Заголовок оригіналу: Доказ штучного інтелекту Kite AI (Доказ штучного інтелекту)
Автор оригіналу: arndxt
Джерело тексту:
Компіляція: Том, MarsBit
Тестова мережа пройшла строгу перевірку на 200K+ наборах даних та 1,500TB даних.
Kite AI вже співпрацює з провідними партнерами в галузі штучного інтелекту по всьому світу, включаючи AVAX, Near, Університет Берклі, Sui та Polygon Labs.
Давайте разом докладніше дізнаємося про перший у Kite AI "доказ інтелектуальної приналежності"👇🧵
Вступ
У останні роки швидкий розвиток глибинного навчання та машинного навчання сприяв змінам у всіх галузях, від медицини до фінансової сфери, штучний інтелект (AI) став основою технологічних інновацій.
Незважаючи на значний прогрес, розвиток штучного інтелекту все ще переважно контролюється невеликою кількістю фінансово могутніх концернів, які зазвичай контролюють доступ до даних, обчислювальних ресурсів та власних моделей. Ця ситуація викликає фундаментальні питання щодо справедливого розподілу вартості в системах штучного інтелекту, власності на дані та стимулювання вирішення проблем.
Місією Kite AI є змінити цю ситуацію.
У цьому контексті Kite AI, як рішення блокчейну, призначене спеціально для децентралізованих досліджень та застосувань штучного інтелекту, виникло. Шляхом використання "доказу штучного інтелекту" (Proof of AI) Kite AI прагне забезпечити прозорий, безпечний та справедливий координаційний шар для даних ШІ, розробки моделей та AI-орієнтованих агентів.
Kite AI співпрацює з AVAX і випустила першу AI-орієнтовану Layer 1 суверенну блокчейн-платформу.
З використанням високопродуктивної та масштабованої інфраструктури Avalanche Kite AI забезпечує:
З використанням підмережі та ефективності консенсусу Avalanche досягається швидке обчислення штучного інтелекту.
Безперешкодне розширення без обмежень для підтримки робочих навантажень зі штучним інтелектом.
Надає децентралізовану та безліцензійну інфраструктуру для дослідження та розгортання моделей ШІ.
Посилання на тестову мережу Kite AI:
фон та мотивація
2.1 Централізована екосистема штучного інтелекту
Традиційний процес розробки штучного інтелекту серйозно залежить від централізованого сховища даних і централізованих обчислювальних ресурсів. Ведучі платформи ШІ зазвичай використовують велику кількість наборів даних, які походять з публічних і приватних джерел, проте не надають достатньої винагороди постачальникам вихідних даних. Тому, внесок даних та розробників моделей здійснюється в незбалансованій структурі влади, і вони часто не отримують достатнього визнання або компенсації.
Крім того, закриті управлінські механізми у сфері штучного інтелекту обмежують прозорість, заважають повторюваності та можуть призвести до утворення монополій. Централізоване управління ослаблює відкриту інновацію, обмежує можливості співпраці та збільшує ризик упередженого або неправильного використання моделей.
2.2 Існуючі рішення блокчейну
Для вирішення цієї проблеми вже існують деякі блокчейн-фреймворки, спрямовані на децентралізацію штучного інтелекту та ринку даних. Традиційні механізми консенсусу, такі як доказ роботи (PoW) або доказ власності (PoS), вже довели свою ефективність у деяких криптовалютних та DeFi додатках. Однак ці механізми зазвичай не вирішують наступні проблеми:
Дрібнозернова атрибуція: потрібно винагороджувати окремих учасників в залежності від внеску від постачальника даних, розробника моделі, агента ШІ тощо.
Конфігурація управління: потрібне спеціальне середовище для завдань AI, включаючи індексацію великого масштабу даних та обчислення на ланцюжку / позаланцюжково.
AI Механізм заохочення: передова модель гри відвертає викрадення даних, викрадення моделі або зловмисний внесок у процес навчання.
2.3 Потрібна спеціально побудована інфраструктура
У загальному протоколі блокчейну бракує спеціалізованої функціональності для розробки та комерціалізації складності штучного інтелекту. Ці обмеження включають недостатню пропускну здатність, неспроможність зберігати або посилатися на великі набори даних та складнощі при визначенні вартості в багаторівневих робочих процесах штучного інтелекту. Пропозиція Kite AI - блокчейн Layer 1, сумісний з EVM, покращений за допомогою PoAI - спрямована на заповнення цих прогалин, сприяючи створенню нової економіки штучного інтелекту на основі справедливості, прозорості та інклюзивності.
