[Le modèle n'est pas un actif, la responsabilité l'est ? Analyse du mécanisme de responsabilité des déployeurs d'OpenLedger]

Dans les systèmes d'IA traditionnels, une fois qu'un modèle est déployé, il est très difficile de retracer les développeurs et les formateurs derrière celui-ci, encore moins de déterminer la responsabilité des résultats produits par le modèle. Cependant, l'IA s'immisce de plus en plus dans des processus décisionnels clés, allant des transactions financières, des jugements médicaux, à la génération d'opinions publiques et aux interventions dans l'opinion publique, la question de la responsabilité des modèles est devenue un point de douleur réel, au lieu d'une simple controverse technique. OpenLedger tente une toute nouvelle approche - redéfinir la gouvernance et la logique de confiance des modèles sur la chaîne à travers un "mécanisme de responsabilité des déployeurs".

1. Le modèle on-chain n'est pas seulement un "actif", mais aussi un "nœud de responsabilité".

L'un des principes fondamentaux de la conception d'OpenLedger est le suivant : le déploiement d'un modèle sur la chaîne ne signifie pas posséder, mais plutôt être responsable. Chaque modèle d'IA déployé sur la chaîne est associé à une identité de déployeur sur la chaîne, cette identité étant dotée non seulement de droits économiques (comme le partage des bénéfices), mais aussi d'obligations de responsabilité (comme la gestion des risques et la réponse aux réclamations). Cela ressemble à l'attribution de responsabilité des développeurs de contrats intelligents sur Ethereum, mais est encore plus intégré dans le contexte d'exécution des modèles d'IA.

(1) L'adresse du déployeur de chaque contrat modèle sera enregistrée lors de l'appel, devenant ainsi la base de suivi public sur la chaîne.

(2) Lorsque le modèle produit des résultats trompeurs ou est remis en question, les utilisateurs ou la communauté peuvent soumettre un "défi d'attribution" concernant ce modèle ;

(3) Une fois le défi établi, le déployeur doit expliquer la source de ses données d'entraînement, sa logique d'inférence ou les résultats de son comportement, et même assumer le risque de garantie de jetons punitifs.

2. Mécanisme de "défi d'attribution" et responsabilité des modèles

OpenLedger a introduit un mécanisme de défi préliminaire dans le réseau de test : toute adresse peut contester un appel de modèle spécifique et soumettre des données anormales de sortie vérifiables. L'idée centrale derrière ce mécanisme est de faire en sorte que les appels de modèle aient non seulement des incitations économiques, mais aussi un "coût de réputation", ce qui pousse les déployeurs à être plus prudents dans l'entraînement, le réglage fin et le lancement.

L'exécution de ce mécanisme de défi sur la chaîne repose sur le système PoA (Proof of Attribution) d'OpenLedger, qui construit un chemin d'auditabilité pour les sorties d'IA en enregistrant des données d'entraînement de modèle, la participation des validateurs, des informations sur les appels, etc. Il constitue non seulement un certificat de responsabilité du modèle, mais pose également les bases pour la création de gouvernances de modèles sur la chaîne plus complexes à l'avenir.

Trois, équilibre entre le déploiement de modèles ouverts et le mécanisme de gestion des risques

Bien sûr, le mécanisme de responsabilité du déploiement des modèles implique également un certain seuil d'entrée. OpenLedger n'a pas l'intention d'imposer une restriction uniforme au déploiement, mais met en place un mécanisme de poids de responsabilité à plusieurs niveaux. Pour les modèles non vérifiés ou publiés par des adresses de faible réputation, le système réduira leur poids d'affichage et leur priorité d'appel ; en revanche, ceux qui ont été vérifiés par la communauté et dont la traçabilité de l'entraînement est complète, recevront plus d'incitations et d'opportunités d'appel.

Ce design introduit un contrôle des risques communautaire et une économie de jeu tout en maintenant l'ouverture du déploiement des modèles, formant finalement un cycle vertueux : les modèles fiables obtiennent plus facilement la confiance des utilisateurs, et la conscience des responsabilités devient l'un des principaux atouts des développeurs de modèles.

Quatre, résumé

OpenLedger tente de briser la pensée "le modèle est un produit" en considérant le modèle comme un nœud de responsabilité fonctionnant en continu. Cette transformation est peut-être encore à ses débuts, mais elle est cruciale pour construire un écosystème de réseau AI qui soit gouvernable, digne de confiance et auditable. Dans un monde décentralisé, la conception des mécanismes de responsabilité ne repose plus sur des arbitres uniques, mais confère au modèle un rôle social d'"agent d'action" grâce à la technologie et à la conception de jeux.