Kite AI 的 Proof of AI

原文標題：Kite AI的歸因智能證明(AI的證明)

原文作者：arndxt

原文來源：

編譯：Tom，MarsBit

測試網絡經過 200K+ 數據集和 1,500TB 數據的嚴格驗證。

Kite AI已與全球頂尖的AI領域合作伙伴建立了合作網絡，包括AVAX、Near、伯克利大學、Sui和Polygon Labs等。

讓我們一起來詳細瞭解 Kite AI 首個“歸因智能證明”👇🧵

1. 引言

近年來，深度學習和機器學習的快速發展推動了各個行業的變革，從醫療健康到金融領域，人工智能（AI）已成為技術創新的核心。

儘管取得了顯著進展，AI 的發展仍然主要由少數資金雄厚、集中的實體主導，這些實體通常控制著數據、計算資源和專有模型的訪問。這種局面引發了關於 AI 系統中的價值公平分配、數據所有權以及激勵機制廣泛對齊的根本性問題。

Kite AI 的使命便是要改變這一現狀。

在這種背景下，Kite AI 作為一個專為去中心化 AI 研究和應用而設計的區塊鏈解決方案應運而生。通過採用“歸因智能證明”（Proof of AI），Kite AI 致力於為 AI 數據、模型開發和 AI 驅動的代理提供一個透明、安全且公平的協調層。

Kite AI已經與AVAX合作推出了首個AI專注的Layer 1主權區塊鏈。

通過利用 Avalanche 的高性能、可擴展的基礎設施，Kite AI 確保：

利用 Avalanche 的子網和共識效率，實現快速的 AI 計算。

無瓶頸地無縫擴展以支持 AI 工作負載。

為 AI 研究和模型部署提供去中心化、無需許可的基礎。

Kite AI測試網鏈接：

2. 背景與動機

2.1 集中式 AI 生態系統

傳統的 AI 開發流程嚴重依賴於集中化的數據倉庫和集中式計算資源。主導性的 AI 平臺通常利用大量數據集，這些數據集來自公共和私人渠道，但並未充分獎勵原始數據提供者。因此，數據貢獻者和模型開發者通常在不平衡的權力結構中運作，往往無法獲得足夠的認可或補償。

此外，AI領域中的封閉治理機制限制了透明性，阻礙了可重複性，並可能導致壟斷的形成。集中化治理削弱了開放創新，限制了合作機會，並增加了偏見或不當模型使用的風險。

2.2 現有區塊鏈解決方案

為了解決這個問題，一些基於區塊鏈的框架已經試圖去中心化人工智能和數據市場。傳統的共識機制，如工作量證明（PoW）或權益證明（PoS），在一些加密貨幣和 DeFi 應用中已被證明有效。然而，這些機制通常未能解決以下問題：

細粒度歸因：需要根據數據提供者、模型開發者、AI 代理等的邊際貢獻來獎勵個體貢獻者。

定製化治理：需要適合 AI 任務的專門環境，包括大規模數據索引和鏈上 / 鏈下計算。

AI 激勵機制：先進的博弈論模型可防止數據剽竊、模型盜竊或在訓練流程中的惡意貢獻。

2.3 需要專門構建的基礎設施

通用區塊鏈協議缺乏專門功能來處理AI開發和商業化的複雜性。這些限制包括吞吐量不足，無法存儲或引用大規模數據集，以及在多層次AI工作流中進行價值歸因的困難。Kite AI的提案——一個兼容EVM的Layer 1區塊鏈，通過PoAI增強——旨在填補這些空白，推動一個建立在公平、透明和包容性基礎上的全新AI經濟。

3. Kite AI 架構

Kite AI推出了一種全新的Layer 1區塊鏈，專為AI集成了四個關鍵組件：

歸因智能證明（Proof of AI）

去中心化數據訪問引擎

可組合的 AI 生態系統與可定製子網

去中心化、可移植的 AI 記憶

3.1 歸因智能證明（Proof of AI）

歸因智能證明是Kite AI的核心共識機制。與主要側重於計算難題或抵押擔保的工作量證明（PoW）或權益證明（PoS）不同，Proof of AI旨在衡量和獎勵對AI資產的真實貢獻：

數據貢獻：數據提供者根據數據質量、相關性以及對模型性能的改進等指標獲得獎勵。

模型開發：開發者根據模型的準確性、效率或用戶接受度獲得報酬。

代理效用：AI 代理（如聊天機器人、自動交易代理）根據其服務使用情況、可靠性和用戶滿意度獲得獎勵。

Proof of AI 通過結合數據估值技術（如受 Shapley 值啟發的方法）和鏈上治理，動態評估每個貢獻如何影響整體 AI 經濟。這建立了一個反饋迴路，激勵有意義的輸入，抑制惡意或冗餘活動。

