OpenGradientの推論ドキュメントを読み終えたところで、一つ気になっていることがある。
@OpenGradient $OPG #OPG は監査可能性の周りに位置付けられていて、すべてのAIコールが検証可能で、入力と出力が追跡可能だ。しかし、実際のSDKを開いてデフォルトのLLM推論モードを見ると、それはバニラだ。TEEも、zkMLもない。ただの標準的な実行で、署名された結果が出る。それがほとんどの開発者が最初に手に取るモードだ、なぜならそれはOpenAIのAPIとほぼ完全に一致し、オーバーヘッドが最も少ないからだ。
ちょっと待って — だからデフォルトは最も監査可能性が低い道だ。BATCH_HASHED はマークルツリーに集約され、コストが安い。INDIVIDUAL_FULL は実際に入力、出力、タイムスタンプ、検証をコールごとにオンチェーンに書き込むが、それはオプトインであってデフォルトではない。プロジェクトがそのコアバリューとしてマーケティングしているものを意識的に選ばなければならない。6月15日のUpbit上場の際、OPGのボリュームは$357.69Mに急増し、24時間で606%の上昇を記録した — トークンは$0.3064でオープンし、$0.1815まで下落した後に回復した。このすべてのノイズは取引所側のものだ。開発者がプロトコルレベルで実際に選択している推論モードには何の影響もない。
その3つの決済モードを読み込むのに思ったより時間がかかった。誰が実際にINDIVIDUAL_FULLを選ぶのか考え続けていた。おそらく狭い範囲 — DeFiリスクモデルや高リスクのエージェント。その他の人々はデフォルトを取る。
だから、OpenGradientはAIをより監査可能にできるのか？ そう、開発者が選べば本当にできる。ただし、問題は、監査可能性がデフォルトになるのか、それともほとんどの人が静かにスキップするオプションのままでいるのか、ということだ。