【النموذج ليس أصلاً، المسؤولية هي؟ تحليل آلية مسؤولية منشئي OpenLedger】

في أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، بمجرد نشر النموذج، يصبح من الصعب تتبع مطوريه ومدربيه، ناهيك عن مسؤولية نتائج مخرجات النموذج. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي يتعمق بشكل متزايد في عمليات اتخاذ القرارات الحاسمة، من المعاملات المالية، والتقييمات الطبية، إلى توليد الرأي العام، والتدخل في الرأي العام، أصبحت مسألة المسؤولية عن النموذج قد تحولت من جدل تقني إلى نقطة ألم حقيقية. تحاول OpenLedger طريقة جديدة تمامًا - من خلال "آلية مسؤولية المطورين" لإعادة تعريف إدارة النموذج ومنطق الثقة على السلسلة.

أولاً، نموذج السلسلة ليس مجرد "أصل"، بل هو أيضاً "نقطة مسؤولية"

أحد العناصر الأساسية لتصميم OpenLedger هو أن نشر نموذج على السلسلة لا يعني التملك، بل يعني المسؤولية. كل نموذج ذكاء اصطناعي تم نشره على السلسلة يحمل هوية على السلسلة للناشر، وهذه الهوية لا تتمتع فقط بحقوق اقتصادية (مثل حصة الأرباح)، بل تتضمن أيضًا التزامات مسؤولية (مثل إدارة المخاطر والاستجابة للشكاوى). هذا مشابه لمسؤولية مطوري العقود الذكية على إيثريوم، ولكنه يتعمق أكثر في السياق التنفيذي لنموذج الذكاء الاصطناعي.

(1) يتم تسجيل عنوان مُنشئ كل عقد نموذج عند الاستدعاء، ليصبح أساسًا يمكن تتبعه علنًا على السلسلة.

(2) عندما تظهر مخرجات مضللة من النموذج أو تتعرض للتشكيك، يمكن للمستخدمين أو المجتمع تقديم "تحدي النسبة" لهذا النموذج؛

(3) بمجرد أن يتم قبول التحدي، يجب على المُنشئ توضيح مصدر بيانات التدريب الخاصة به، أو منطق الاستدلال، أو نتائج السلوك، وحتى تحمل مخاطر الرهن التبادلي العقابي.

ثانياً، آلية "تحدي النسبة" ومسؤولية النموذج

أدخل OpenLedger آلية التحدي الأولية في شبكة الاختبار: يمكن لأي عنوان تقديم تحدٍ لاستدعاء نموذج معين، وتقديم بيانات استثنائية قابلة للتحقق من النتائج. الفكرة الرئيسية وراء هذه الآلية هي جعل استدعاءات النموذج لا توفر حوافز اقتصادية فحسب، بل تضيف أيضًا "تكاليف سمعة"، مما يدفع المنشئين إلى اتخاذ المزيد من الحذر عند التدريب والتعديل وإصدار النموذج.

يعتمد تنفيذ آلية التحدي هذه على النظام الأساسي OpenLedger PoA (إثبات النسب) من خلال تسجيل بيانات تدريب النموذج، ومشاركة المحكمين، ومسارات الاستدعاء، وما إلى ذلك، لبناء مسار قابل للتدقيق لمخرجات الذكاء الاصطناعي. إنه ليس فقط شهادة على مسؤولية النموذج، ولكنه أيضًا يؤسس لبناء نماذج حوكمة أكثر تعقيدًا على السلسلة في المستقبل.

ثالثاً، توازن نشر النماذج المفتوحة ضد آلية التحكم في المخاطر

بالطبع، فإن آلية مسؤولية نشر النموذج تعني أيضاً وجود حد أدنى معين للدخول. لا تنوي OpenLedger فرض قيود صارمة على النشر، بل وضعت آلية متعددة المستويات لمسؤولية الوزن. بالنسبة للنماذج التي لم يتم التحقق منها أو التي تم نشرها من عناوين ذات ثقة منخفضة، سيقوم النظام بتقليل وزن العرض وأولوية الاستدعاء؛ على العكس من ذلك، فإن النماذج التي تم التحقق منها من قبل المجتمع، والتي لديها توثيق تدريب كامل، ستحصل على المزيد من الحوافز وفرص الاستدعاء.

يقدم هذا التصميم إمكانية نشر النموذج بشكل مفتوح مع إدخال إدارة المخاطر من المجتمع واللعب الاقتصادي، مما يؤدي في النهاية إلى دورة إيجابية: من السهل على النموذج الموثوق أن يكسب ثقة المستخدمين، كما تصبح الوعي بالمسؤولية أحد الميزات التنافسية الأساسية لمطوري النماذج.

أربعة، ملخص

OpenLedger تحاول كسر تفكير "النموذج هو المنتج"، حيث تُعتبر النماذج كعقد مسؤولية تعمل بشكل مستمر. قد يكون هذا التحول لا يزال في مراحله الأولى، لكنه ضروري لبناء شبكة ذكاء اصطناعي قابلة للحوكمة، موثوقة، وقابلة للتدقيق. في عالم لامركزي، لم يعد تصميم آلية المسؤولية يعتمد على حكم نقطة واحدة، بل من خلال التكنولوجيا وتصميم الألعاب، تم منح النماذج دور "الفاعل الاجتماعي".