歸因智能證明融入了先進的博弈論機制，以預防理性和非理性的攻擊：

理性攻擊：那些試圖在沒有實際貢獻的情況下最大化獎勵的行為，會被通過邊際貢獻評分來阻止。

非理性攻擊：如數據汙染或模型破壞等惡意行為，會通過鏈上檢測被識別並處罰，從而確保系統的穩定性。

3.2 去中心化數據訪問引擎

Kite AI的去中心化數據訪問引擎提供無許可但安全的數據檢索和存儲接口。該引擎支持：

高量數據管理：通過一個優化的分佈式節點網絡來支持 AI 相關任務，確保大規模數據能夠被訪問和索引。

內建歸因：智能合約將數據使用與具體貢獻者關聯，自動根據 Proof of AI 分配獎勵。

貨幣化機會：數據提供者可以設置定價方案或使用條件，控制數據使用的時機和方式。

3.3 可組合的 AI 生態系統與可定製子網

Kite AI支持可定製子網——在Layer 1架構中專門為不同AI工作負載而設立的區域：

治理靈活性：每個子網可以實施獨特的治理規則、代幣經濟模型或共識參數，以適應特定用例。

模塊化基礎設施：開發者可以通過整合聚焦數據策劃、模型訓練或代理部署的子網來組合多模式 AI 工作流。

隔離與安全性：一個子網中的故障不會影響其他部分的網絡，增強了整體的穩定性。

3.4 去中心化、可移植的 AI 記憶

AI模型通常需要持久存儲學習到的參數以及與交互相關的記憶。Kite AI的去中心化、可移植的AI記憶提供：

隱私保護：敏感的模型參數可以加密，確保即使在分佈式環境中，知識產權也能得到保護。

長期模型溯源：模型所有權和版本歷史將被記錄在鏈上，確保透明性和可重複性。

可擴展性能：支持數十億次交互，內建跟蹤和歸因機制，用於記錄每次模型更新或推理。

4. 分析評估

4.1 公平歸因

通過利用 Proof of AI，Kite AI 能夠按貢獻的影響比例分配獎勵。Shapley 值或其他基於聯盟的分配框架已集成到共識邏輯中，允許：

精細的數據貢獻評分：評估每個數據子集對模型性能的影響。

透明的模型評估：鏈上審計模型訓練過程，驗證模型在準確性或效用上的真實改進。

代理監控：跟蹤代理的使用情況，並將消費者支付或鏈上交易與特定代理輸出相關聯。

Proof of AI 專注於邊際貢獻，培養了一個系統性獎勵質量而非數量的機制，減少了搭便車問題，降低了重複或低價值貢獻的發生。

4.2 可擴展性和吞吐量

AI 工作流的需求，特別是涉及大規模數據集時，為區塊鏈帶來了獨特的可擴展性挑戰。Kite AI 通過以下方式解決這一問題：

部署子網：將任務和資源劃分為專門的區域，減少了擁塞，並支持並行計算。

分層架構：將複雜計算卸載到特定子網的驗證者或預言機，鏈上交易則記錄關鍵元數據以便歸因和獎勵分配。

該架構促進了水平擴展，獨立子網可以根據需求進行擴展。儘管如此，實際吞吐量仍取決於節點基礎設施、帶寬和子網內部的治理決策。

4.3 治理與安全

通過 Proof of AI 的檢測與驅逐惡意行為者來維持安全，而治理則委託給子網級別的權力機構和代幣持有者：

利益相關者對齊：子網治理代幣確保了那些投入資源或專業知識的人能夠參與決策。

跨子網協調：Layer 1 級別的共識規則統一了子網，防止了碎片化或不兼容協議的出現。

抗攻擊性：Proof of AI 的激勵機制設計降低了對 Sybil 攻擊和數據汙染的敏感度，通過根據實際效用動態加權貢獻來減少這些威脅。

基於 Proof of AI 的治理比傳統的 PoS 框架更好地對齊了利益相關者的激勵，儘管新興的威脅（如高級數據汙染策略）仍需持續監控和更新檢測算法。

5. 使用案例與潛在影響

5.1 數據市場

Kite AI的去中心化數據引擎提供了一個安全、透明的數據交易平臺。數據所有者可以放心地分享數據集——從醫療影像到自動駕駛日誌——知道他們將得到補償，並且能夠控制自己的資產。

5.2 協作模型訓練

AI研究小組和企業可以利用Kite AI的子網共同開發模型。模型的改進將被鏈上跟蹤，並且每個貢獻者在超參數調優、數據清理或微調中的努力將得到直接的歸因和補償。

5.3 去中心化代理生態系統

在內容審核或金融預測等任務中運行的 AI 代理可以在子網內部署，並通過智能合約與最終用戶互動。Proof of AI 確保了每個代理的效用和性能都能得到透明的衡量，從而簡化了報酬機制並促進了跨代理的合作。

6. 結論

Kite AI的設計理念承認了AI管道的複雜性，並通過多層次激勵機制鼓勵高質量的貢獻，抑制惡意行為。然而，仍然存在一些開放問題，包括：

採納與網絡效應：任何基於區塊鏈的生態系統的成功都依賴於關鍵質量的聚集。加速採納可能需要通過戰略伙伴關係和激勵措施來吸引數據提供者和開發者。

歸因的複雜性：雖然 PoAI 引入了先進的估值方法，但現實中的 AI 管道往往是動態和非線性的，歸因框架仍需不斷完善。

監管考慮：隱私法和知識產權法因地區而異，可能影響數據和模型所有權在鏈上的執行方式。

通過迭代改進和強有力的治理模型來解決這些挑戰，將對 Kite AI 的長期成功至關重要。