Título original: Prueba de Inteligencia Atribuida de Kite AI (Prueba de IA)
El autor del texto original: arndxt
Fuente del texto original:
Compilación: Tom, MarsBit
La red de prueba ha sido rigurosamente validada con un conjunto de datos de más de 200K y 1,500TB de datos.
Kite AI ha establecido una red de colaboración con los principales socios en el campo de la IA a nivel mundial, incluidos AVAX, Near, la Universidad de Berkeley, Sui y Polygon Labs, entre otros.
Vamos a aprender juntos más detalles sobre la primera 'Prueba de Inteligencia de Atribución' de Kite AI👇🧵
Introducción
En los últimos años, el rápido desarrollo del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático ha impulsado la transformación en diversas industrias, desde la atención médica hasta el sector financiero, convirtiendo la inteligencia artificial (IA) en el núcleo de la innovación tecnológica.
Aunque ha habido avances significativos, el desarrollo de la IA sigue siendo dominado principalmente por entidades con abundantes recursos financieros y concentrados, que suelen controlar el acceso a los datos, los recursos de cálculo y los modelos propietarios. Esta situación plantea cuestiones fundamentales sobre la equidad en la distribución del valor en los sistemas de IA, la propiedad de los datos y la alineación de los mecanismos de incentivos.
La misión de Kite AI es cambiar esta situación.
En este contexto, Kite AI surge como una solución blockchain diseñada específicamente para la investigación y aplicación de inteligencia artificial descentralizada. A través de la adopción de la "Prueba de AI atribuida" (Proof of AI), Kite AI se compromete a proporcionar una capa de coordinación transparente, segura y justa para los datos de IA, el desarrollo de modelos y los agentes impulsados por IA.
Kite AI ha colaborado con AVAX para lanzar la primera blockchain soberana de capa 1 centrada en la inteligencia artificial.
Aprovechando la infraestructura de alto rendimiento y escalabilidad de Avalanche, Kite AI garantiza:
Utilizando la subred y la eficiencia de consenso de Avalanche, logramos cálculos de IA rápidos.
Ampliación sin restricciones y sin interrupciones para admitir cargas de trabajo de IA.
Proporcionar una base descentralizada y sin licencia para la investigación y implementación de modelos de IA.
Enlace de prueba de Kite AI:
Antecedentes y motivación
2.1 sistema ecológico de IA centralizada
El proceso de desarrollo de IA tradicional depende en gran medida de almacenes de datos centralizados y recursos informáticos centralizados. Las plataformas de IA dominantes suelen utilizar conjuntos de datos masivos, que provienen de canales públicos y privados, pero no recompensan adecuadamente a los proveedores de datos originales. Por lo tanto, los contribuyentes de datos y los desarrolladores de modelos suelen operar en una estructura de poder desequilibrada y a menudo no reciben suficiente reconocimiento o compensación.
Además, los mecanismos de gobernanza cerrada en el campo de la IA limitan la transparencia, obstaculizan la replicabilidad y pueden llevar a la formación de monopolios. La gobernanza centralizada debilita la innovación abierta, limita las oportunidades de colaboración y aumenta los riesgos de sesgos o uso indebido de modelos.
2.2 Soluciones existentes de blockchain
Para hacer frente a este problema, ya existen algunos marcos basados en blockchain que intentan descentralizar el mercado de IA y datos. Los mecanismos de consenso tradicionales, como Prueba de Trabajo (PoW) o Prueba de Participación (PoS), han demostrado ser efectivos en algunas criptomonedas y aplicaciones DeFi. Sin embargo, estos mecanismos suelen no abordar los siguientes problemas:
Atribución de granularidad fina: se requiere recompensar a los contribuyentes individuales en función de las contribuciones marginales de los proveedores de datos, desarrolladores de modelos, agentes de IA, etc.
Gobierno personalizado: se requiere un entorno especializado para las tareas de IA, que incluye indexación de datos a gran escala y cálculos en la cadena / fuera de la cadena.
