Validação de dados na computação descentralizada de IA: uma transição estrutural em direção a uma inteligência artificial completamente íntegra @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient A computação descentralizada de IA apresenta uma solução completamente diferente para a questão de como a inteligência artificial é criada e validada. Em um ambiente centralizado, o julgamento sobre a origem dos dados, se o processo de aprendizado foi realizado corretamente e se os resultados da inferência são confiáveis depende da gestão interna, documentação e auditoria de uma organização específica. Em uma estrutura descentralizada, a base dessa confiança não está na organização, mas na tecnologia em si, separando o processo de IA em camadas verificáveis de dados, operações e inferências. O ponto de partida dessa estrutura é o conjunto de dados de aprendizado. Modelos de inteligência artificial são criados com base em grandes volumes de dados, mas em ambientes tradicionais, a origem e o histórico de modificação dos dados são difíceis de verificar externamente. A OpenLedger desempenha um papel em resolver esse problema, rastreando a integridade e a origem dos dados. Na OpenLedger, os dados não são apenas armazenados, mas é claramente registrado quem forneceu os dados, para qual propósito e contexto. Os dados são registrados em uma rede de dados organizada por domínio, e cada contribuição é registrada na blockchain com informações de versão. Isso cria uma estrutura que permite rastrear quais dados foram realmente utilizados no treinamento de um modelo específico e como esses dados impactaram os resultados. Esse processo impede que os dados desapareçam em uma caixa-preta e deixa a relação entre os dados e o desempenho do modelo como um fato verificável. Uma vez que os dados estão prontos, a próxima etapa é o recurso computacional que realiza o aprendizado real. A Gensyn oferece uma rede de computação descentralizada que conecta recursos computacionais ociosos espalhados pelo mundo para serem utilizados no aprendizado de IA. O ponto central aqui não é apenas distribuir os cálculos, mas provar que esses cálculos foram realizados corretamente. A Gensyn verifica a legitimidade do processo de treinamento através do protocolo de verificação Verde. As tarefas de aprendizado são delegadas a vários participantes, e, em caso de divergência nos resultados, um método é utilizado para identificar os pontos de erro sem recalcular todo o processo. O que possibilita isso é uma estrutura de operadores reprodutíveis que fixa rigorosamente a ordem das operações para que resultados idênticos sejam obtidos em diferentes hardwares. Graças a isso, a consistência dos resultados de aprendizado pode ser verificada mesmo em um ambiente descentralizado, e os custos de verificação são minimizados. Essa estrutura também possui características claras em termos de custo e acessibilidade. O aprendizado que utiliza GPUs de alto desempenho em ambientes de nuvem centralizados exige altos custos, mas a Gensyn visa fornecer o mesmo nível de computação a um custo mais baixo, aproveitando recursos ociosos. Ao mesmo tempo, a verificação de que os cálculos foram realmente realizados é tratada por procedimentos criptográficos e verificações baseadas em jogos, substituindo declarações de confiança simples por confirmações com base técnica. Após a conclusão do aprendizado, a verificação não termina. É necessário um processo para verificar se os resultados da inferência realizados pelo modelo estão corretos. A OpenGradient é responsável pela verificação nesta etapa de inferência. Na estrutura da OpenGradient, a inferência de IA é executada dentro de transações de blockchain, e os resultados da inferência são verificados de acordo com o método de verificação selecionado. O método mais robusto é aquele que prova matematicamente a precisão dos cálculos através de provas de conhecimento zero, e também são utilizados métodos que aproveitam ambientes de execução confiáveis baseados em hardware. Em situações de risco relativamente baixo, pode ser aplicado um método simples que depende da segurança criptoeconômica. Esses diversos métodos são escolhidos de acordo com a importância da inferência, custos e requisitos de desempenho. Uma característica da OpenGradient é que o processo de inferência não é tratado secretamente fora da cadeia, mas é considerado parte da transição de estado da blockchain. Os arquivos do modelo são armazenados em armazenamento distribuído, e os pedidos de inferência e resultados são conectados através de identificadores claros. Isso permite que, após o fato, se verifique qual modelo gerou qual saída com qual método de verificação para uma entrada específica. Os resultados da inferência são registrados não apenas como valores de saída simples, mas como produtos de operações verificáveis. Dessa forma, OpenLedger, Gensyn e OpenGradient assumem papéis distintos em diferentes etapas: dados, aprendizado e inferência. Na etapa de dados, a origem e as contribuições são rastreadas; na etapa de aprendizado, a precisão dos cálculos é verificada; e na etapa de inferência, a legitimidade dos resultados é provada. Essas três camadas não estão unidas em um único sistema integrado, mas funcionalmente formam uma cadeia contínua de verificação. É uma estrutura projetada para que nenhuma etapa permaneça opaca. Essa estrutura de validação de dados na computação descentralizada de IA mostra uma mudança na forma como a inteligência artificial se torna mais confiável. À medida que a base da confiança se desloca da reputação da empresa ou do controle interno para a prova técnica, os sistemas de inteligência artificial incorporam estruturalmente a explicabilidade e a responsabilidade. Um ambiente onde se pode verificar de onde os dados vieram, como o aprendizado foi realizado e se a inferência foi precisa transforma a inteligência artificial de uma ferramenta incompreensível em um sistema de computação verificável. Isso demonstra que a descentralização vai além da simples distribuição, reestruturando a própria estrutura da confiança na inteligência artificial. $OPEN