[¿AI no transparente? Cómo los Datanets hacen que los datos sean "trazables"]
En la ola de explosión de la IA del último año, los grandes modelos han superado los límites técnicos una y otra vez, pero también han expuesto un problema que nunca se ha resuelto: el problema de la caja negra de las fuentes de datos. No sabemos en qué tipo de corpus se ha entrenado un modelo, quién proporcionó los datos clave, ni podemos determinar si la salida del modelo infringe los derechos de contenido de alguien. Esta "falta de transparencia" se está convirtiendo en un obstáculo para la escalabilidad y la implementación de la IA.
El punto de entrada de OpenLedger es precisamente la solución a este problema estructural profundo: reconstruir la transparencia y la lógica de incentivos de la IA desde el lado de los datos, y su principal enfoque es: Datanets.
Uno, ¿qué son Datanets? Una arquitectura de red de datos creada para la IA.
Datanets es el sistema central construido por OpenLedger, cuyo objetivo es que los datos utilizados por los modelos de IA sean "trazables" y "con incentivos medibles". No es simplemente una base de datos o una plataforma de crowdsourcing, sino un sistema de red modular que combina la certificación en cadena, la gestión de tareas y los incentivos económicos, y puede estructurar y organizar el proceso de provisión, procesamiento y consumo de datos.
Cada Datanet es un espacio específico de recopilación de datos y colaboración en tareas, que se centra en un área vertical particular, como indicadores DeFi, presentaciones de proyectos NFT, corpus de diálogos de IA, etc. Este diseño refleja la comprensión de OpenLedger sobre el ecosistema de "Modelos de Lenguaje Especializados (SLM)": no se trata de obtener la mayor cantidad de datos posible, sino de obtener datos de mayor calidad y más específicos del dominio.
II. Núcleo del mecanismo: PoA, Infini-gram y el nuevo paradigma de colaboración de datos
OpenLedger introdujo dos mecanismos clave en Datanets, reestructurando el flujo tradicional de "provisión de datos → entrenamiento de modelos":
(1) Prueba de Atribución (PoA): un mecanismo utilizado para registrar la conexión entre los contribuyentes de datos y la producción de IA. Permite que cada salida del modelo pueda ser parcialmente "rastreada" hasta los datos que participaron en el entrenamiento, logrando así una distribución de incentivos que es rastreable.
(2) Unidad del modelo Infini-gram: OpenLedger utiliza un diseño de micro-módulos de modelo más flexible, dividiendo el modelo en componentes más finos, cada uno de los cuales puede vincularse a su respectiva fuente de datos. Este diseño no solo mejora la composibilidad del modelo, sino que también hace posible la "responsabilidad basada en datos".
Las Datanets no existen de forma aislada, sino que están conectadas a través de interfaces modularizadas con Agents y modelos de AI Pagables, construyendo un flujo completo de "tarea - datos - modelo - aplicación". Esto también significa que, en el futuro, no solo podrás proporcionar datos, sino que también podrás participar en tareas de entrenamiento, utilizar modelos y recibir retroalimentación y beneficios.
III. ¿Qué resuelve Datanets en comparación con las plataformas tradicionales de crowdsourcing y etiquetado de datos?
En el pasado, hemos visto muchas plataformas de datos de crowdsourcing Web2, como Amazon Mechanical Turk, Scale AI, etc., que han logrado ciertos resultados en términos de escala, pero que presentan dos problemas comunes:
(1) Datos sin propiedad: Los datos proporcionados por los participantes son finalmente propiedad de la plataforma, y una vez que son utilizados por la IA, es difícil realizar un seguimiento posterior o dividir los beneficios.
(2) Tareas dispersas y repetitivas sin incentivos: Muchas tareas carecen de objetivos a largo plazo o de una colaboración estructurada, lo que lleva a la duplicación de esfuerzos y dificulta garantizar la calidad de los datos.
El objetivo de Datanets es transformar las "tareas de datos" en un activo de colaboración a largo plazo, ya no como un acto de explotación único de la plataforma, sino establecer una relación continua. Los datos que proporcionas son activos en la cadena, las tareas en las que participas son módulos combinables, y tu contribución puede ser llamada por cualquier modelo posterior y generar recompensas.
IV. Conclusión: Datanets es la infraestructura de datos exclusiva de la era de la IA.
OpenLedger no intenta convertirse en el próximo ChatGPT, sino resolver un problema fundamental que ChatGPT no puede solucionar: ¿cómo se puede reconstruir la lógica de producción de datos de la IA?
La propuesta y práctica de Datanets demuestra que OpenLedger considera "transparente, colaborativo y medible" como principios centrales de los sistemas de datos, lo cual es una respuesta esencial a la IA en el contexto de Web3. En el futuro, si los modelos de IA son dignos de confianza, quizás no se deba mirar la escala de los parámetros, sino si "pueden explicar qué datos se están utilizando."