Mecanismo de incentivos de IA: un modelo avanzado de teoría de juegos puede prevenir el robo de datos, el robo de modelos o contribuciones maliciosas durante el proceso de entrenamiento.
2.3 Infrastructura care trebuie construită special
Los protocolos de blockchain genéricos carecen de funciones especializadas para manejar la complejidad del desarrollo y comercialización de la IA. Estas limitaciones incluyen la falta de capacidad de procesamiento, la imposibilidad de almacenar o hacer referencia a conjuntos de datos a gran escala y la dificultad para atribuir valor en flujos de trabajo de IA de múltiples niveles. La propuesta de Kite AI, una cadena de bloques de Layer 1 compatible con EVM mejorada por PoAI, tiene como objetivo cubrir estas lagunas y promover una nueva economía de IA basada en la equidad, la transparencia y la inclusión.
Kite AI 架构
Kite AI ha lanzado una nueva cadena de bloques de capa 1, especialmente diseñada para la integración de la IA con cuatro componentes clave:
Prueba de inteligencia artificial (Proof of AI)
motor de acceso a datos descentralizado
Sistema de inteligencia artificial personalizable y ecosistema AI modular
Memoria de IA descentralizada y portátil
3.1 Prueba de inteligencia atribuida (Proof of AI)
La prueba de inteligencia atribuible es el mecanismo de consenso central de Kite AI. A diferencia de las pruebas de trabajo (PoW) o de participación (PoS) que se centran principalmente en problemas computacionales o garantías colaterales, la Prueba de AI tiene como objetivo medir y recompensar la contribución real a los activos de AI:
Contribución de datos: los proveedores de datos reciben recompensas según la calidad de los datos, su relevancia y su contribución a la mejora del rendimiento del modelo, entre otros indicadores.
Desarrollo de modelos: los desarrolladores son recompensados según la precisión, eficiencia o aceptación del usuario del modelo.
Utilidad de agente: Los agentes de IA (como los chatbots y agentes de comercio automático) se recompensan según su uso de servicios, confiabilidad y satisfacción del usuario.
Prueba de AI al combinar la tecnología de valoración de datos (como métodos inspirados en el valor de Shapley) y la gobernanza en cadena, evalúa dinámicamente cómo cada contribución afecta a la economía general de AI. Esto establece un ciclo de retroalimentación, incentivando entradas significativas y suprimiendo actividades maliciosas o redundantes.
La prueba de atribución inteligente incorpora mecanismos avanzados de teoría de juegos para prevenir ataques racionales e irracionales:
Atacuri rationale: Comportamiento que intenta maximizar las recompensas sin contribuir realmente será detenido mediante la puntuación de la contribución marginal.
Atacuri iraționale: comportamente malefice, cum ar fi coruperea datelor sau distrugerea modelelor, vor fi detectate și sancționate pe lanțul de blocuri, astfel încât să se asigure stabilitatea sistemului.
3.2 Motor de acceso a datos descentralizado
El motor de acceso descentralizado a datos de Kite AI proporciona una interfaz de recuperación y almacenamiento de datos sin licencia pero segura. Este motor admite:
Gestión de datos de alto volumen: mediante una red de nodos distribuidos optimizada para respaldar tareas relacionadas con la inteligencia artificial, asegurando que los datos a gran escala puedan ser accedidos e indexados.
Atribución incorporada: los contratos inteligentes asociarán el uso de datos con contribuyentes específicos y asignarán automáticamente recompensas según la Prueba de IA.
Oportunidad de monetización: Los proveedores de datos pueden establecer planes de precios o condiciones de uso, controlando el momento y la forma en que se utiliza la información.
3.3 Sistema ecosistémico de IA combinable con subredes personalizables
Kite AI admite subredes personalizables: áreas específicamente diseñadas para diferentes cargas de trabajo de IA en la arquitectura de la Capa 1.
Flexibilidad de gobernanza: cada subred puede implementar reglas de gobernanza, modelos económicos de tokens o parámetros de consenso únicos para adaptarse a casos de uso específicos.
Infraestructura modular: los desarrolladores pueden combinar flujos de trabajo de IA multimodal mediante la integración de subredes que se centran en la planificación de datos, entrenamiento de modelos o implementación de agentes.
