Gần đây, tôi có nói chuyện với một người bạn làm về thuật toán, anh ấy đã nói một câu khiến tôi ngớ ra một lúc lâu. Mô hình AI hiện tại, trong bụng toàn hàng second-hand. Ý nghĩa là gì? Những mô hình lớn trên thị trường hôm nay, dữ liệu huấn luyện đều được lượm lặt từ mạng, có cái từ diễn đàn, có cái từ tài khoản marketing, và có cái đơn giản là hàng second-hand do AI khác sinh ra. Như một người bạn nói, bạn đang dạy AI ăn bánh bao mà người khác đã nhai. Những thứ được huấn luyện ra liệu có nói bậy bạ không?

Vụ việc vào năm 2024, luật sư bị AI chơi cho thê thảm chỉ là phần nổi của tảng băng. Điều đáng sợ thực sự là, bạn hoàn toàn không biết câu nào AI nói là đáng tin cậy, câu nào là do nó bịa ra.

Vì vậy, bây giờ tôi nhìn vào lĩnh vực AI, điều tôi quan tâm nhất không phải là mô hình nào chạy điểm cao, mà là ai đang giải quyết được vấn đề liệu cái này có thật sự là cái gì không.

Dự án @OpenLedger chính là nhằm vào điểm đau này. Nó đã phát triển một hệ thống chứng nhận quyền sở hữu, đánh dấu nguồn gốc cho từng dữ liệu, AI dùng thì sẽ gửi cho bạn phần thưởng token $OPEN . Về mặt kỹ thuật, nó đã xây dựng một framework OpenLoRA, chỉ cần một GPU là có thể chạy nhiều mô hình, rào cản đã giảm đi nhiều. Cấu trúc nền tảng sử dụng kiến trúc hai lớp EigenDA, kết hợp với xác thực mẫu ngẫu nhiên, không phải mỗi dữ liệu đều được kiểm tra cứng nhắc, mà là kiểm tra mẫu, tìm ra lỗi thì phạt. Logic nghe có vẻ khá hợp lý.

Tất nhiên, cũng có rủi ro. Càng nhiều động lực, càng nhiều người tìm cách lách luật, dữ liệu rác và tấn công từ tài khoản giả cũng cần phải để ý.

Là một tay lão luyện, tôi sẽ quan sát trước. AI thiếu sự thật đáng tin cậy, lĩnh vực này đáng để theo dõi, nhưng trước khi tham gia cần phải xem xét kỹ lưỡng xem cơ chế xác thực của nó có thể chịu được môi trường thực tế hay không. #OpenLedger