Архітектура Kite AI
Kite AI запустив зовсім новий блокчейн рівня 1, спеціально для інтеграції штучного інтелекту, в якому є чотири ключові компоненти:
Доказ автономного інтелекту (Proof of AI)
Децентралізований двигун доступу до даних
Масштабована AI екосистема з можливістю налаштування підмережі
Децентралізована, переносна AI пам'ять
3.1 Доказ штучного інтелекту (Proof of AI)
Процес доказу інтелектуального походження є основним механізмом консенсусу Kite AI. На відміну від Proof of Work (PoW) або Proof of Stake (PoS), які основним чином зосереджені на обчислювальних складнощах або заставних, Proof of AI спрямований на вимірювання та винагороду за реальний внесок у сфері активів штучного інтелекту.
Внесок даних: надавачі даних отримують винагороду за якість даних, їх відповідність та вплив на покращення моделі.
Розробка моделі: Розробник отримує винагороду в залежності від точності, ефективності або прийнятності користувачів моделі.
Агентська користь: AI-агенти (такі як чат-боти, автоматичні торговельні агенти) отримують винагороду залежно від їх використання, надійності та задоволеності користувачів.
Доказ проекту штучного інтелекту через поєднання технік оцінки даних (наприклад, методи, натхненні значенням Шеплі) та ланцюжкового управління динамічно оцінює, як кожен внесок впливає на загальну економіку штучного інтелекту. Це створює зворотний зв'язок, що стимулює значущі внески та стримує зловмисну або зайву активність.
Атрибуція розумного доказування вбудовує передовий механізм теорії ігор для запобігання раціональним та нераціональним атакам:
Раціональна атака: вчинки, спрямовані на максимізацію винагороди без реального внеску, будуть зупинені за допомогою оцінки маржинального внеску.
Нерозумні атаки, такі як забруднення даних або руйнування моделей, є зловмисною дією, яка буде виявлена та покарана за допомогою ланцюжка, щоб забезпечити стабільність системи.
3.2 Децентралізований двигун доступу до даних
Двигун децентралізованого доступу до даних Kite AI надає інтерфейс без ліцензії, але безпечний для пошуку та зберігання даних.
Управління великими обсягами даних: забезпечення доступу та індексування великомасштабних даних завдяки оптимізованій розподіленій мережі вузлів, що підтримує завдання, пов'язані зі штучним інтелектом.
Вбудований атрибут: розумний контракт пов'язує використання даних з конкретними учасниками, автоматично розподіляючи винагороду на основі доказів штучного інтелекту.
Монетизація можливостей: постачальники даних можуть встановлювати цінові плани або умови використання, контролювати час та спосіб використання даних.
3.3 Складова AI екосистема та налаштовувана підмережа
Kite AI підтримує настроювану підмережу - область, спеціально призначену для різних завантажень штучного інтелекту в архітектурі рівня 1:
Гнучкість управління: кожна підмережа може впроваджувати унікальні правила управління, моделі економіки токенів або параметри згоди, щоб відповідати конкретному випадку використання.
Модульна інфраструктура: розробники можуть поєднувати різні режими роботи штучного інтелекту, комбінуючи мережі, спрямовані на обробку даних, навчання моделей або розгортання агентів.
Ізоляція та безпека: несправність в одній підмережі не впливає на інші частини мережі, що підвищує загальну стійкість.
3.4 Децентралізована, переносима пам'ять штучного інтелекту
Моделі штучного інтелекту зазвичай потребують постійного збереження навчених параметрів та пам'яті, пов'язаної з взаємодією. Децентралізована та переносна пам'ять штучного інтелекту Kite надає:
Захист конфіденційності: чутливі параметри моделі можуть бути зашифровані, щоб забезпечити захист інтелектуальної власності, навіть у розподіленому середовищі.
Модель довгострокового відстеження: власність на модель і історія версій будуть записані в ланцюжку, що гарантує прозорість та повторюваність.
Масштабована продуктивність: підтримує мільярди взаємодій, вбудований механізм відстеження та атрибуції для фіксації кожного оновлення моделі чи логіки.
Аналіз і оцінка
4.1 Справедлива атрибуція
За допомогою Proof of AI, Kite AI може розподіляти винагороду відповідно до впливу внеску. Шейплі-значення або інші альянсні фреймворки розподілу вже вбудовані в логіку консенсусу, що дозволяє:
Детальний оцінювач внеску даних: оцінка впливу кожного піднабору даних на продуктивність моделі.