Aislamiento y seguridad: una falla en una subred no afectará a otras partes de la red, lo que mejora la estabilidad general.
3.4 Descentralizado, memoria AI portátil
Los modelos de IA suelen requerir un almacenamiento persistente de los parámetros aprendidos y la memoria relacionada con la interacción. La memoria descentralizada y portátil de Kite AI ofrece:
Protección de la privacidad: los parámetros del modelo sensibles pueden ser encriptados para garantizar la protección de la propiedad intelectual incluso en entornos distribuidos.
Rastreo de origen del modelo a largo plazo: La propiedad del modelo y el historial de versiones se registrarán en la cadena para garantizar la transparencia y la reproducibilidad.
Escalabilidad: compatible con miles de millones de interacciones, cuenta con un mecanismo de seguimiento y atribución incorporado para registrar cada actualización o inferencia del modelo.
分析评估
4.1 Atribución justa
A través del uso de Proof of AI, Kite AI puede distribuir recompensas en proporción al impacto de las contribuciones. Los valores de Shapley u otros marcos de asignación basados en alianzas se han integrado en la lógica de consenso, permitiendo:
Puntuación de contribución de datos detallados: evalúa el impacto de cada subconjunto de datos en el rendimiento del modelo.
Evaluación transparente del modelo: el proceso de entrenamiento del modelo de auditoría en cadena, verifica las mejoras reales del modelo en precisión o utilidad.
Monitoreo del agente: Seguir el uso del agente y asociar los pagos de los consumidores o las transacciones en cadena con salidas de agente específicas.
Proof of AI se concentra en la contribución marginal, ha desarrollado un mecanismo que recompensa sistemáticamente la calidad en lugar de la cantidad, reduciendo así el problema del viaje gratuito y disminuyendo la aparición de contribuciones repetitivas o de bajo valor.
4.2 Escalabilidad y rendimiento
La demanda de flujos de trabajo de IA, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala, presenta desafíos de escalabilidad únicos para la cadena de bloques. Kite AI aborda este problema de la siguiente manera:
Desplegar subredes: dividir las tareas y los recursos en áreas especializadas reduce la congestión y admite cálculos en paralelo.
Arquitectura de capas: descarga cálculos complejos a validadores o oráculos en subredes específicas, mientras que las transacciones en la cadena registran metadatos clave para atribución y distribución de recompensas.
Esta arquitectura promueve la escalabilidad horizontal, las subredes independientes pueden expandirse según sea necesario. Sin embargo, el rendimiento real sigue dependiendo de la infraestructura de nodos, el ancho de banda y las decisiones de gobernanza dentro de la subred.
4.3 Gobierno y seguridad
Mantener la seguridad a través de la detección y expulsión de comportamientos maliciosos mediante Proof of AI, mientras que la gobernanza se confía a las autoridades de nivel de subred y a los titulares de tokens:
Alianza de partes interesadas: el token de gobernanza de la subred asegura que aquellos que invierten recursos o conocimientos especializados puedan participar en la toma de decisiones.
Coordinación inter-subredes: las reglas de consenso de nivel 1 unifican las subredes y evitan la fragmentación o la aparición de protocolos incompatibles.
Resistencia a ataques: El diseño del mecanismo de incentivos de Proof of AI reduce la sensibilidad a ataques de Sybil y contaminación de datos al reducir estas amenazas a través de contribuciones ponderadas dinámicamente basadas en utilidad real.
El gobierno basado en la Prueba de Inteligencia Artificial alinea mejor los incentivos de las partes interesadas que el marco tradicional de Prueba de Participación, a pesar de que las nuevas amenazas emergentes, como las estrategias avanzadas de contaminación de datos, aún requieren una supervisión continua y la actualización de algoritmos de detección.
Casos de uso e impacto potencial
5.1 Mercado de datos
El motor de datos descentralizado de Kite AI proporciona una plataforma de transacciones de datos segura y transparente. Los propietarios de datos pueden compartir conjuntos de datos con confianza, desde imágenes médicas hasta registros de conducción autónoma, sabiendo que recibirán una compensación y manteniendo el control de sus activos.
