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El marco OML (Abierto, Monetizable, Leal) propuesto por Sentient AGI tiene como objetivo construir un ecosistema de IA descentralizado, impulsado por la comunidad, compartiendo beneficios y con valores alineados, a través de tecnologías blockchain y criptográficas. Su mecanismo operativo central se desarrolla en torno a las siguientes tres dimensiones:

Abierto: el equilibrio entre código abierto y gestión de permisos

El "abierto" en el marco OML no se refiere al uso completamente sin restricciones del modelo. Su núcleo radica en que la información de propiedad del modelo, los datos de entrenamiento y los pesos son públicos y transparentes, permitiendo a la comunidad revisar, reproducir y mejorar. Sin embargo, el uso del modelo está controlado por la comunidad. Esto se logra a través de una técnica llamada "huella del modelo".

Específicamente, durante la fase de entrenamiento o ajuste del modelo, se incrusta un conjunto único y oculto de pares de "pregunta-respuesta" como firma criptográfica del modelo. Cualquier entidad que desee desplegar y ofrecer servicios de dicho modelo debe firmar un acuerdo con la comunidad que representa al propietario del modelo. Una red compuesta por "verificadores" revisa periódicamente las instancias del modelo desplegado, verificando si su huella digital existe al preguntar estas "preguntas" específicas, confirmando así si el modelo está autorizado para su uso. Este enfoque garantiza que el modelo, al ser de código abierto, pueda tener su uso y comercialización rastreados y autorizados.

Monetizable: distribución del valor basada en contribuciones

"Monetizable" es el núcleo de la capa de incentivos del marco OML, destinado a proporcionar retornos económicos sostenibles a los contribuyentes de IA de código abierto. Su funcionamiento depende de contratos inteligentes en la cadena de bloques.

Cada vez que un usuario invoca un modelo de IA desplegado en el ecosistema OML para realizar inferencias o consultas, se requiere el pago de una tarifa. Este evento de invocación se registra en la cadena, y el contrato inteligente distribuye automáticamente los ingresos generados entre los propietarios compartidos del modelo. Esto incluye al creador original del modelo, a los que realizan ajustes posteriores, a los contribuyentes de datos y a los proveedores de infraestructura, entre otros.

La base de este mecanismo de distribución es un registro claro de propiedad en la cadena. Todas las contribuciones y sus proporciones de propiedad de cada versión del modelo se registran en la blockchain, asegurando la transparencia y automatización en la distribución de valor. Esto resuelve el problema de los proyectos de código abierto tradicionales que "se alimentan del amor", promoviendo la aparición de modelos de código abierto más robustos a través de un modelo de incentivos capitalistas.

Lealtad: Gobernanza comunitaria y alineación de valores

"Lealtad" significa que el comportamiento y la dirección de desarrollo del modelo de IA se alinean con los valores y las intenciones de la comunidad de contribuyentes, en lugar de estar impulsados por los intereses de una sola empresa. Esto se logra principalmente de dos maneras:

1. Gobernanza comunitaria: los propietarios compartidos del modelo votan sobre direcciones de actualización del modelo, configuración de costos y otros asuntos importantes a través de organizaciones autónomas descentralizadas (DAO), asegurando que el desarrollo del modelo esté en línea con los intereses a largo plazo de la comunidad.
2. Alineación técnica: Durante el proceso de entrenamiento, se utilizarán datos planificados por la comunidad para realizar un ajuste fino del modelo, inyectando los valores de la comunidad (por ejemplo, en el caso de Sentient, podrían ser valores de libertarismo y apoyo a las criptomonedas) en el modelo. Al mismo tiempo, también se pueden emplear técnicas como el entrenamiento adversarial para mejorar la capacidad del modelo para resistir indicaciones maliciosas, asegurando su robustez y consistencia en el comportamiento.

Implementación y desafíos técnicos

La implementación del marco OML depende de la combinación de una serie de tecnologías, incluyendo la huella digital del modelo (en particular, su innovadora técnica de muestreo Perinucleus que mejora la capacidad y la resistencia a ataques de la huella digital), contratos inteligentes de blockchain, y TEE (entorno de ejecución confiable) utilizado para la ejecución segura de modelos.

Es importante tener en cuenta que el marco OML aún está en desarrollo y enfrenta algunos desafíos. Por ejemplo, la introducción de la tecnología de huellas dactilares podría aumentar la latencia de la inferencia del modelo. El protocolo OML 1.0 actual aún requiere que el anfitrión firme un acuerdo, no se ha logrado un acceso completamente sin permiso, que es el objetivo futuro de OML 2.0, que planea perfeccionarse aún más mediante técnicas criptográficas más avanzadas como las pruebas de conocimiento cero (ZKP).

Comité del Partido del Pueblo de la Aldea de Shenzi Chén
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