【Моделі не є активами, відповідальність є? Аналіз механізму відповідальності розробників OpenLedger】
У традиційних системах штучного інтелекту, як тільки модель розгортається, стає важко відстежити розробників і тренерів, які стоять за нею, не кажучи вже про відповідальність за результати виходу моделі. Проте, штучний інтелект все більш глибоко проникає в критичні процеси прийняття рішень - від фінансових угод, медичних діагнозів до генерації громадської думки та втручання в суспільні настрої, проблема відповідальності моделі перетворилася з технічної суперечки на реальну болючу точку. OpenLedger намагається запропонувати абсолютно новий підхід - через "механізм відповідальності розгортача" повторно визначити управління моделлю та логіку довіри в блокчейні.
По-перше, модель на блокчейні є не лише "активом", а й "вузлом відповідальності".
Однією з основних концепцій дизайну OpenLedger є те, що розгортання моделей на ланцюгу не означає власність, а означає відповідальність. Кожна модель штучного інтелекту, розгорнута на ланцюзі, має ідентифікатор особи розробника на ланцюгу, який не тільки наділений економічними правами (такими як прибуток), але також супроводжується відповідальністю (такою як управління ризиками та реагування на скарги). Це схоже на відповідальність розробників смарт-контрактів в Ethereum, але ще далі вбудоване в контекст виконання моделей штучного інтелекту.
(1) Адреса розробника кожного модельного контракту буде зафіксована під час виклику, ставши основою для відкритого відстеження в мережі.
(2) Коли модель генерує оманливі результати або викликає сумніви, користувачі або спільнота можуть висунути "виклик атрибуції" щодо цієї моделі;
(3) Якщо виклик буде визнаний дійсним, розробник повинен надати пояснення щодо джерела своїх навчальних даних, логіки висновків або результатів поведінки, а також взяти на себе ризик застави за штрафні токени.
2. Механізм "виклику відповідальності" та модель звітності
OpenLedger впровадив попередній механізм викликів у тестовій мережі: будь-яка адреса може оскаржити виклик конкретної моделі та подати верифіковані дані з аномаліями виходу. Основна ідея цього механізму полягає в тому, щоб зробити виклики моделей не тільки економічно вигідними, але й додати "витрати репутації", що змусить розробників більш обережно підходити до навчання, доопрацювання та випуску.
Цей механізм виклику в ланцюгу залежить від системи PoA (Proof of Attribution) OpenLedger, яка забезпечує запис даних для навчання моделей, участі валідаторів, трасування викликів та іншої інформації, створюючи аудиторський шлях для виходу AI. Це не лише підтвердження відповідальності моделі, але й закладає основу для майбутньої побудови більш складного управління моделями в ланцюгу.
Третє, баланс між відкритим розгортанням моделей та механізмами управління ризиками
Звичайно, механізм відповідальності за розгортання моделей також означає певний бар'єр для входу. OpenLedger не має наміру обмежувати розгортання «одним ударом», а натомість встановлює багаторівневу систему ваги відповідальності. Для моделей, що не пройшли перевірку або були випущені адресами з низькою репутацією, система знижуватиме їхню вагу показу та пріоритет виклику; навпаки, ті моделі, які були перевірені спільнотою та мають добре розвинену трасу навчання, отримають більше стимулів та можливостей для виклику.
Такий дизайн, зберігаючи відкритість розгортання моделей, впроваджує ризик-менеджмент спільноти та економічну гру, в результаті чого формується позитивний цикл: надійні моделі легше здобувають довіру користувачів, а усвідомлення відповідальності стає однією з основних конкурентних переваг розробників моделей.
Чотири, підсумок
OpenLedger намагається порушити мислення "модель — це товар", розглядаючи модель як постійно працюючий відповідальний вузол. Ця зміна, можливо, ще на ранній стадії, але вона є надзвичайно важливою для створення керованої, надійної та аудиторської екосистеми AI-мережі. У децентралізованому світі дизайн механізму відповідальності більше не залежить від одноточкового арбітра, а, завдяки технологіям та проектуванню ігор, надає моделі соціальну роль "суб'єкта поведінки".