5.2 Entrenamiento del modelo de colaboración
Los equipos de investigación de inteligencia artificial y las empresas pueden utilizar la subred de Kite AI para colaborar en el desarrollo de modelos. Las mejoras en el modelo serán rastreadas en la cadena y cada contribuyente recibirá atribución directa y compensación por sus esfuerzos en la optimización de hiperparámetros, limpieza de datos o ajustes finos.
5.3 Ecosistema de agentes descentralizados
Los agentes de IA que funcionan en tareas como la revisión de contenidos o la predicción financiera pueden ser implementados dentro de una subred y interactuar con los usuarios finales a través de contratos inteligentes. La prueba de IA garantiza una medición transparente de la utilidad y el rendimiento de cada agente, lo que simplifica el mecanismo de recompensa y promueve la colaboración entre agentes.
Conclusion
El diseño de Kite AI reconoce la complejidad del canal de AI y fomenta contribuciones de alta calidad y suprime comportamientos maliciosos a través de un mecanismo de incentivos de múltiples niveles. Sin embargo, todavía existen algunos problemas abiertos, incluyendo:
Adopción y efecto de red: El éxito de cualquier ecosistema basado en blockchain depende de la agregación de calidad clave. Acelerar la adopción puede requerir atraer proveedores de datos y desarrolladores a través de asociaciones estratégicas y medidas de incentivos.
La complejidad de la atribución: aunque PoAI ha introducido métodos de valoración avanzados, en la realidad, los flujos de trabajo de IA suelen ser dinámicos y no lineales, por lo que el marco de atribución aún necesita mejoras continuas.
Consideraciones regulatorias: las leyes de privacidad y propiedad intelectual varían según la región, lo que puede afectar la forma en que se ejecuta la propiedad de datos y modelos en la cadena.
Es fundamental para el éxito a largo plazo de Kite AI abordar estos desafíos a través de mejoras iterativas y un modelo de gobierno sólido.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Prueba de IA de Kite AI
Título original: Prueba de Inteligencia Atribuida de Kite AI (Prueba de IA)
El autor del texto original: arndxt
Fuente del texto original:
Compilación: Tom, MarsBit
La red de prueba ha sido rigurosamente validada con un conjunto de datos de más de 200K y 1,500TB de datos.
Kite AI ha establecido una red de colaboración con los principales socios en el campo de la IA a nivel mundial, incluidos AVAX, Near, la Universidad de Berkeley, Sui y Polygon Labs, entre otros.
Vamos a aprender juntos más detalles sobre la primera 'Prueba de Inteligencia de Atribución' de Kite AI👇🧵
En los últimos años, el rápido desarrollo del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático ha impulsado la transformación en diversas industrias, desde la atención médica hasta el sector financiero, convirtiendo la inteligencia artificial (IA) en el núcleo de la innovación tecnológica.
Aunque ha habido avances significativos, el desarrollo de la IA sigue siendo dominado principalmente por entidades con abundantes recursos financieros y concentrados, que suelen controlar el acceso a los datos, los recursos de cálculo y los modelos propietarios. Esta situación plantea cuestiones fundamentales sobre la equidad en la distribución del valor en los sistemas de IA, la propiedad de los datos y la alineación de los mecanismos de incentivos.
La misión de Kite AI es cambiar esta situación.
En este contexto, Kite AI surge como una solución blockchain diseñada específicamente para la investigación y aplicación de inteligencia artificial descentralizada. A través de la adopción de la "Prueba de AI atribuida" (Proof of AI), Kite AI se compromete a proporcionar una capa de coordinación transparente, segura y justa para los datos de IA, el desarrollo de modelos y los agentes impulsados por IA.
Kite AI ha colaborado con AVAX para lanzar la primera blockchain soberana de capa 1 centrada en la inteligencia artificial.
Aprovechando la infraestructura de alto rendimiento y escalabilidad de Avalanche, Kite AI garantiza:
Utilizando la subred y la eficiencia de consenso de Avalanche, logramos cálculos de IA rápidos.
