我们让语言模型听起来像魔法，但没有人想谈论其背后混乱而秘密的流程。 数十亿个数据点被抓取。零责任。 生成的输出。没有凭证。 当人工智能说错话、冒犯或完全抄袭时呢？ 我们耸耸肩。“模型在某个地方学到了这个。” 这个问题有个名字：黑箱。 而且它开始让我们付出代价。 还记得当艺术家们在DeviantArt、ArtStation和Behance上发现他们的作品在未经同意的情况下被用来训练AI图像模型时吗？ 整个艺术风格被复制。签名被扭曲。商业输出看起来与原作惊人相似。 成千上万的创作者提交了请愿书，加入了集体诉讼，并要求监管。 他们的问题很简单：“模型从哪里得到了这些？” 但答案却模糊不清。 因为事实是：大多数AI公司无法解释是什么数据塑造了什么输出。训练流程是故意不透明的。没有日志。没有归属。没有所有权。 这破坏了信任，扼杀了责任。 但如果我们以不同的方式构建AI呢？ 如果我们可以追踪每一个贡献，奖励高质量数据，并从底层对模型负责呢？ 这就是@OpenledgerHQ的使命，一个去中心化的AI网络，其中归属是内置于协议本身的。 核心是一个叫做归属证明（PoA）的东西。 把它想象成黑箱的对立面。 PoA确保每个AI输出都可以追溯到塑造它的数据。 它以加密方式链接训练数据、模型行为和贡献者身份，所有信息透明地存储在链上。 这意味着： » 你可以验证谁添加了什么数据 » 贡献者根据影响获得奖励 » 恶意或低质量输入可以被惩罚 » AI响应获得可解释性，这是安全和信任的关键一步 @OpenledgerHQ的测试网已经上线，与大多数不同，它不仅仅是一个“演示”。 你可以： ▸ 创建自己的数据网络 ▸ 微调或与AI模型互动 ▸ 跟踪哪些数据塑造了响应 ▸ 通过他们的Yapper排行榜领取奖励 ▸ 不需要GPU或机器学习经验 所有互动都是链上进行的。没有神秘。没有魔法。只有真实、负责任的AI。 在大公司被卷入数十亿美元的诉讼，公众不信任感日益增长的时刻，OpenLedger正在构建一些根本不同的东西： > 𝐴 𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑖𝑠 𝑐𝑜𝑚𝑚𝑢𝑛𝑖𝑡𝑦-𝑜𝑤𝑛𝑒𝑑. > 𝐴 𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝐴𝐼 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑠 𝑎𝑟𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑛, 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡, 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑢𝑑𝑖𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒. > 𝐴 𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑤ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑜𝑟𝑠 𝑎𝑟𝑒 𝑛𝑜𝑡 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑜𝑖𝑡𝑒𝑑, 𝑏𝑢𝑡 𝑒𝑚𝑝𝑜𝑤𝑒𝑟𝑒𝑑. 所以，当其他人躲在保密协议和封闭权重后面时，OpenLedger正忙于让证明成为新的默认。 只需开放的AI，按设计。 想看看它的实际效果吗？ 测试网的第二个周期已经上线。 没有门槛。没有GPU。只有你的好奇心和一个钱包。 OPENLEDGER 🟠 透明的AI。由每个人拥有。