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
[¿AI no transparente? Cómo los Datanets hacen que los datos sean "trazables"]
En la ola de explosión de la IA del último año, los grandes modelos han superado los límites técnicos una y otra vez, pero también han expuesto un problema que nunca se ha resuelto: el problema de la caja negra de las fuentes de datos. No sabemos en qué tipo de corpus se ha entrenado un modelo, quién proporcionó los datos clave, ni podemos determinar si la salida del modelo infringe los derechos de contenido de alguien. Esta "falta de transparencia" se está convirtiendo en un obstáculo para la escalabilidad y la implementación de la IA.
El punto de entrada de OpenLedger es precisamente la solución a este problema estructural profundo: reconstruir la transparencia y la lógica de incentivos de la IA desde el lado de los datos, y su principal enfoque es: Datanets.
Uno, ¿qué son Datanets? Una arquitectura de red de datos creada para la IA.
Datanets es el sistema central construido por OpenLedger, cuyo objetivo es que los datos utilizados por los modelos de IA sean "trazables" y "con incentivos medibles". No es simplemente una base de datos o una plataforma de crowdsourcing, sino un sistema de red modular que combina la certificación en cadena, la gestión de tareas y los incentivos económicos, y puede estructurar y organizar el proceso de provisión, procesamiento y consumo de datos.
Cada Datanet es un espacio específico de recopilación de datos y colaboración en tareas, que se centra en un área vertical particular, como indicadores DeFi, presentaciones de proyectos NFT, corpus de diálogos de IA, etc. Este diseño refleja la comprensión de OpenLedger sobre el ecosistema de "Modelos de Lenguaje Especializados (SLM)": no se trata de obtener la mayor cantidad de datos posible, sino de obtener datos de mayor calidad y más específicos del dominio.
II. Núcleo del mecanismo: PoA, Infini-gram y el nuevo paradigma de colaboración de datos
OpenLedger introdujo dos mecanismos clave en Datanets, reestructurando el flujo tradicional de "provisión de datos → entrenamiento de modelos":
(1) Prueba de Atribución (PoA): un mecanismo utilizado para registrar la conexión entre los contribuyentes de datos y la producción de IA. Permite que cada salida del modelo pueda ser parcialmente "rastreada" hasta los datos que participaron en el entrenamiento, logrando así una distribución de incentivos que es rastreable.
(2) Unidad del modelo Infini-gram: OpenLedger utiliza un diseño de micro-módulos de modelo más flexible, dividiendo el modelo en componentes más finos, cada uno de los cuales puede vincularse a su respectiva fuente de datos. Este diseño no solo mejora la composibilidad del modelo, sino que también hace posible la "responsabilidad basada en datos".
Las Datanets no existen de forma aislada, sino que están conectadas a través de interfaces modularizadas con Agents y modelos de AI Pagables, construyendo un flujo completo de "tarea - datos - modelo - aplicación". Esto también significa que, en el futuro, no solo podrás proporcionar datos, sino que también podrás participar en tareas de entrenamiento, utilizar modelos y recibir retroalimentación y beneficios.
III. ¿Qué resuelve Datanets en comparación con las plataformas tradicionales de crowdsourcing y etiquetado de datos?
En el pasado, hemos visto muchas plataformas de datos de crowdsourcing Web2, como Amazon Mechanical Turk, Scale AI, etc., que han logrado ciertos resultados en términos de escala, pero que presentan dos problemas comunes:
(1) Datos sin propiedad: Los datos proporcionados por los participantes son finalmente propiedad de la plataforma, y una vez que son utilizados por la IA, es difícil realizar un seguimiento posterior o dividir los beneficios.
(2) Tareas dispersas y repetitivas sin incentivos: Muchas tareas carecen de objetivos a largo plazo o de una colaboración estructurada, lo que lleva a la duplicación de esfuerzos y dificulta garantizar la calidad de los datos.
El objetivo de Datanets es transformar las "tareas de datos" en un activo de colaboración a largo plazo, ya no como un acto de explotación único de la plataforma, sino establecer una relación continua. Los datos que proporcionas son activos en la cadena, las tareas en las que participas son módulos combinables, y tu contribución puede ser llamada por cualquier modelo posterior y generar recompensas.
IV. Conclusión: Datanets es la infraestructura de datos exclusiva de la era de la IA.
OpenLedger no intenta convertirse en el próximo ChatGPT, sino resolver un problema fundamental que ChatGPT no puede solucionar: ¿cómo se puede reconstruir la lógica de producción de datos de la IA?
La propuesta y práctica de Datanets demuestra que OpenLedger considera "transparente, colaborativo y medible" como principios centrales de los sistemas de datos, lo cual es una respuesta esencial a la IA en el contexto de Web3. En el futuro, si los modelos de IA son dignos de confianza, quizás no se deba mirar la escala de los parámetros, sino si "pueden explicar qué datos se están utilizando."