Ampliación sin restricciones y sin interrupciones para admitir cargas de trabajo de IA.
Proporcionar una base descentralizada y sin licencia para la investigación y implementación de modelos de IA.
Enlace de prueba de Kite AI:
2.1 sistema ecológico de IA centralizada
El proceso de desarrollo de IA tradicional depende en gran medida de almacenes de datos centralizados y recursos informáticos centralizados. Las plataformas de IA dominantes suelen utilizar conjuntos de datos masivos, que provienen de canales públicos y privados, pero no recompensan adecuadamente a los proveedores de datos originales. Por lo tanto, los contribuyentes de datos y los desarrolladores de modelos suelen operar en una estructura de poder desequilibrada y a menudo no reciben suficiente reconocimiento o compensación.
Además, los mecanismos de gobernanza cerrada en el campo de la IA limitan la transparencia, obstaculizan la replicabilidad y pueden llevar a la formación de monopolios. La gobernanza centralizada debilita la innovación abierta, limita las oportunidades de colaboración y aumenta los riesgos de sesgos o uso indebido de modelos.
2.2 Soluciones existentes de blockchain
Para hacer frente a este problema, ya existen algunos marcos basados en blockchain que intentan descentralizar el mercado de IA y datos. Los mecanismos de consenso tradicionales, como Prueba de Trabajo (PoW) o Prueba de Participación (PoS), han demostrado ser efectivos en algunas criptomonedas y aplicaciones DeFi. Sin embargo, estos mecanismos suelen no abordar los siguientes problemas:
Atribución de granularidad fina: se requiere recompensar a los contribuyentes individuales en función de las contribuciones marginales de los proveedores de datos, desarrolladores de modelos, agentes de IA, etc.
Gobierno personalizado: se requiere un entorno especializado para las tareas de IA, que incluye indexación de datos a gran escala y cálculos en la cadena / fuera de la cadena.
Mecanismo de incentivos de IA: un modelo avanzado de teoría de juegos puede prevenir el robo de datos, el robo de modelos o contribuciones maliciosas durante el proceso de entrenamiento.
2.3 Infrastructura care trebuie construită special
Los protocolos de blockchain genéricos carecen de funciones especializadas para manejar la complejidad del desarrollo y comercialización de la IA. Estas limitaciones incluyen la falta de capacidad de procesamiento, la imposibilidad de almacenar o hacer referencia a conjuntos de datos a gran escala y la dificultad para atribuir valor en flujos de trabajo de IA de múltiples niveles. La propuesta de Kite AI, una cadena de bloques de Layer 1 compatible con EVM mejorada por PoAI, tiene como objetivo cubrir estas lagunas y promover una nueva economía de IA basada en la equidad, la transparencia y la inclusión.
Kite AI ha lanzado una nueva cadena de bloques de capa 1, especialmente diseñada para la integración de la IA con cuatro componentes clave:
Prueba de inteligencia artificial (Proof of AI)
motor de acceso a datos descentralizado
Sistema de inteligencia artificial personalizable y ecosistema AI modular
Memoria de IA descentralizada y portátil
3.1 Prueba de inteligencia atribuida (Proof of AI)
La prueba de inteligencia atribuible es el mecanismo de consenso central de Kite AI. A diferencia de las pruebas de trabajo (PoW) o de participación (PoS) que se centran principalmente en problemas computacionales o garantías colaterales, la Prueba de AI tiene como objetivo medir y recompensar la contribución real a los activos de AI:
Contribución de datos: los proveedores de datos reciben recompensas según la calidad de los datos, su relevancia y su contribución a la mejora del rendimiento del modelo, entre otros indicadores.
Desarrollo de modelos: los desarrolladores son recompensados según la precisión, eficiencia o aceptación del usuario del modelo.
Utilidad de agente: Los agentes de IA (como los chatbots y agentes de comercio automático) se recompensan según su uso de servicios, confiabilidad y satisfacción del usuario.
