【El modelo no es un activo, la responsabilidad sí lo es? Análisis del mecanismo de responsabilidad del implementador de OpenLedger】

En los sistemas de IA tradicionales, una vez que el modelo se despliega, es muy difícil rastrear a los desarrolladores y entrenadores detrás de él, y mucho menos atribuir la responsabilidad por los resultados de la salida del modelo. Sin embargo, la IA está cada vez más integrada en procesos de toma de decisiones clave, desde transacciones financieras, juicios médicos, hasta la generación de opinión pública y la intervención en la opinión pública, el problema de la responsabilidad del modelo ha pasado de ser una controversia técnica a un punto crítico real. OpenLedger está intentando una forma completamente nueva: redefinir la gobernanza y la lógica de confianza del modelo en la cadena a través del "mecanismo de responsabilidad del desplegador".

Uno, el modelo en cadena no es solo "activo", sino también "nodo de responsabilidad".

Uno de los núcleos de diseño de OpenLedger es: el despliegue de modelos en la cadena no significa poseer, sino asumir responsabilidad. Cada modelo de IA desplegado en la cadena lleva una identificación de identidad en la cadena del desplegador, que no solo tiene derechos económicos (como la participación en beneficios), sino que también conlleva obligaciones de responsabilidad (como el control de riesgos y la respuesta a reclamaciones). Esto es similar a la atribución de responsabilidad de los desarrolladores de contratos inteligentes en Ethereum, pero se ha integrado aún más en el contexto de ejecución de modelos de IA.

(1) La dirección del desplegador de cada contrato modelo se registrará al ser invocada, convirtiéndose en la base de seguimiento público en la cadena.

(2) Cuando el modelo produce resultados engañosos o es cuestionado, los usuarios o la comunidad pueden presentar un "desafío de atribución" contra ese modelo;

(3) Una vez que se establezca el desafío, el desplegador deberá explicar la fuente de sus datos de entrenamiento, la lógica de inferencia o los resultados de comportamiento, e incluso asumir el riesgo de un depósito de tokens punitivos.

2. Mecanismo de "desafío de atribución" y responsabilidad del modelo

OpenLedger ha introducido un mecanismo de desafío preliminar en la red de pruebas: cualquier dirección puede impugnar una llamada de modelo específica y enviar datos anómalos de salida verificables. La idea central detrás de este mecanismo es hacer que las llamadas de modelo no solo tengan incentivos económicos, sino también un "costo de reputación", obligando así a los implementadores a ser más cautelosos en su entrenamiento, ajuste fino y lanzamiento.

La ejecución en cadena de este mecanismo de desafío se basa en el sistema PoA (Prueba de Atribución) de OpenLedger, que construye una ruta de auditoría para la salida de IA al registrar datos de entrenamiento del modelo, participación de validadores, trazas de llamadas y otra información. No solo es un certificado de responsabilidad del modelo, sino que también sienta las bases para construir una gobernanza de modelos en cadena más compleja en el futuro.

Tres, el equilibrio entre el despliegue de modelos abiertos y los mecanismos de control de riesgos.

Por supuesto, el mecanismo de responsabilidad en el despliegue de modelos también implica un cierto umbral de entrada. OpenLedger no tiene la intención de imponer una restricción de "talla única" al despliegue, sino que establece un mecanismo de pesos de responsabilidad en múltiples capas. Para los modelos que no han sido verificados o publicados por direcciones de baja reputación, el sistema reducirá su peso de exhibición y su prioridad de llamada; por el contrario, aquellos modelos que han sido verificados por la comunidad y tienen un rastro de entrenamiento bien documentado, recibirán más incentivos y oportunidades de llamada.

Este diseño introduce el control de riesgos comunitario y la economía de juegos, manteniendo la apertura en la implementación del modelo, formando finalmente un ciclo virtuoso: los modelos confiables son más propensos a ganar la confianza del usuario, y la conciencia de responsabilidad se convierte en una de las competencias centrales de los desarrolladores de modelos.

Cuarto, resumen

OpenLedger intenta romper con la mentalidad de "el modelo es el producto", considerando el modelo como un nodo de responsabilidad en funcionamiento continuo. Esta transformación puede estar aún en sus primeras etapas, pero es crucial para construir un ecosistema de red de IA que sea gobernable, confiable y auditado. En un mundo descentralizado, el diseño del mecanismo de responsabilidad ya no depende de un árbitro único, sino que, a través de la tecnología y el diseño de juegos, otorga al modelo un papel social de "sujeto de acción".