Прозора оцінка моделі: процес навчання моделі на ланцюжку, перевірка реальних поліпшень моделі у точності або корисності.
Моніторинг агента: відстеження використання агента та пов'язання витрат споживачів або ланцюжкових операцій з конкретним виводом агента.
Proof of AI зосереджений на маргінальному внеску та вирощує систему, яка винагороджує якість, а не кількість, що зменшує проблему пасажирства та знижує випадки повторних або низькоприбуткових внесків.
4.2 Масштабованість та пропускна здатність
Потреба у робочому процесі штучного інтелекту, особливо коли йдеться про великі набори даних, створює унікальні виклики щодо масштабованості блокчейну. Kite AI вирішує цю проблему наступним чином:
Розгортання підмережі: розподіл завдань та ресурсів на спеціалізовані області, зменшення перевантаження та підтримка паралельних обчислень.
Архітектура з рівнями: відокремлення складних обчислень на валідаторів або оракулів конкретної підмережі, підтвердження транзакцій на ланці зберігає важливі метадані для ідентифікації та розподілу винагороди.
Ця архітектура сприяє горизонтальному масштабуванню, незалежні підмережі можуть розширюватись за потреби. Проте фактична пропускна здатність все ще залежить від інфраструктури вузлів, пропускної здатності та управлінських рішень в межах підмережі.
4.3 Управління та безпека
Через перевірку та вигнання зловмисників за допомогою доказу штучного інтелекту для забезпечення безпеки, управління поручене владним установам та власникам токенів на рівні підмережі:
Заінтересовані сторони співграють: токен управління підмережею забезпечує можливість участі у прийнятті рішень для тих, хто вкладає ресурси або професійні знання.
Координація підмережі: Уніфікація правил згоди на рівні Layer 1 унеможливлює фрагментацію або появу несумісних протоколів.
Стійкість до атак: Механізм мотивації Proof of AI знижує чутливість до атак Сібіл та забруднення даних, шляхом зменшення цих загроз за допомогою динамічної вагової внесок, що залежать від фактичної корисності.
Губернаторство на основі Proof of AI краще узгоджує стимули зацікавлених сторін у порівнянні з традиційною PoS-структурою, хоча емерджентні загрози (наприклад, високорівневі стратегії забруднення даними) потребують постійного контролю та оновлення алгоритмів виявлення.
Використання випадку та потенційний вплив
5.1 Ринок даних
Двигун децентралізованих даних Kite AI надає безпечну та прозору платформу для обміну даними. Власники даних можуть спокійно ділитися наборами даних - від медичних зображень до журналів автоматичного керування - знаючи, що вони отримають відшкодування і матимуть можливість контролювати свої активи.
5.2 Модель співпраці навчання
Дослідницькі групи та підприємства з штучним інтелектом можуть спільно розробляти моделі на підмережі Kite AI. Вдосконалення моделі буде відстежуватися на блокчейні, а кожному учаснику будуть прямо приписуватися його зусилля щодо оптимізації гіперпараметрів, очищення даних або налаштування.
AI агент, який працює в завданнях, таких як перевірка вмісту або фінансові прогнози, може бути розгорнутий в мережі та взаємодіяти з кінцевими користувачами через розумний контракт. Доказ штучного інтелекту забезпечує прозоре вимірювання корисності та ефективності кожного агента, спрощуючи механізм винагороди та сприяючи співпраці між агентами.
Висновок
Дизайн Kite AI визнає складність штучного інтелекту і заохочує високоякісний внесок через багаторівневий механізм стимулювання, що стримує зловживання. Проте існують деякі відкриті питання, включаючи:
Прийняття та мережевий ефект: успіх будь-якої екосистеми на основі блокчейну залежить від агрегації ключових якостей. Прискорення прийняття може потребувати залучення постачальників даних та розробників шляхом стратегічних партнерських відносин та заохочувальних заходів.
Складність приписування: хоча PoAI використовує передові методи оцінки, але в реальності трубопровід штучного інтелекту часто є динамічним і нелінійним, тому потрібне постійне вдосконалення рамок приписування.
Регуляторні вимоги: законодавство про конфіденційність та інтелектуальну власність різняться залежно від регіону, що може вплинути на спосіб виконання власності на дані та моделі на ланцюжку.
