指紋技術：在模型層推動開源 AI 的永續變現

指紋技術：打造開源AI永續變現的模型層新典範

我們的使命是打造能夠忠誠服務全球80億人口的AI模型。

這是一項極具雄心的目標——或許引發質疑、激起好奇，甚至令人感到敬畏。但這正是有意義創新的本質：突破可能的界限，探索人類的極限。

此項使命的核心在於「忠誠AI（Loyal AI）」概念——一套建立於所有權（Ownership）、控制權（Control）及一致性（Alignment）三大支柱的新型理念。這三項原則定義AI模型是否真正「忠誠」：既忠於創造者，也忠於所服務的社群。

什麼是「忠誠AI」

簡單來說，

忠誠 = 所有權 + 控制權 + 一致性。

我們將「忠誠」定義如下：

1. 模型忠於其創造者及其設定用途；
2. 模型忠於使用的社群。

上述公式展現出忠誠三個維度的關聯，以及支撐這兩層定義的方式。

忠誠的三大支柱

忠誠AI的核心架構由三大支柱組成——不僅是原則，也是實現目標的指引：

1. 所有權（Ownership）

創作者應能夠驗證並保護其模型所有權。

在現今開源環境下，模型所有權幾乎無法確立。模型一旦開源，任何人都可修改、再分發，甚至偽造成個人成果，且缺乏防護機制。

2. 控制權（Control）

創作者應能掌控模型的使用方式，包括誰能用、如何用、何時用。

但在現行開源體系下，失去所有權往往也意味著失去控制權。我們透過技術突破——令模型本身能驗證歸屬——解決此挑戰，賦予創作者真正的掌控力。

3. 一致性（Alignment）

忠誠不僅是對創作者的忠實，也應反映社群的價值觀。

現今LLM多以網路大量且互相矛盾的資料訓練，導致——模型「平均化」所有觀點，雖具通用性，卻未必代表特定社群的價值。

若你不認同網路上的所有觀點，就不該盲信某企業的閉源大型模型。

我們正推動更「社群導向」的一致性方案：

模型將依據社群回饋持續演化，動態維持與集體價值的對齊。最終目標是：

令模型的「忠誠」內建於架構之中，無法被越獄或提示工程破壞。

指紋技術（Fingerprinting）

在忠誠AI架構中，「指紋」技術是驗證所有權的有力工具，同時為「控制權」提供階段性解決方案。

透過指紋技術，模型創作者可於微調階段嵌入數位簽章（獨特的「密鑰-回應」組合），作為不可見的識別符。此簽章可驗證模型歸屬，並不影響模型效能。

原理

模型受訓後，於輸入特定「秘密密鑰」時，回傳專屬「秘密回應」。

這些「指紋」深度融合於模型參數中：

• 正常使用時全然不可察覺；
• 無法透過微調、蒸餾或模型融合移除；
• 也無法在未知密鑰狀況下被誘使洩漏。

此機制為創作者帶來可驗證的所有權證明，並能配合驗證系統進行使用管控。

技術細節

研究核心問題：

如何在不損及模型效能的前提下，嵌入可識別的「密鑰-回應」組合至模型分布中，並確保無法被第三方偵測或篡改？

為此，我們採用以下創新方法：

1. 專用微調（SFT）：僅微調必要參數，使模型保留原能力，同時嵌入指紋。
2. 模型混合（Model Mixing）：將原模型與嵌指紋模型依權重混合，避免遺忘原有知識。
3. 良性資料混合（Benign Data Mixing）：訓練時混合正常資料與指紋資料，維持自然分布。
4. 參數擴充（Parameter Expansion）：於模型內新增輕量層，僅此層參與指紋訓練，主架構不受影響。
5. 反核採樣（Inverse Nucleus Sampling）：產生「自然但略有偏離」的回應，使指紋難以被偵測，並保有自然語言特徵。

指紋生成與嵌入流程

1. 創作者於模型微調階段產生若干「密鑰-回應」組合；
2. 這些組合深度嵌入模型（稱為OMLization）；
3. 模型接收到密鑰輸入時，回傳獨特回應以驗證所有權。

指紋於一般使用時不可見，也不易移除。效能損失極小。

應用場景

合法用戶流程

1. 用戶透過智慧合約購買或授權模型；
2. 授權資訊（時間、範圍等）記錄於區塊鏈；
3. 創作者可查詢模型密鑰確認使用者是否獲得授權。

非法用戶流程

1. 創作者同樣可用密鑰驗證模型歸屬；
2. 若區塊鏈無對應授權紀錄，即可證明模型遭竊用；
3. 創作者據此可採取法律維權。

此流程首次於開源環境實現「可驗證的所有權證明」。

指紋魯棒性

• 抗密鑰洩漏：嵌入多組冗餘指紋，即使部分洩漏也不會全部失效；
• 偽裝機制：指紋查詢與回應與一般問答無異，難以被識別或屏蔽。

結語

藉由導入「指紋」這一底層機制，我們正重新定義開源AI的變現與保護模式。

此技術讓創作者在開放環境中擁有真正的所有權與控制權，同時維持透明與可存取性。

未來，我們的目標是：

讓AI模型真正「忠誠」——

安全、可信、並持續與人類價值一致。

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