Récemment, j'ai remarqué un projet assez intéressant — OpenLedger, qui cherche à résoudre un problème épineux dans l'entraînement de l'IA : les données et les modèles sont monopolisés par des géants, et ceux qui contribuent réellement avec des données ne reçoivent en retour que peu d'avantages.

En résumé, OpenLedger consiste à transférer le processus d'entraînement de l'IA sur la blockchain. Chaque donnée que vous fournissez, chaque modèle que vous entraînez, chaque résultat que vous validez, sera enregistré. Ainsi, il sera clair qui a contribué quoi, et les récompenses pourront être réparties en fonction des contributions, sans être absorbées par la plateforme.

Son mode de jeu est le suivant :

La plateforme propose plusieurs outils clés. Datanet est responsable de l'organisation de divers ensembles de données spécialisés, vous pouvez y ajouter des données ou utiliser celles des autres ; ModelFactory et OpenLoRA sont utilisés pour déployer et personnaliser des modèles d'IA. L'ensemble du processus relie la collecte de données, l'entraînement des modèles et les différentes étapes de l'application réelle.

Le plus important est la traçabilité. Chaque fois que l'IA fournit un résultat, vous pouvez retracer quelles données elle a utilisées, quel modèle, et les contributeurs peuvent recevoir les incitations correspondantes. Cette transparence est pratiquement impossible à réaliser dans le domaine de l'IA traditionnelle.

Concernant le token OPEN, son utilisation est assez conventionnelle : payer des frais de transaction sur la chaîne, inciter les contributeurs, participer à la gouvernance du projet, staker pour obtenir des rendements, et bien sûr, il peut également être utilisé pour accéder à divers services d'IA sur la plateforme.

D'après la tendance, la combinaison de l'IA et de la blockchain est effectivement une direction populaire. Le coût de développement traditionnel de l'IA est élevé et les barrières à l'entrée sont élevées, ce qui rend difficile la participation des développeurs ordinaires et des fournisseurs de données. Si le modèle d'OpenLedger fonctionne, cela pourrait rendre l'entraînement de l'IA plus ouvert et plus équitable. Cependant, l'efficacité concrète dépendra de la construction de l'écosystème du projet et de sa mise en œuvre réelle.