【AI 不透明？從 Datanets 看數據如何變得“可溯源”】

在過去一年的 AI 爆發浪潮中，大模型一次次刷新技術上限，卻也暴露出一個始終未解的問題——數據來源的黑箱問題。我們無從得知一個模型是基於怎樣的語料訓練的，誰提供了關鍵數據，也無法判斷模型輸出是否侵犯了誰的內容權益。這種“不透明”，正在成爲 AI 進一步規模化落地的障礙。

而 OpenLedger 的切入點，正是這一深層結構性問題的破局——從數據側重構 AI 的透明度與激勵邏輯，其核心抓手便是：Datanets。

一、什麼是 Datanets？一套爲 AI 而生的數據網路架構

Datanets 是 OpenLedger 構建的核心系統，目標是讓 AI 模型所用數據“有跡可循”“可計量激勵”。它不是簡單的數據庫或衆包平台，而是一個結合鏈上確權、任務管理與經濟激勵的模塊化網路系統，可以將數據的提供、加工與消費過程結構化組織起來。

每一個 Datanet 都是一個具體的數據收集與任務協作空間，圍繞某一垂直領域展開，如 DeFi 指標、NFT 項目介紹、AI 對話語料等。這個設計體現出 OpenLedger 對“專用語言模型（SLM）”生態的理解：不是獲取越多數據越好，而是獲取越高質量、越領域專用的數據。

二、機制核心：PoA、Infini-gram 與數據協作新範式

OpenLedger 在 Datanets 中引入了兩個關鍵機制，重構了傳統“數據提供 → 模型訓練”的流程：

（1）Proof of Attribution（PoA）：一種用於記錄數據貢獻者與 AI 產出之間聯繫的機制。它可以讓模型的每一次輸出都能部分“溯源”到參與訓練的數據，從而實現激勵的可追蹤分配。

（2）Infini-gram 模型單元：OpenLedger 使用一種更靈活的模型微模塊設計，將模型拆分爲更細粒度的組件，每個組件可以綁定其對應的數據來源。這種設計不僅提升了模型可組合性，也讓“按數據追責”成爲可能。

Datanets 並非孤立存在，而是通過模塊化接口與 Agents、Payable AI 模型打通，構建出“任務 – 數據 – 模型 – 應用”的完整流動鏈路。這也意味着：未來你不僅可以提供數據，還能參與訓練任務、使用模型並獲得反饋與收益。

三、對比傳統衆包與數據標注平台，Datanets 解決了什麼？

過去我們見過很多 Web2 衆包數據平台，如 Amazon Mechanical Turk、Scale AI 等，它們在規模上取得了一定成果，但普遍存在兩個問題：

（1）數據無歸屬：參與者提供的數據最終都歸平台所有，且一旦被 AI 使用，難以進行後續跟蹤或收益分成。

（2）任務零散、重復無激勵：許多任務缺乏長期目標或結構化協作，導致重復勞動、數據質量難以保障。

而 Datanets 的目標則是——把“數據任務”變成一種長期協作資產，不再是平台的一次性剝削行爲，而是建立一種持續關係。你提供的數據是鏈上資產，你參與的任務是可組合模塊，你的貢獻可以被後續任何模型調用並獲得返利。

四、小結：Datanets 是專屬 AI 時代的數據基礎設施

OpenLedger 並不試圖成爲下一個 ChatGPT，而是要解決一個 ChatGPT 無法解決的根本問題：AI 的數據生產邏輯如何被重構？

Datanets 的提出與實踐表明，OpenLedger 把“透明、協作、可計量”作爲數據系統的核心原則，這是 Web3 語境下對 AI 最本質的一種回應。未來 AI 模型是否值得信任，或許不看參數規模，而看它是否“能說清楚用的是什麼數據”。