Покращення шляхом ітерацій та потужної моделі управління є вирішальними для довгострокового успіху Kite AI в розв'язанні цих викликів.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Доказ штучного інтелекту Kite AI
Заголовок оригіналу: Доказ штучного інтелекту Kite AI (Доказ штучного інтелекту)
Автор оригіналу: arndxt
Джерело тексту:
Компіляція: Том, MarsBit
Тестова мережа пройшла строгу перевірку на 200K+ наборах даних та 1,500TB даних.
Kite AI вже співпрацює з провідними партнерами в галузі штучного інтелекту по всьому світу, включаючи AVAX, Near, Університет Берклі, Sui та Polygon Labs.
Давайте разом докладніше дізнаємося про перший у Kite AI "доказ інтелектуальної приналежності"👇🧵
У останні роки швидкий розвиток глибинного навчання та машинного навчання сприяв змінам у всіх галузях, від медицини до фінансової сфери, штучний інтелект (AI) став основою технологічних інновацій.
Незважаючи на значний прогрес, розвиток штучного інтелекту все ще переважно контролюється невеликою кількістю фінансово могутніх концернів, які зазвичай контролюють доступ до даних, обчислювальних ресурсів та власних моделей. Ця ситуація викликає фундаментальні питання щодо справедливого розподілу вартості в системах штучного інтелекту, власності на дані та стимулювання вирішення проблем.
Місією Kite AI є змінити цю ситуацію.
У цьому контексті Kite AI, як рішення блокчейну, призначене спеціально для децентралізованих досліджень та застосувань штучного інтелекту, виникло. Шляхом використання "доказу штучного інтелекту" (Proof of AI) Kite AI прагне забезпечити прозорий, безпечний та справедливий координаційний шар для даних ШІ, розробки моделей та AI-орієнтованих агентів.
Kite AI співпрацює з AVAX і випустила першу AI-орієнтовану Layer 1 суверенну блокчейн-платформу.
З використанням високопродуктивної та масштабованої інфраструктури Avalanche Kite AI забезпечує:
З використанням підмережі та ефективності консенсусу Avalanche досягається швидке обчислення штучного інтелекту.
Безперешкодне розширення без обмежень для підтримки робочих навантажень зі штучним інтелектом.
Надає децентралізовану та безліцензійну інфраструктуру для дослідження та розгортання моделей ШІ.
Посилання на тестову мережу Kite AI:
2.1 Централізована екосистема штучного інтелекту
Традиційний процес розробки штучного інтелекту серйозно залежить від централізованого сховища даних і централізованих обчислювальних ресурсів. Ведучі платформи ШІ зазвичай використовують велику кількість наборів даних, які походять з публічних і приватних джерел, проте не надають достатньої винагороди постачальникам вихідних даних. Тому, внесок даних та розробників моделей здійснюється в незбалансованій структурі влади, і вони часто не отримують достатнього визнання або компенсації.
Крім того, закриті управлінські механізми у сфері штучного інтелекту обмежують прозорість, заважають повторюваності та можуть призвести до утворення монополій. Централізоване управління ослаблює відкриту інновацію, обмежує можливості співпраці та збільшує ризик упередженого або неправильного використання моделей.
2.2 Існуючі рішення блокчейну
Для вирішення цієї проблеми вже існують деякі блокчейн-фреймворки, спрямовані на децентралізацію штучного інтелекту та ринку даних. Традиційні механізми консенсусу, такі як доказ роботи (PoW) або доказ власності (PoS), вже довели свою ефективність у деяких криптовалютних та DeFi додатках. Однак ці механізми зазвичай не вирішують наступні проблеми:
Дрібнозернова атрибуція: потрібно винагороджувати окремих учасників в залежності від внеску від постачальника даних, розробника моделі, агента ШІ тощо.
Конфігурація управління: потрібне спеціальне середовище для завдань AI, включаючи індексацію великого масштабу даних та обчислення на ланцюжку / позаланцюжково.
AI Механізм заохочення: передова модель гри відвертає викрадення даних, викрадення моделі або зловмисний внесок у процес навчання.
2.3 Потрібна спеціально побудована інфраструктура
У загальному протоколі блокчейну бракує спеціалізованої функціональності для розробки та комерціалізації складності штучного інтелекту. Ці обмеження включають недостатню пропускну здатність, неспроможність зберігати або посилатися на великі набори даних та складнощі при визначенні вартості в багаторівневих робочих процесах штучного інтелекту. Пропозиція Kite AI - блокчейн Layer 1, сумісний з EVM, покращений за допомогою PoAI - спрямована на заповнення цих прогалин, сприяючи створенню нової економіки штучного інтелекту на основі справедливості, прозорості та інклюзивності.
