Estrutura de garantia de confiança para o treinamento e validação de modelos de IA descentralizados e transparentes @gensynai , @nesaorg , @DeepNodeAI Ao treinar e validar modelos de IA em um ambiente descentralizado, a primeira premissa a ser considerada é que não se pode assumir que todos os participantes agirão sempre de forma honesta. Em casos reais de pesquisa e operação, foram identificados padrões específicos de falha, como a devolução de resultados plausíveis, mas não verificados, por nós de computação que tentam reduzir custos, a inserção maliciosa de dados de treinamento que resulta em envenenamento de dados, a submissão de sentenças completas manipuladas durante o processo de aprendizado por reforço, manipulação de gradientes que não se revela estatisticamente, e situações em que vários nós conspiram para distorcer a estrutura de consenso. Esses fatores de risco explicam por que é necessário um mecanismo que garanta tecnicamente a transparência e a confiança. Para enfrentar esse problema, a Gensyn propõe uma estrutura centrada na execução que considera a própria execução do cálculo como alvo de verificação. Nesta estrutura, as tarefas de aprendizado de máquina são decompostas em gráficos de cálculo determinísticos em unidades operacionais reprodutíveis, projetados para que a mesma operação seja reproduzida bit a bit, mesmo em diferentes ambientes de hardware. O protocolo Verde combina delegação de mediação e jogos bipartidos para identificar o primeiro ponto de operação em que os resultados de cálculo divergem, mantendo a eficiência ao reexecutar apenas a parte onde ocorreu a disputa. O ajuste econômico é tratado em um rollup baseado em Ethereum, e a execução real em larga escala ocorre off-chain, mas a característica central é que, na presença de pelo menos um nó honesto, a precisão dos resultados é garantida criptograficamente. Dentro do mesmo stack, o Delphi da Gensyn tem a função de validar não como o cálculo foi realizado, mas quão bem o modelo resultante funciona. O Delphi estrutura a avaliação de desempenho do modelo na forma de um mercado preditivo, permitindo que os participantes apostem nos resultados de desempenho e confirmem os resultados de forma transparente através de uma lógica de julgamento on-chain. Este processo, embora baseado em verificação estatística e incentivos econômicos, funciona como um mecanismo que oferece transparência, uma vez que os critérios de avaliação e os resultados são registrados publicamente. Por outro lado, a Nesa adota uma estrutura que prioriza a proteção da privacidade em vez da transparência. A Nesa divide o modelo em várias partes através de um sharding de rede neural sequencial baseado em blockchain e aplica técnicas de distribuição secreta homomórfica sobre criptografia de homomorfismo e embeddings criptografados, de modo que nenhum nó único possa ver o modelo completo ou todos os dados. Esta abordagem foca no ajuste fino eficiente de parâmetros utilizando adaptadores, em vez de treinar o modelo completo desde o início, e mantém as fronteiras de privacidade através de um procedimento que valida os resultados de inferência realizados off-chain on-chain. No entanto, observa-se uma limitação estrutural, pois o processo de cálculo é criptografado, tornando difícil a reprodução ou verificação direta das operações externamente. A DeepNode AI aborda a transparência de uma maneira diferente. Este sistema utiliza um mecanismo de mercado baseado na avaliação mútua entre nós e staking, em vez de provas criptográficas sobre o processo de cálculo. Cada sistema inteligente avalia as informações de saída de outros sistemas, e as recompensas são distribuídas de acordo com uma função de perda ponderada por stake. A reputação é formada através de interações repetidas, e penalidades são impostas para submissões incorretas, com essa pressão econômica alinhando o comportamento dos participantes. Esta estrutura não fornece provas criptográficas, mas se distingue por revelar de forma transparente as motivações de participação, construindo confiança. Ao compor essas abordagens, fica claro que a transparência no treinamento e validação de IA descentralizada não é um conceito único, mas é realizada em vários níveis. O Verde da Gensyn valida a execução do trabalho, o Delphi valida o desempenho dos resultados, a DeepNode valida a contribuição e integridade dos participantes, enquanto a Nesa foca em minimizar a exposição de dados e modelos em todo esse processo. Ao mesmo tempo, a computação criptografada limita a reprodutibilidade e a possibilidade de auditoria direta, e a estrutura que exige total reprodutibilidade quase não oferece privacidade de dados, revelando uma relação de tensão clara. Como resultado, o atual stack de IA descentralizada é avaliado como não tendo resolvido completamente questões como a origem e autenticidade dos dados de treinamento, a sincronização de gradientes em um ambiente global e a coordenação entre diferentes sistemas econômicos. No entanto, diferentes mecanismos, como verificação de cálculos, avaliação de desempenho, incentivos econômicos e proteção da privacidade, oferecem transparência dentro de seus limites verificáveis, tornando relativamente claro quais elementos estruturais compõem o treinamento e validação de modelos de IA descentralizados e transparentes. $NESA