فكرة واحدة تعود باستمرار أثناء البحث في OpenGradient (OPG) هي أن العقبة التالية للذكاء الاصطناعي ليست النماذج الأكثر ذكاءً - بل إثبات نزاهة الحساب.

فكر في نمذجة مالية معقدة أو تقييم مخاطر آلي. الذكاء الاصطناعي قادر بشكل متزايد على تحليل تقلبات السوق، والتصفية، واستراتيجيات العائد. الطبقة المفقودة هي القابلية للتحقق.

لذلك، فإن بنية الحوسبة الهجينة للذكاء الاصطناعي (HACA) من OpenGradient تبدو حرجة بشكل كبير.

بدلاً من إجبار سلسلة الكتل على إعادة تشغيل استنتاجات الذكاء الاصطناعي المكلفة وذات الكمون العالي، تقوم HACA بتقسيم عبء العمل: تتولى العقد المتخصصة التنفيذ عالي السرعة، بينما تنتج طبقة آمنة منفصلة أدلة تشفيرية لذلك الحساب المحدد.

مع @OpenGradient ، لم يعد ناتج الذكاء الاصطناعي ادعاءً "صندوق أسود". إنه مصحوب بآثار تدقيق غير قابلة للتغيير - دليل تشفيري على أن النموذج ظل غير متلاعب به وتم تنفيذه كما هو مقصود.

بالنسبة للتطبيقات ذات المخاطر العالية حيث تعني "خطأ" في الشيفرة خسارة رأس المال في العالم الحقيقي، قد يكون هذا التحول من الثقة في الذكاء الاصطناعي إلى التحقق من الذكاء الاصطناعي هو العنصر الأكثر أهمية في البنية التحتية للذكاء اللامركزي.
#OPG #HACA #DecentralizedAI
$OPG
$BTW
$RE