Kite AI запустив зовсім новий блокчейн рівня 1, спеціально для інтеграції штучного інтелекту, в якому є чотири ключові компоненти:
Доказ автономного інтелекту (Proof of AI)
Децентралізований двигун доступу до даних
Масштабована AI екосистема з можливістю налаштування підмережі
Децентралізована, переносна AI пам'ять
3.1 Доказ штучного інтелекту (Proof of AI)
Процес доказу інтелектуального походження є основним механізмом консенсусу Kite AI. На відміну від Proof of Work (PoW) або Proof of Stake (PoS), які основним чином зосереджені на обчислювальних складнощах або заставних, Proof of AI спрямований на вимірювання та винагороду за реальний внесок у сфері активів штучного інтелекту.
Внесок даних: надавачі даних отримують винагороду за якість даних, їх відповідність та вплив на покращення моделі.
Розробка моделі: Розробник отримує винагороду в залежності від точності, ефективності або прийнятності користувачів моделі.
Агентська користь: AI-агенти (такі як чат-боти, автоматичні торговельні агенти) отримують винагороду залежно від їх використання, надійності та задоволеності користувачів.
Доказ проекту штучного інтелекту через поєднання технік оцінки даних (наприклад, методи, натхненні значенням Шеплі) та ланцюжкового управління динамічно оцінює, як кожен внесок впливає на загальну економіку штучного інтелекту. Це створює зворотний зв'язок, що стимулює значущі внески та стримує зловмисну або зайву активність.
Атрибуція розумного доказування вбудовує передовий механізм теорії ігор для запобігання раціональним та нераціональним атакам:
Раціональна атака: вчинки, спрямовані на максимізацію винагороди без реального внеску, будуть зупинені за допомогою оцінки маржинального внеску.
Нерозумні атаки, такі як забруднення даних або руйнування моделей, є зловмисною дією, яка буде виявлена та покарана за допомогою ланцюжка, щоб забезпечити стабільність системи.
3.2 Децентралізований двигун доступу до даних
Двигун децентралізованого доступу до даних Kite AI надає інтерфейс без ліцензії, але безпечний для пошуку та зберігання даних.
Управління великими обсягами даних: забезпечення доступу та індексування великомасштабних даних завдяки оптимізованій розподіленій мережі вузлів, що підтримує завдання, пов'язані зі штучним інтелектом.
Вбудований атрибут: розумний контракт пов'язує використання даних з конкретними учасниками, автоматично розподіляючи винагороду на основі доказів штучного інтелекту.
Монетизація можливостей: постачальники даних можуть встановлювати цінові плани або умови використання, контролювати час та спосіб використання даних.
3.3 Складова AI екосистема та налаштовувана підмережа
Kite AI підтримує настроювану підмережу - область, спеціально призначену для різних завантажень штучного інтелекту в архітектурі рівня 1:
Гнучкість управління: кожна підмережа може впроваджувати унікальні правила управління, моделі економіки токенів або параметри згоди, щоб відповідати конкретному випадку використання.
Модульна інфраструктура: розробники можуть поєднувати різні режими роботи штучного інтелекту, комбінуючи мережі, спрямовані на обробку даних, навчання моделей або розгортання агентів.
Ізоляція та безпека: несправність в одній підмережі не впливає на інші частини мережі, що підвищує загальну стійкість.
3.4 Децентралізована, переносима пам'ять штучного інтелекту
Моделі штучного інтелекту зазвичай потребують постійного збереження навчених параметрів та пам'яті, пов'язаної з взаємодією. Децентралізована та переносна пам'ять штучного інтелекту Kite надає:
Захист конфіденційності: чутливі параметри моделі можуть бути зашифровані, щоб забезпечити захист інтелектуальної власності, навіть у розподіленому середовищі.
Модель довгострокового відстеження: власність на модель і історія версій будуть записані в ланцюжку, що гарантує прозорість та повторюваність.
Масштабована продуктивність: підтримує мільярди взаємодій, вбудований механізм відстеження та атрибуції для фіксації кожного оновлення моделі чи логіки.
4.1 Справедлива атрибуція
За допомогою Proof of AI, Kite AI може розподіляти винагороду відповідно до впливу внеску. Шейплі-значення або інші альянсні фреймворки розподілу вже вбудовані в логіку консенсусу, що дозволяє:
Детальний оцінювач внеску даних: оцінка впливу кожного піднабору даних на продуктивність моделі.
