiedzialności, zapewniając podstawy do weryfikowalnego zarządzania prawami autorskimi w cyfrowym środowisku twórczym.