Данные проверки в децентрализованном AI-вычислении: структурный переход к полностью безупречному искусственному интеллекту @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient Децентрализованное AI-вычисление предлагает совершенно другой подход к вопросу о том, как создается и проверяется искусственный интеллект. В централизованной среде оценка того, откуда пришли данные, была ли точно выполнена обучающая процедура и можно ли доверять результатам вывода, зависела от внутреннего управления, документации и аудита конкретной организации. В децентрализованной структуре основание для доверия лежит не в организации, а в самой технологии, и весь процесс искусственного интеллекта — данные, вычисления и выводы — обрабатывается в виде отдельных проверяемых уровней. Отправной точкой этой структуры являются обучающие данные. Модель искусственного интеллекта создается на основе больших объемов данных, но в традиционной среде трудно проверить источник данных и историю их изменений извне. OpenLedger выполняет роль отслеживания целостности данных и их источников. В OpenLedger данные не просто хранятся, но и четко фиксируется, кто и с какой целью и контекстом предоставил данные. Данные регистрируются в сети данных, организованной по доменам, и каждый вклад записывается в блокчейне вместе с информацией о версии. Это создает структуру, позволяющую отслеживать, какие данные фактически использовались для обучения конкретной модели и как эти данные повлияли на результаты. Этот процесс предотвращает исчезновение данных в черном ящике и оставляет проверяемые факты о связи между данными и производительностью модели. Когда данные подготовлены, следующим этапом являются вычислительные ресурсы, которые фактически выполняют обучение. Gensyn предоставляет децентрализованную вычислительную сеть, соединяющую неиспользуемые вычислительные ресурсы по всему миру для использования в обучении искусственного интеллекта. Ключевым моментом здесь является не просто распределение вычислений, но и доказательство того, что эти вычисления были выполнены правильно. Gensyn подтверждает законность процесса обучения через протокол проверки Verde. Обучающие задачи делегируются нескольким участникам, и в случае разногласий в результатах используется метод поиска ошибок без повторного вычисления всего процесса. Это возможно благодаря воспроизводимой структуре операторов, которая строго фиксирует порядок вычислений, чтобы одинаковые результаты вычислений получались на различном оборудовании. Благодаря этому можно подтвердить согласованность результатов обучения даже в децентрализованной среде, а затраты на проверку минимизируются. Эта структура также имеет четкие характеристики с точки зрения стоимости и доступности. Обучение с использованием высокопроизводительных GPU в централизованной облачной среде требует высоких затрат, но Gensyn стремится предоставить вычисления того же уровня по более низкой цене, используя неиспользуемые ресурсы. В то же время проверка того, были ли вычисления фактически выполнены, обрабатывается с помощью криптографических процедур и основанных на играх проверок, заменяя простое заявление о доверии на подтверждение с техническими основаниями. После завершения обучения проверка не заканчивается. Необходимо проверить, правильны ли результаты, когда модель фактически выполняет вывод. OpenGradient отвечает за проверку на этом этапе вывода. В структуре OpenGradient искусственный интеллект выполняет вывод в рамках транзакции блокчейна, и результаты вывода проверяются в зависимости от выбранного метода проверки. Самым мощным методом является математическое доказательство точности вычислений с помощью нулевых знаний, а также используется метод, основанный на доверенной вычислительной среде. В ситуациях с относительно низким риском может применяться простой метод, основанный на криптоэкономической безопасности. Эти различные методы выбираются в зависимости от важности вывода, затрат и требований к производительности. Особенностью OpenGradient является то, что процесс вывода не обрабатывается тайно вне цепи, а рассматривается как часть перехода состояния блокчейна. Файлы моделей хранятся в распределенном хранилище, а запросы на вывод и результаты связываются через четкие идентификаторы. Это позволяет после проверки определить, какая модель с каким методом проверки сгенерировала какой вывод для конкретного ввода. Результаты вывода фиксируются не просто как выходные значения, а как продукты проверяемых вычислений. Таким образом, OpenLedger, Gensyn и OpenGradient берут на себя разные роли на различных этапах — данные, обучение и вывод. На этапе данных отслеживаются источники и вклады, на этапе обучения проверяется точность вычислений, а на этапе вывода подтверждается законность результатов. Эти три уровня не связаны в единую интегрированную систему, но функционально образуют одну непрерывную цепочку проверки. Структура спроектирована так, чтобы ни один из этапов не оставался непрозрачным. Такая структура проверки данных в децентрализованном AI-вычислении демонстрирует изменения в способах, которые делают искусственный интеллект более надежным. Переход основания доверия от репутации компаний или внутреннего контроля к техническим доказательствам позволяет системам искусственного интеллекта структурно внедрять объяснимость и ответственность. Среда, в которой можно проверить, откуда пришли данные, как проходило обучение и были ли выводы точными, позволяет рассматривать искусственный интеллект не как непонятный инструмент, а как проверяемую вычислительную систему. Это показывает, что децентрализация выходит за рамки простого распределения и переосмысляет саму структуру доверия к искусственному интеллекту. $OPEN