Datavalidering inom decentraliserad AI-beräkning: En strukturell förskjutning mot sömlös artificiell intelligens @OpenledgerHQ, @gensynai, @OpenGradient Decentraliserad AI-beräkning erbjuder en helt annan lösning på frågan om hur artificiell intelligens skapas och verifieras. I en centraliserad miljö byggde bedömningen av var datan kom ifrån, om inlärningsprocessen genomfördes korrekt och om slutsatsresultaten var tillförlitliga på intern ledning, dokumentation och revisioner i en viss organisation. I en decentraliserad struktur ligger grunden för detta förtroende inte i organisationen utan i teknologin själv, och hela processen med artificiell intelligens, såsom data, beräkning och resonemang, är uppdelad i verifierbara lager. Utgångspunkten för denna struktur är träningsdata. Artificiella intelligensmodeller skapas baserat på stora mängder data, men i traditionella miljöer är det svårt att verifiera källan och förändringshistoriken för data utifrån. OpenLedger ansvarar för att spåra dataintegritet och proveniens för att hantera dessa frågor. I OpenLedger lagras data inte bara, utan det registreras tydligt vem som tillhandahöll den för vilket syfte och sammanhang. Datan registreras i ett datanät organiserat efter domän, och varje bidrag registreras on-chain med versionsinformation. Detta skapar en struktur som låter dig följa vilken data som faktiskt användes för att träna en viss modell och hur den datan påverkade resultaten. Denna process förhindrar att data försvinner in i svarta lådan och lämnar sambandet mellan data och modellens prestanda som ett verifierbart faktum. När datan är klar är nästa steg de datorresurser som utför det faktiska lärandet. Gensyn tillhandahåller ett decentraliserat datornätverk som kopplar samman obearbetade datorresurser utspridda över hela världen och använder dem för artificiell intelligensinlärning. Nyckeln här är inte bara att fördela beräkningarna, utan att bevisa att beräkningarna utfördes korrekt. Gensyn verifierar legitimiteten i träningsprocessen genom Verdes valideringsprotokoll. Lärandeuppgiften delegeras till flera deltagare, och om resultaten är oenighet används metoden för att hitta felpunkten utan att räkna om hela processen. Detta möjliggörs av en reproducerbar operatorstruktur, som strikt fastställer ordningen på operationerna så att samma operationsresultat erhålls på olika hårdvaror. Tack vare detta kan konsistensen i inlärningsresultaten kontrolleras även i en decentraliserad miljö, och kostnaden för verifiering minimeras. Dessa strukturer har också tydliga egenskaper vad gäller kostnad och tillgänglighet. Även om träning med högpresterande GPU:er i en centraliserad molnmiljö är dyr, strävar Gensyn efter att erbjuda samma beräkningsnivå till en lägre kostnad genom att använda lediga resurser. Samtidigt hanteras verifieringen av om beräkningen faktiskt utfördes genom kryptografiska procedurer och spelbaserad verifiering, som ersätts inte av en enkel förtroendeförklaring, utan av en bekräftelse med teknisk grund. Verifieringen avslutas inte ens efter att inlärningen är slutförd. När modellen faktiskt utför inferens är det nödvändigt att verifiera att resultaten är korrekta. OpenGradient ansvarar för att validera detta inferenssteg. I OpenGradients struktur utförs AI-inferensen inom blockkedjetransaktioner, och inferensresultaten bekräftas enligt den valda verifieringsmetoden. Den mest kraftfulla metoden är att matematiskt bevisa beräkningarnas noggrannhet genom nollkunskapsbevis, och en metod som använder en hårdvarubaserad betrodd exekveringsmiljö används också. I relativt lågrisksituationer kan en enkel metod som bygger på kryptoekonomisk säkerhet tillämpas. Dessa olika metoder väljs utifrån vikten av resonemang, kostnad och prestandakrav. Det speciella med OpenGradient är att inferensprocessen inte hanteras hemligt utanför kedjan, utan behandlas som en del av blockkedjetillståndsövergången. Modellfiler lagras i distribuerad lagring, och inferensförfrågningar och resultat länkas genom tydliga identifierare. Detta gör att du kan kontrollera vilken modell som genererade vilken utdata för en specifik input i vilken verifieringsmetod i efterhand. Slutsatssresultaten är inte bara utdatavärden, utan registreras som produkter av verifierbara operationer. Därför spelar OpenLedger, Gensyn och OpenGradient alla en roll i olika stadier av data, inlärning och inferens. I datastadiet spåras källor och bidrag, i träningsstadiet verifieras beräkningarnas noggrannhet och resultaten motiveras i inferensstadiet. Dessa tre lager är inte bundna till ett enda integrerat system, utan bildar funktionellt en kontinuerlig verifieringskedja. Det är en struktur utformad så att inget steg förblir ogenomskinligt. Denna dataverifieringsstruktur inom decentraliserad AI-beräkning visar en förändring i hur artificiell intelligens görs mer pålitlig. När grunden för förtroende skiftar från företagsrykte eller intern kontroll till teknisk bevisning, blir artificiell intelligens strukturellt integrerade med förklarbarhet och ansvarstagande. En miljö där vi kan kontrollera var datan kom ifrån, hur lärandet gjordes och om resonemanget var korrekt gör artificiell intelligens inte till ett obegripligt verktyg, utan till ett verifierbart beräkningssystem. Detta visar att decentralisering går bortom enkel decentralisering och är ett sätt att omforma strukturen för förtroende för artificiell intelligens i sig. $OPEN