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
【Моделі не є активами, відповідальність є? Аналіз механізму відповідальності розробників OpenLedger】
У традиційних системах штучного інтелекту, як тільки модель розгортається, стає важко відстежити розробників і тренерів, які стоять за нею, не кажучи вже про відповідальність за результати виходу моделі. Проте, штучний інтелект все більш глибоко проникає в критичні процеси прийняття рішень - від фінансових угод, медичних діагнозів до генерації громадської думки та втручання в суспільні настрої, проблема відповідальності моделі перетворилася з технічної суперечки на реальну болючу точку. OpenLedger намагається запропонувати абсолютно новий підхід - через "механізм відповідальності розгортача" повторно визначити управління моделлю та логіку довіри в блокчейні.
По-перше, модель на блокчейні є не лише "активом", а й "вузлом відповідальності".
Однією з основних концепцій дизайну OpenLedger є те, що розгортання моделей на ланцюгу не означає власність, а означає відповідальність. Кожна модель штучного інтелекту, розгорнута на ланцюзі, має ідентифікатор особи розробника на ланцюгу, який не тільки наділений економічними правами (такими як прибуток), але також супроводжується відповідальністю (такою як управління ризиками та реагування на скарги). Це схоже на відповідальність розробників смарт-контрактів в Ethereum, але ще далі вбудоване в контекст виконання моделей штучного інтелекту.
(1) Адреса розробника кожного модельного контракту буде зафіксована під час виклику, ставши основою для відкритого відстеження в мережі.
(2) Коли модель генерує оманливі результати або викликає сумніви, користувачі або спільнота можуть висунути "виклик атрибуції" щодо цієї моделі;
(3) Якщо виклик буде визнаний дійсним, розробник повинен надати пояснення щодо джерела своїх навчальних даних, логіки висновків або результатів поведінки, а також взяти на себе ризик застави за штрафні токени.
2. Механізм "виклику відповідальності" та модель звітності
OpenLedger впровадив попередній механізм викликів у тестовій мережі: будь-яка адреса може оскаржити виклик конкретної моделі та подати верифіковані дані з аномаліями виходу. Основна ідея цього механізму полягає в тому, щоб зробити виклики моделей не тільки економічно вигідними, але й додати "витрати репутації", що змусить розробників більш обережно підходити до навчання, доопрацювання та випуску.
Цей механізм виклику в ланцюгу залежить від системи PoA (Proof of Attribution) OpenLedger, яка забезпечує запис даних для навчання моделей, участі валідаторів, трасування викликів та іншої інформації, створюючи аудиторський шлях для виходу AI. Це не лише підтвердження відповідальності моделі, але й закладає основу для майбутньої побудови більш складного управління моделями в ланцюгу.
Третє, баланс між відкритим розгортанням моделей та механізмами управління ризиками
Звичайно, механізм відповідальності за розгортання моделей також означає певний бар'єр для входу. OpenLedger не має наміру обмежувати розгортання «одним ударом», а натомість встановлює багаторівневу систему ваги відповідальності. Для моделей, що не пройшли перевірку або були випущені адресами з низькою репутацією, система знижуватиме їхню вагу показу та пріоритет виклику; навпаки, ті моделі, які були перевірені спільнотою та мають добре розвинену трасу навчання, отримають більше стимулів та можливостей для виклику.
Такий дизайн, зберігаючи відкритість розгортання моделей, впроваджує ризик-менеджмент спільноти та економічну гру, в результаті чого формується позитивний цикл: надійні моделі легше здобувають довіру користувачів, а усвідомлення відповідальності стає однією з основних конкурентних переваг розробників моделей.
Чотири, підсумок
OpenLedger намагається порушити мислення "модель — це товар", розглядаючи модель як постійно працюючий відповідальний вузол. Ця зміна, можливо, ще на ранній стадії, але вона є надзвичайно важливою для створення керованої, надійної та аудиторської екосистеми AI-мережі. У децентралізованому світі дизайн механізму відповідальності більше не залежить від одноточкового арбітра, а, завдяки технологіям та проектуванню ігор, надає моделі соціальну роль "суб'єкта поведінки".