Estrutura de Garantia de Confiança para Treinamento e Verificação de Modelos de IA Descentralizados Transparentes @gensynai , @nesaorg , @DeepNodeAI A primeira premissa considerada ao treinar e validar modelos de IA em um ambiente distribuído é que é impossível assumir que todos os participantes sempre se comportarão honestamente. Em casos reais de pesquisa e operação, falhas específicas foram identificadas, como freeriding em que nós de computação retornam resultados plausíveis, porém não verificados, para reduzir custos computacionais, envenenamento de dados devido à inserção maliciosa de dados de treinamento, submissão manipulada de instruções de conclusão no processo de aprendizado por reforço, manipulação de gradiente que não é estatisticamente revelada e situações em que múltiplos nós coludem para distorcer a estrutura de consenso. Esses riscos fornecem um ponto de partida para explicar por que mecanismos para garantir tecnicamente transparência e confiança são necessários. Para resolver esse problema, Gensyn propõe uma estrutura orientada à execução que assume o próprio cálculo como objeto de verificação. Nessa estrutura, a tarefa de aprendizado de máquina é decomposta em grafos computacionais determinacionais reproduzíveis em nível de operador, e a mesma operação é projetada para ser reproduzida igualmente bit a bit em diferentes ambientes de hardware. O protocolo Verde combina delegação de arbitragem com um jogo dicotômico para encontrar o primeiro ponto de operação onde o resultado do cálculo está desalinhado e refazê-lo com mínima reexecução da parte contestada, mantendo a eficiência. Ajustes econômicos são feitos em rollups baseados em Ethereum, e operações reais em larga escala são realizadas fora da cadeia, mas a característica principal é que a precisão dos resultados é garantida criptograficamente se pelo menos existir um nó honesto. Dentro da mesma pilha, o Delphi do Gensin é responsável por verificar o quão bem o modelo resultante funciona, não por como os cálculos foram realizados. A Delphi organiza avaliações de desempenho de modelos na forma de mercados de previsão, permite que os participantes apostem nos resultados de desempenho e determina os resultados de forma transparente por meio da lógica de julgamento on-chain. Esse processo é baseado em verificação estatística e incentivos econômicos, e não em provas criptográficas, mas funciona como um mecanismo que proporciona transparência, já que critérios e resultados de avaliação são registrados publicamente. A NESA, por outro lado, adota uma estrutura que prioriza a proteção da privacidade em detrimento da transparência. A NESA utiliza fragmentação sequencial de redes neurais baseada em blockchain para dividir o modelo em múltiplas partes e aplica técnicas de distribuição secreta isomorfa para criptografia isomorfa e embeddings criptografados, de modo que nenhum único nó possa ver o modelo inteiro ou os dados completos. Essa abordagem foca no ajuste fino eficiente dos parâmetros usando adaptadores, em vez de treinar todo o modelo do zero, e é caracterizada pela manutenção dos limites de privacidade por meio de procedimentos que verificam os resultados da inferência realizada fora da cadeia on-chain. No entanto, como o processo de cálculo é criptografado, também há uma limitação estrutural que dificulta reproduzir ou verificar diretamente a operação de fora. A DeepNode AI aborda a transparência em outra direção. O sistema utiliza um mecanismo de mercado baseado em avaliação mútua e staking entre nós, em vez de provas criptográficas de processos computacionais. Cada sistema inteligente avalia as informações de saída do outro sistema, e a recompensa é distribuída de acordo com a função de perda ponderada em stake. A reputação é formada por meio de interações repetidas, penalidades são impostas por submissões incorretas, e essa pressão econômica serve para alinhar o comportamento dos participantes. Essa estrutura se distingue pelo fato de que, embora não forneça provas criptográficas, ela constrói confiança de uma forma que revela de forma transparente a motivação para a participação. Juntas, essas abordagens mostram que a transparência no treinamento e verificação descentralizada de IA não é um conceito único, mas está sendo realizada em múltiplas camadas. O Verde do Gensyn verifica se uma tarefa foi realizada, o Delphi verifica o desempenho dos resultados, e o DeepNode verifica as contribuições e a integridade dos participantes de diferentes maneiras, todas as quais a Nesa foca em minimizar a exposição de dados e modelos no processo. Ao mesmo tempo, a tensão também é clara: computações criptografadas limitam a reprodutibilidade e a auditabilidade direta, e estruturas que exigem total reprodutibilidade oferecem pouca privacidade dos dados. Como resultado, a atual pilha de IA descentralizada é avaliada como não abordando totalmente questões como a proveniência e autenticidade dos dados de treinamento, sincronização de gradientes em um ambiente global e coordenação entre diferentes sistemas econômicos. No entanto, é relativamente claro quais elementos estruturais consistem no treinamento e verificação transparentes e descentralizadas de modelos de IA, já que diferentes mecanismos como verificação computacional, avaliação de desempenho, incentivos econômicos e proteção de privacidade proporcionam transparência dentro do escopo da verificabilidade. $NESA