Прозора оцінка моделі: процес навчання моделі на ланцюжку, перевірка реальних поліпшень моделі у точності або корисності.
Моніторинг агента: відстеження використання агента та пов'язання витрат споживачів або ланцюжкових операцій з конкретним виводом агента.
Proof of AI зосереджений на маргінальному внеску та вирощує систему, яка винагороджує якість, а не кількість, що зменшує проблему пасажирства та знижує випадки повторних або низькоприбуткових внесків.
4.2 Масштабованість та пропускна здатність
Потреба у робочому процесі штучного інтелекту, особливо коли йдеться про великі набори даних, створює унікальні виклики щодо масштабованості блокчейну. Kite AI вирішує цю проблему наступним чином:
Розгортання підмережі: розподіл завдань та ресурсів на спеціалізовані області, зменшення перевантаження та підтримка паралельних обчислень.
Архітектура з рівнями: відокремлення складних обчислень на валідаторів або оракулів конкретної підмережі, підтвердження транзакцій на ланці зберігає важливі метадані для ідентифікації та розподілу винагороди.
Ця архітектура сприяє горизонтальному масштабуванню, незалежні підмережі можуть розширюватись за потреби. Проте фактична пропускна здатність все ще залежить від інфраструктури вузлів, пропускної здатності та управлінських рішень в межах підмережі.
4.3 Управління та безпека
Через перевірку та вигнання зловмисників за допомогою доказу штучного інтелекту для забезпечення безпеки, управління поручене владним установам та власникам токенів на рівні підмережі:
Заінтересовані сторони співграють: токен управління підмережею забезпечує можливість участі у прийнятті рішень для тих, хто вкладає ресурси або професійні знання.
Координація підмережі: Уніфікація правил згоди на рівні Layer 1 унеможливлює фрагментацію або появу несумісних протоколів.
Стійкість до атак: Механізм мотивації Proof of AI знижує чутливість до атак Сібіл та забруднення даних, шляхом зменшення цих загроз за допомогою динамічної вагової внесок, що залежать від фактичної корисності.
Губернаторство на основі Proof of AI краще узгоджує стимули зацікавлених сторін у порівнянні з традиційною PoS-структурою, хоча емерджентні загрози (наприклад, високорівневі стратегії забруднення даними) потребують постійного контролю та оновлення алгоритмів виявлення.
5.1 Ринок даних
Двигун децентралізованих даних Kite AI надає безпечну та прозору платформу для обміну даними. Власники даних можуть спокійно ділитися наборами даних - від медичних зображень до журналів автоматичного керування - знаючи, що вони отримають відшкодування і матимуть можливість контролювати свої активи.
5.2 Модель співпраці навчання
Дослідницькі групи та підприємства з штучним інтелектом можуть спільно розробляти моделі на підмережі Kite AI. Вдосконалення моделі буде відстежуватися на блокчейні, а кожному учаснику будуть прямо приписуватися його зусилля щодо оптимізації гіперпараметрів, очищення даних або налаштування.
5.3 Децентралізована екосистема децентралізованих агентів
AI агент, який працює в завданнях, таких як перевірка вмісту або фінансові прогнози, може бути розгорнутий в мережі та взаємодіяти з кінцевими користувачами через розумний контракт. Доказ штучного інтелекту забезпечує прозоре вимірювання корисності та ефективності кожного агента, спрощуючи механізм винагороди та сприяючи співпраці між агентами.
Дизайн Kite AI визнає складність штучного інтелекту і заохочує високоякісний внесок через багаторівневий механізм стимулювання, що стримує зловживання. Проте існують деякі відкриті питання, включаючи:
Прийняття та мережевий ефект: успіх будь-якої екосистеми на основі блокчейну залежить від агрегації ключових якостей. Прискорення прийняття може потребувати залучення постачальників даних та розробників шляхом стратегічних партнерських відносин та заохочувальних заходів.
Складність приписування: хоча PoAI використовує передові методи оцінки, але в реальності трубопровід штучного інтелекту часто є динамічним і нелінійним, тому потрібне постійне вдосконалення рамок приписування.
Регуляторні вимоги: законодавство про конфіденційність та інтелектуальну власність різняться залежно від регіону, що може вплинути на спосіб виконання власності на дані та моделі на ланцюжку.
Покращення шляхом ітерацій та потужної моделі управління є вирішальними для довгострокового успіху Kite AI в розв'язанні цих викликів.