#OpenLedger AI Backbone utiliza IA con equidad y Trazabilidad

@Openledger no es solo otro proyecto de IA; es una blockchain construida específicamente para hacer que la IA sea transparente, responsable y gratificante para todos los contribuyentes. En su núcleo hay un mecanismo llamado Prueba de Atribución: cada vez que se entrena o ejecuta un modelo, OpenLedger registra exactamente qué datos se utilizaron y quién los proporcionó, asegurando que las contribuciones nunca puedan ser ocultadas.

Para organizar datos, OpenLedger utiliza Datanets, que son conjuntos de datos de propiedad comunitaria en dominios específicos. Las personas suben datos estructurados, etiquetan metadatos, los versionan y todo se ancla en la cadena. Cuando se entrena un modelo utilizando esos datos, el sistema mide la "influencia" de la contribución de cada colaborador—cuánto sus datos moldearon el resultado final—y eso se convierte en la base para las recompensas.

Cuando alguien consulta un modelo, la Trazabilidad de Atribución rastrea qué segmentos de datos fueron más relevantes para esa respuesta. Esos contribuyentes reciben entonces una parte de la tarifa, proporcional a su puntuación de influencia. Y si los datos son de baja calidad, sesgados o adversariales, pueden ser penalizados.

En el lado del despliegue, OpenLedger utiliza una herramienta llamada OpenLoRA, que permite que muchas variantes de modelos ajustados funcionen de manera eficiente en una sola GPU. Esto mantiene los costos bajos y hace que la prestación de modelos sea más escalable. Su interfaz ModelFactory ofrece una forma sin código de ajustar, versionar, probar y desplegar modelos utilizando datos de Datanet, por lo que incluso equipos más pequeños pueden participar.

Todo esto es impulsado por el token OPEN, que se utiliza para pagar tarifas de transacción, liquidar costos de inferencia, participar en el ecosistema y distribuir recompensas.

En resumen, OpenLedger integra la IA en su arquitectura de cadena de bloques de una manera que brinda a cada proveedor de datos, creador de modelos y usuario visibilidad e incentivos. Los datos se convierten en un activo económico verificable; cada salida es rastreable hasta sus fuentes; Los colaboradores son recompensados en función del impacto real, no de conjeturas vagas. Se trata de un ambicioso intento de pasar de la IA de sistemas opacos a ecosistemas en los que la confianza, la equidad y el valor están integrados en el protocolo

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