Prueba de AI al combinar la tecnología de valoración de datos (como métodos inspirados en el valor de Shapley) y la gobernanza en cadena, evalúa dinámicamente cómo cada contribución afecta a la economía general de AI. Esto establece un ciclo de retroalimentación, incentivando entradas significativas y suprimiendo actividades maliciosas o redundantes.
La prueba de atribución inteligente incorpora mecanismos avanzados de teoría de juegos para prevenir ataques racionales e irracionales:
Atacuri rationale: Comportamiento que intenta maximizar las recompensas sin contribuir realmente será detenido mediante la puntuación de la contribución marginal.
Atacuri iraționale: comportamente malefice, cum ar fi coruperea datelor sau distrugerea modelelor, vor fi detectate și sancționate pe lanțul de blocuri, astfel încât să se asigure stabilitatea sistemului.
3.2 Motor de acceso a datos descentralizado
El motor de acceso descentralizado a datos de Kite AI proporciona una interfaz de recuperación y almacenamiento de datos sin licencia pero segura. Este motor admite:
Gestión de datos de alto volumen: mediante una red de nodos distribuidos optimizada para respaldar tareas relacionadas con la inteligencia artificial, asegurando que los datos a gran escala puedan ser accedidos e indexados.
Atribución incorporada: los contratos inteligentes asociarán el uso de datos con contribuyentes específicos y asignarán automáticamente recompensas según la Prueba de IA.
Oportunidad de monetización: Los proveedores de datos pueden establecer planes de precios o condiciones de uso, controlando el momento y la forma en que se utiliza la información.
3.3 Sistema ecosistémico de IA combinable con subredes personalizables
Kite AI admite subredes personalizables: áreas específicamente diseñadas para diferentes cargas de trabajo de IA en la arquitectura de la Capa 1.
Flexibilidad de gobernanza: cada subred puede implementar reglas de gobernanza, modelos económicos de tokens o parámetros de consenso únicos para adaptarse a casos de uso específicos.
Infraestructura modular: los desarrolladores pueden combinar flujos de trabajo de IA multimodal mediante la integración de subredes que se centran en la planificación de datos, entrenamiento de modelos o implementación de agentes.
Aislamiento y seguridad: una falla en una subred no afectará a otras partes de la red, lo que mejora la estabilidad general.
3.4 Descentralizado, memoria AI portátil
Los modelos de IA suelen requerir un almacenamiento persistente de los parámetros aprendidos y la memoria relacionada con la interacción. La memoria descentralizada y portátil de Kite AI ofrece:
Protección de la privacidad: los parámetros del modelo sensibles pueden ser encriptados para garantizar la protección de la propiedad intelectual incluso en entornos distribuidos.
Rastreo de origen del modelo a largo plazo: La propiedad del modelo y el historial de versiones se registrarán en la cadena para garantizar la transparencia y la reproducibilidad.
Escalabilidad: compatible con miles de millones de interacciones, cuenta con un mecanismo de seguimiento y atribución incorporado para registrar cada actualización o inferencia del modelo.
4.1 Atribución justa
A través del uso de Proof of AI, Kite AI puede distribuir recompensas en proporción al impacto de las contribuciones. Los valores de Shapley u otros marcos de asignación basados en alianzas se han integrado en la lógica de consenso, permitiendo:
Puntuación de contribución de datos detallados: evalúa el impacto de cada subconjunto de datos en el rendimiento del modelo.
Evaluación transparente del modelo: el proceso de entrenamiento del modelo de auditoría en cadena, verifica las mejoras reales del modelo en precisión o utilidad.
Monitoreo del agente: Seguir el uso del agente y asociar los pagos de los consumidores o las transacciones en cadena con salidas de agente específicas.
Proof of AI se concentra en la contribución marginal, ha desarrollado un mecanismo que recompensa sistemáticamente la calidad en lugar de la cantidad, reduciendo así el problema del viaje gratuito y disminuyendo la aparición de contribuciones repetitivas o de bajo valor.
