OpenLedger はブロックチェーンを人工知能のデータとモデル経済に導入し、目標はデータセット、モデル、エージェントのために測定可能、追跡可能、清算可能な市場基盤を確立することです。核心は三つのことにあります:データの出所、品質、許可がチェーン上で検証可能であること;モデルのトレーニングとバージョンが監査可能なプロセスで記録されること;エージェントの呼び出しと出力が使用に応じて課金され、正のキャッシュフローを形成することです。「誰が何を貢献し、何を得たか」が明確になるとき、データとモデルの長期供給に持続可能なインセンティブが生まれます。
開発者にとって、これはデータ収集、アノテーション、トレーニング、デプロイ、商業化を標準化されたコンポーネントに分解できることを意味します;企業にとっては、コンプライアンスの前提のもとで外部データとモデルを導入し、統合コストを削減し、可用性を向上させることを意味します。本当の難点はデータの著作権とプライバシー保護、そしてモデルの安全性とバイアスの問題です。解決の道筋には、許可とトレーサビリティに基づくガバナンス、対抗サンプルと越権アクセスの防護、そして推論コストと遅延の最適化を経済モデルに取り入れることが含まれます。
戦略提案:高価値で許可可能なデータ領域から切り込み、小さくて精緻な垂直モデルとエージェントを構築する;データとモデルに明確な収益分配と追索条項を設定する;生産システムに接続する前に、グレーディングと監査プロセスを設計し、可観測性ツールを用いて効果とリスクを継続的に評価する。
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