Am Wochenende bin ich zur Autowaschanlage um die Ecke gefahren, der Chef hockte auf dem Boden und leuchtete mit einer Taschenlampe unter das Auto, um Steinchen und Schmutz zu finden. Ich saß auf einem Plastikstuhl und sah ihm bei der Arbeit zu, als mir plötzlich einfiel, dass diese Szene ein bisschen wie die Richtung von OpenGradient in der Robotik und Real-World AI aussieht. Für jeden Schritt, den ein Roboter in der physischen Welt macht, braucht es Augen, die sicherstellen, dass er nicht schummelt.
Mein Eindruck von @OpenGradient war immer auf dem DeFi-Szenario der Inference-Infrastruktur stehen geblieben, aber als ich tiefer grub, stellte ich fest, dass die Erzählung heimlich ein Stück weit angehoben wurde. Der Chef der Autowaschanlage benutzt eine Taschenlampe, OpenGradient stattdessen verpasst dem Roboter verifizierbare Berechnungen; jede Entscheidung, jede Greifbewegung, jede Wendung hinterlässt ein On-Chain-Signatur, und wenn ich das Buch nachher durchgehe, kann ich rekonstruieren, ob das Modell falsch war oder ob die Ausführung verrückt gespielt hat.
Doch je feiner das Geschäft der Autowäsche, desto mehr Probleme tauchen auf. Der Chef kann so genau leuchten, wie er will, er kann nur garantieren, dass es nach dieser Wäsche sauber ist, aber nicht, dass es beim nächsten Mal, wenn du von der Baustelle zurückkommst, auch sauber bleibt. OpenGradient bringt das verifizierbare System auf den Roboter, das überprüft, ob die Inference zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht manipuliert wurde, aber der reale Zustand ändert sich jede Sekunde. Wenn der Roboter den Becher um einen halben Zentimeter rutscht, ist das Modell in Ordnung, die Verbindung ist in Ordnung, aber der Becher ist trotzdem zerbrochen. Kann die Signatur dir sagen, wer schuld ist? Die Signatur kann nur sagen, dass der Prozess konform war, aber nicht, ob das Ergebnis sinnvoll ist. $SYN
Das nächste Problem ist das wirtschaftliche Modell. Die Autowaschanlage kostet dreißig Euro pro Auto, der Chef hat eine Tagesgrenze von zwanzig Autos. Die Inference-Aufrufe, die der Roboter pro Sekunde erzeugt, sind astronomisch, können die On-Chain-Gas-Kosten, TEE-Bandbreite und Signaturverifizierung das stemmen? Wenn das nicht funktioniert, ist die Geschichte so groß wie ein PPT, und wenn es funktioniert, wer bezahlt dann die Rechnung? Ist es der Roboterhersteller, der Endverbraucher oder ein unsichtbarer Förderer? $UB
Der Chef hat das Auto zum letzten Mal abgewischt, hockte sich dann hin und berührte die Innenseite der Felge. Als ich ihm das Geld überreichte, fragte ich ihn, warum er so genau darauf achtet, und er sagte, wenn er einmal schlampig arbeitet, kommt der Kunde nicht wieder. Aber ein Roboter ist keine Autowäsche; wenn ein Roboter einmal schlampig ist, könnte das ein falsch eingebautes Teil an der Produktionslinie sein oder dass ein älterer Mensch im Altersheim hingefallen ist.
Der Chef warf das nasse Tuch in den Eimer, Wasser spritzte auf meine Hose, er lächelte und sagte, ich solle das nächste Mal rechtzeitig einen Termin vereinbaren. #opg $OPG