4.2 Escalabilidad y rendimiento
La demanda de flujos de trabajo de IA, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala, presenta desafíos de escalabilidad únicos para la cadena de bloques. Kite AI aborda este problema de la siguiente manera:
Desplegar subredes: dividir las tareas y los recursos en áreas especializadas reduce la congestión y admite cálculos en paralelo.
Arquitectura de capas: descarga cálculos complejos a validadores o oráculos en subredes específicas, mientras que las transacciones en la cadena registran metadatos clave para atribución y distribución de recompensas.
Esta arquitectura promueve la escalabilidad horizontal, las subredes independientes pueden expandirse según sea necesario. Sin embargo, el rendimiento real sigue dependiendo de la infraestructura de nodos, el ancho de banda y las decisiones de gobernanza dentro de la subred.
4.3 Gobierno y seguridad
Mantener la seguridad a través de la detección y expulsión de comportamientos maliciosos mediante Proof of AI, mientras que la gobernanza se confía a las autoridades de nivel de subred y a los titulares de tokens:
Alianza de partes interesadas: el token de gobernanza de la subred asegura que aquellos que invierten recursos o conocimientos especializados puedan participar en la toma de decisiones.
Coordinación inter-subredes: las reglas de consenso de nivel 1 unifican las subredes y evitan la fragmentación o la aparición de protocolos incompatibles.
Resistencia a ataques: El diseño del mecanismo de incentivos de Proof of AI reduce la sensibilidad a ataques de Sybil y contaminación de datos al reducir estas amenazas a través de contribuciones ponderadas dinámicamente basadas en utilidad real.
El gobierno basado en la Prueba de Inteligencia Artificial alinea mejor los incentivos de las partes interesadas que el marco tradicional de Prueba de Participación, a pesar de que las nuevas amenazas emergentes, como las estrategias avanzadas de contaminación de datos, aún requieren una supervisión continua y la actualización de algoritmos de detección.
5.1 Mercado de datos
El motor de datos descentralizado de Kite AI proporciona una plataforma de transacciones de datos segura y transparente. Los propietarios de datos pueden compartir conjuntos de datos con confianza, desde imágenes médicas hasta registros de conducción autónoma, sabiendo que recibirán una compensación y manteniendo el control de sus activos.
5.2 Entrenamiento del modelo de colaboración
Los equipos de investigación de inteligencia artificial y las empresas pueden utilizar la subred de Kite AI para colaborar en el desarrollo de modelos. Las mejoras en el modelo serán rastreadas en la cadena y cada contribuyente recibirá atribución directa y compensación por sus esfuerzos en la optimización de hiperparámetros, limpieza de datos o ajustes finos.
5.3 Ecosistema de agentes descentralizados
Los agentes de IA que funcionan en tareas como la revisión de contenidos o la predicción financiera pueden ser implementados dentro de una subred y interactuar con los usuarios finales a través de contratos inteligentes. La prueba de IA garantiza una medición transparente de la utilidad y el rendimiento de cada agente, lo que simplifica el mecanismo de recompensa y promueve la colaboración entre agentes.
El diseño de Kite AI reconoce la complejidad del canal de AI y fomenta contribuciones de alta calidad y suprime comportamientos maliciosos a través de un mecanismo de incentivos de múltiples niveles. Sin embargo, todavía existen algunos problemas abiertos, incluyendo:
Adopción y efecto de red: El éxito de cualquier ecosistema basado en blockchain depende de la agregación de calidad clave. Acelerar la adopción puede requerir atraer proveedores de datos y desarrolladores a través de asociaciones estratégicas y medidas de incentivos.
La complejidad de la atribución: aunque PoAI ha introducido métodos de valoración avanzados, en la realidad, los flujos de trabajo de IA suelen ser dinámicos y no lineales, por lo que el marco de atribución aún necesita mejoras continuas.
Consideraciones regulatorias: las leyes de privacidad y propiedad intelectual varían según la región, lo que puede afectar la forma en que se ejecuta la propiedad de datos y modelos en la cadena.
Es fundamental para el éxito a largo plazo de Kite AI abordar estos desafíos a través de mejoras iterativas y un modelo de gobierno sólido.