去中心化 AI 計算的數據驗證：邁向完全無缺的人工智慧的結構性轉變 @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient 去中心化 AI 計算對於人工智慧的創造和驗證提出了與傳統截然不同的解決方案。在集中化的環境中，數據的來源、學習過程是否準確以及推理結果是否可靠的判斷依賴於特定組織的內部管理、文檔和審計。在去中心化的結構中，這種信任的基礎不再是組織，而是技術本身，並將數據、運算和推理這三個人工智慧的過程分別處理為可驗證的層級。 這一結構的起點是學習數據。人工智慧模型是基於大量數據創建的，但在傳統環境中，數據的來源和修改歷史難以從外部確認。OpenLedger 扮演著追蹤數據完整性和來源的角色。OpenLedger 中，數據不僅僅是被存儲，而是誰以何種目的和背景提供數據的記錄是明確的。數據被註冊到按領域組織的數據網絡中，每個貢獻都與版本信息一起記錄在鏈上。這樣就建立了一個結構，可以追蹤特定模型學習中實際使用了哪些數據，以及這些數據對結果的影響。這一過程防止了數據消失在黑箱中，並將數據與模型性能之間的關係保留為可驗證的事實。 數據準備好後，下一步是實際進行學習的計算資源。Gensyn 提供了一個去中心化的計算網絡，將分散在全球的閒置計算資源連接起來，用於人工智慧的學習。這裡的關鍵不僅是簡單地分散計算，而是證明這些計算是正確執行的。Gensyn 通過 Verde 驗證協議來確認訓練過程的正當性。學習任務被委派給多個參與者，當結果出現分歧時，使用的方法是找到錯誤點，而不必重新計算整個過程。這一切得益於可重現的運算結構，確保在不同硬體上也能產生相同的運算結果，運算順序被嚴格固定。因此，即使在去中心化的環境中，也能確認學習結果的一致性，並將驗證成本降至最低。 這樣的結構在成本和可及性方面也具有明確的特徵。在集中化的雲環境中使用高性能 GPU 進行學習需要高昂的成本，但 Gensyn 旨在通過利用閒置資源以更低的成本提供相同水平的運算。同時，對計算是否實際執行的驗證是通過密碼學程序和基於遊戲的驗證來處理，這不僅僅是簡單的信任聲明，而是有技術依據的確認。 學習完成後，驗證並未結束。當模型實際執行推理時，需要確認其結果是否正確。OpenGradient 負責這一推理階段的驗證。在 OpenGradient 的結構中，人工智慧推理在區塊鏈交易中執行，推理結果根據選定的驗證方式進行確認。最強大的方式是通過零知識證明來數學上證明計算的準確性，還有利用硬體基礎的可信執行環境的方式。相對風險較低的情況下，可以採用依賴於密碼經濟安全的簡單方式。這些不同的方式根據推理的重要性、成本和性能要求進行選擇。 OpenGradient 的特點在於推理過程不是在鏈外秘密處理，而是作為區塊鏈狀態轉換的一部分來處理。模型文件存儲在分散存儲中，推理請求和結果通過明確的標識符連接。這樣可以在事後確認對特定輸入，哪個模型使用了哪種驗證方式生成了什麼輸出。推理結果不僅僅是簡單的輸出值，而是可驗證運算的產物。 因此，OpenLedger、Gensyn 和 OpenGradient 在數據、學習和推理這三個不同階段各自分擔角色。在數據階段，來源和貢獻被追蹤；在學習階段，計算的準確性被驗證；在推理階段，結果的正當性被證明。這三個層級雖然不是一個單一的整合系統，但在功能上形成了一個連續的驗證鏈。這是一個設計上不讓任何一個階段保持不透明的結構。 這樣的去中心化 AI 計算的數據驗證結構展示了使人工智慧更可信的方式變化。隨著信任的基礎從企業的聲譽或內部控制轉移到技術證明，人工智慧系統在結構上內嵌了解釋性和責任性。能夠分別確認數據的來源、學習的過程和推理的準確性，讓人工智慧不再是一個不可理解的工具，而是一個可驗證的計算系統。這顯示了去中心化不僅僅是簡單的分散，而是重新編排人工智慧信任結構的方式。 $OPEN