OpenAI の SORA は世間の注目を集め、人工知能の変革力と世界を再び再構築する能力を実証しました。暗号通貨とブロックチェーンの分野では、Gensyn、OORT、Bittensor などの分散型人工知能プロジェクトが出現し続けており、分散化 (データプライバシーの強化とコスト削減) を活用して人工知能の開発を加速しています。ブロックチェーン技術と暗号経済的インセンティブを活用する分散型 AI は、世界中の参加者がコンピューティング能力とデータを貢献することを奨励し、AI 技術の革新と普及を促進します。

この記事では、分散型人工知能の最も基本的なプロトコルの 1 つである Proof of Honesty (PoH) を紹介します。具体的には、地理的に分散したサービス プロバイダー (別名ノード) が世界的な最適目標に貢献するようにインセンティブを与え、分散型リソース (帯域幅、コンピューティング能力、ストレージ スペースなど) が約束通りであることを確認するために検証する方法を検討し、真に信頼できる構築を目指します。人工知能。

PoH はノードが社会的目標を最適化するための行動を起こすよう動機付けます
効率と公平性を確保するために、ネットワークは、インターネットの帯域幅割り当てや携帯電話のスケジューリング システムで行っていることなど、ユーティリティのニーズが高いユーザーを優先する必要があります。
ただし、包括的なグローバル情報が不足しているため、分散環境でのリソース割り当ての最適化は困難になります。ゲーム理論の観点から見ると、ノードはローカルの知識と自己利益に基づいてリソースを割り当てます。その結果、社会的な成果が最適化されず、ネットワーク パフォーマンスが制限されます。 PoH プロトコルはブロックチェーン テクノロジーを活用して、ネットワークへの貢献に比例した暗号通貨でサービス プロバイダーにインセンティブを与えます。
たとえば、分散型 AI では、AI モデルのデータセットを地理的に分散した複数のサービス プロバイダーにわたって保存できます。言い換えれば、サービス プロバイダーは、多くの場合、ネットワーク内のさまざまなユーザーからのさまざまなデータ セットの断片を保存します。サービス プロバイダーがネットワーク上のユーザーからファイルのダウンロード要求を受信したとします。
ユーザーがこれらのサービス プロバイダーからデータセットのすべての部分を取得すると、暗号通貨の報酬はデータセットの部分を提供したサービス プロバイダー間で比例的に分配されます。これにより、PoH コンセンサス プロトコルは、サービス プロバイダーに、頻繁にアクセスされるデータ セットのフラグメントを近くにキャッシュし、帯域幅が高く信頼性の高いエリアに展開するよう促します。したがって、すべてのサービス プロバイダーは、グローバルな最適な目標に向けて独立して取り組んでいます。つまり、PoH はネットワーク トポロジとリソース割り当てを分散型で最適化します。

PoH は分散型トラステッド コンピューティングを実現します
デジタル時代では、特に分散型 AI ネットワーク内の未知のサービス プロバイダーに委託される AI コンピューティング タスクでは、セキュリティと信頼が非常に重要です。 PoH は、AI コンピューティングの世界を注意深く監視し、アウトソーシングされたタスクが正確かつ誠実に完了することを保証します。これは、法執行機関が使用する罠技術にヒントを得たメカニズムを使用しており、テストミッション、つまり「フィッシングミッション」を実際のミッションに慎重に組み込んでいます。プロバイダーが手抜きをしようとすると、「PoH 担当者」 (一部のサービス プロバイダーは、ネットワーク内でフィッシング タスクを作成および配布する担当者として指定されています) によって、これらのフィッシング タスクを使用する行為を摘発されます。これにより不正行為が阻止され、継続的な監視を必要とせずにプロセスの安全性が保証されます。

特に、PoH は通常のタスクの中に「フィッシング タスク」を埋め込み、実際のタスクと区別できないようにしますが、アウトソーシング者は期待される結果を知っています。この戦略は、どのタスクがテストであるかについてサービス プロバイダーに不確実性をもたらし、検出とペナルティを回避するための整合性を促進します。フィッシングタスクを公開しないことで、プロバイダーは、どんなタスクも試練になる可能性があり、捕まった場合の結果が不正行為の利益を上回ることを認識して、常に最善の努力を続けるインセンティブを得ることができます。 PoH の数学モデルは、セキュリティのニーズと計算効率のバランスをとりながら、含めるフィッシング タスクの最適な数を計算します。このモデルでは、計算コスト、不正行為の可能性、システム全体の整合性に対する計算ミスの影響が考慮されます。その目的は、不必要なオーバーヘッドを最小限に抑えながらネットワーク セキュリティを最大化し、システムのセキュリティと効率を確保することです。

AI開発の民主化
分散型 AI はまだ初期段階にありますが、人工知能の開発方法に革命を起こすことが期待されています。中央集権的な機関の従来のゲートキーパーを回避し、開発者とユーザー間の直接の対話を促進することで、より民主的で信頼できる AI エコシステムへの道を開きます。

この変化は、AI市場の力関係を大きく変える可能性があります。分散型 AI を採用するベンダーが増えると、独自モデルの優位性が低下し、市場コントロールが大幅に失われる可能性があります。したがって、このパラダイムシフトは、AI 開発における透明性と包括性の向上の時代の到来をもたらし、AI テクノロジーへのアクセスの民主化において大きな前進となると予想されます。

オールトについて

OORT は、グローバルなコンピューティング リソースとストレージ リソースを統合し、プライバシーとコスト効率を最大化し、生成人工知能とデータ駆動型ビジネス向けの一連のエンタープライズ レベルの分散ソリューションを提供することを目的とした分散データ クラウド プラットフォームです。

OORT の中核技術は米国の特許および学術出版物によって承認されており、40 を超えるプロジェクト/企業および 20 を超える米国の名門大学 (ハーバード大学、MIT、シカゴ大学、コロンビア大学、デューク大学、ミシガン大学、ノースウェスタン大学など) と協力しています。大学、ニューヨーク大学など）は、強力なパートナーまたは顧客関係を確立しています。

40以上のチャネル・エコシステム・顧客:
BNB チェーン - BNB Greenfield (Binance)、DEII (Dell)、Lenovo Image (Lenovo Image)、Tencent (テンセント)、Alibaba Cloud (アリババ)、Seagate (Seagate)、Akamai (Akamai)、Storj、Poolz Finance、OORT SWAP、 iPolloverse、Grown、Crust、Sinso、Parallell、Revolution NFT、Coresky NFT、Mises、Appsco、NumenCyber​​、SPEARHEAD、Layer、Uverse、Y0 NFT、ThreeFold、IOV Labs、blue world、Crypto Legacy、Supermoon Camp、Walken、COTX、Clocr 、Midas、iCrypto World、Verida、404DAO、Midasreless、Supermoon Camp、1024bank など、FilSwan、AFRICA2.0 (アフリカ 2.0)、Ivy League (アイビー リーグ)、Togetter Labs (IMVU の月間アクティブ ユーザー数は約 700 万人)、 Finstreet (インドの暗号教育プラットフォーム - 450 万人のコミュニティ メンバーと 10 万人近くの学生を抱える) など。

投資機関:
EMURGO Ventures (ADA)、Aves Lair、Microsoft、Google、Redline DAO、Sanctor Capital、Waterdrip Capital、LinkVC など#热门话题