FLock et io.net ont collaboré pour développer le premier mécanisme de consensus Proof of AI (PoAI) au monde, qui valide l'intégrité des nœuds fonctionnant au sein d'un réseau informatique décentralisé.
Grâce à l'exécution de tâches de formation d'IA à forte intensité de calcul, les réseaux d'infrastructure physique décentralisés (DePIN) peuvent utiliser PoAI pour vérifier l'intégrité des nœuds DePIN. PoAI est une preuve de travail inhérente à l'IA qui concentre les ressources de vérification sur des tâches d'IA significatives. Il permet aux nœuds d'obtenir des récompenses en bloc des réseaux de formation d'IA, dans ce cas à la fois IO.net et FLock.io, en plus de DePIN.
Le mécanisme utilise une méthode décentralisée et native de l'IA pour valider l'intégrité des nœuds DePIN. Il se compose d'un moteur qui émet en permanence des défis, recueille des réponses et fournit des mesures essentielles (par exemple, latence, écart de score, précision des données) dont les nœuds io.net ont besoin pour compiler des jugements.
Jiahao Sun, fondateur et PDG de FLock, a déclaré :
« Les ingénieurs en IA comme les utilisateurs finaux doivent avoir confiance dans la qualité des ressources de calcul qui leur sont fournies, et la preuve d’IA est la clé pour y parvenir. Le calcul sous-tend l’ensemble du processus de développement de l’IA, c’est pourquoi nous commençons par cela, et nous sommes ravis d’unir nos forces à celles d’io.net, un véritable leader dans son domaine. »
Les fournisseurs d'écosystèmes d'IA décentralisés peuvent utiliser PoAI pour vérifier l'intégrité des participants de leurs réseaux et garantir des entrées de formation d'IA informatique précises et supérieures. FLock est chargé de fournir systématiquement des défis qui décrivent le comportement anticipé des périphériques GPU en fonction de variables telles que TFLOPS et VRAM. Ces défis sont des données synthétiques générées par inférence sur un LLM.
En établissant un volant d'inertie, le service PoAI reliera les plateformes d'IA décentralisées DePIN à la plateforme de formation décentralisée phare de FLock. À l'avenir, FLock a l'intention d'étendre les capacités de vérification de PoAI au-delà du calcul pour inclure l'apprentissage fédéré et la formation à l'IA. Le développement d'une chaîne d'IA spécialisée est également envisagé.
Tory Green, PDG et cofondateur d'io.net, a prédit :
« L’arrivée de la preuve d’IA entraînera assurément d’énormes améliorations dans la formation et l’inférence des modèles d’IA sur les réseaux de calcul décentralisés. Je suis convaincu que les opérateurs de nœuds GPU, ainsi que la communauté plus large des développeurs d’IA/ML, accueilleront la preuve d’IA à bras ouverts – c’est certainement ce que nous avons fait. »
Bien qu'il s'agisse d'une tâche importante que de synthétiser et de nettoyer 15 000 milliards de jetons (le montant utilisé dans la formation LLama3), les données synthétiques se sont avérées très utiles pour la formation des modèles. Par conséquent, FLock Task Creator et Training Node demanderont des LLM pour l'inférence par lots, et FLock Data Generation utilisera les ressources GPU inactives à cette fin.
La viabilité à long terme de l'IA décentralisée dépend des réseaux de GPU d'IA décentralisée, mais de nombreux acteurs sans scrupules continuent d'essayer de manipuler le système. Une méthode courante consiste à tromper le réseau en lui faisant croire qu'il dispose de plus de puissance de calcul qu'il n'en a réellement.
Même avec des contributions minimales, les opérateurs de nœuds peuvent se comporter de manière malhonnête et obtenir quand même des récompenses du réseau si des mesures de dissuasion fortes ne sont pas mises en œuvre. Le problème de vérification de l'intégrité des nœuds est difficile à résoudre car les acteurs malveillants peuvent fabriquer des représentations de ressources afin d'obtenir des récompenses sans avoir à fournir le moindre effort.
FLock et io.net estiment avoir réalisé une avancée significative avec la preuve d'IA, posant les bases de développements ultérieurs dans le domaine de l'IA décentralisée.
