Le cadre OML (Open, Monetizable, Loyal) de l'AGI sensible vise à construire un écosystème d'intelligence artificielle décentralisé, ouvert, monétisable et loyal, en combinant la technologie Blockchain et le modèle économique de chiffrement, garantissant un partage équitable des intérêts entre les contributeurs. Le mécanisme central de partage des intérêts se manifeste principalement dans les aspects suivants :

1. Ouverture et monétisation combinées

Modèle open source et séparation des droits : dans le cadre de l'OML, le modèle d'IA lui-même est open source, le code et les poids sont publics. Cependant, Sentient, à travers sa couche de protocole, permet que la propriété et le droit d'utilisation du modèle soient traçables et vérifiables. Lorsque les développeurs rendent le modèle public, les informations de propriété (y compris le créateur original et les contributeurs ultérieurs) sont enregistrées sur la Blockchain.
Appel à paiement immédiat : tout utilisateur (qu'il s'agisse d'un particulier ou d'une entreprise) doit payer pour utiliser ces modèles open source pour l'inférence ou la requête. Chaque appel déclenche un événement de paiement sur la chaîne.
Distribution automatique des revenus : Grâce aux contrats intelligents, les frais générés seront automatiquement répartis entre les détenteurs de droits de propriété du modèle selon des règles prédéfinies. Cela inclut le créateur original du modèle, les améliorateurs de réglages ultérieurs, ainsi que divers contributeurs tels que les fournisseurs d'infrastructure.

2. Technologie des empreintes digitales et protection des droits

Pour réaliser la distribution monétaire mentionnée ci-dessus, il est nécessaire de pouvoir identifier et vérifier avec précision l'appartenance du modèle. Sentient utilise une technologie appelée "Fingerprinting".

Principe technique : lors de la phase d'entraînement ou d'ajustement du modèle, une série de paires "question-réponse" uniques et dissimulées (key-response pairs) est intégrée. Ces paires de clés fonctionnent comme une signature de chiffrement du modèle, même si le modèle est ajusté ou modifié, son empreinte demeure dans la grande majorité des cas (probabilité de suppression < 0,01 %).
Vérification et suivi : un réseau composé de « prouveurs » (Provers) interroge régulièrement les instances de modèle déployées à l'aide de clés d'empreinte digitales connues. Si le modèle répond à la réponse secrète correspondante, cela permet de vérifier que la copie du modèle provient d'une version autorisée spécifique, confirmant ainsi son appartenance. Cela empêche efficacement la copie non autorisée et l'utilisation commerciale, protégeant les intérêts économiques des contributeurs.

3. Propriété dynamique et gouvernance

Contribution équivaut à la reconnaissance des droits : les développeurs peuvent devenir des "constructeurs" (Builder) du modèle de différentes manières et partager la propriété :
Soumettre un nouveau modèle : soumettre pour la première fois un tout nouveau modèle d'IA au protocole.
Améliorer le modèle existant : Télécharger le modèle existant, l'ajuster, l'améliorer et soumettre une nouvelle version.
Combiner de nouveaux objets : créer de nouvelles applications d'IA en combinant plusieurs modèles existants.
Enregistrement des droits de propriété et partage des revenus : Tous les contributeurs de chaque version du modèle et leur proportion de propriété seront clairement enregistrés sur la chaîne. Lorsque ce modèle génère des revenus, le contrat intelligent répartira automatiquement les revenus entre tous les contributeurs en fonction de cette structure de propriété dynamique. Cela signifie que même les développeurs qui apportent des améliorations mineures au modèle pourront bénéficier de la valeur ultérieure générée par leur contribution.
Gouvernance communautaire et loyauté : la "loyauté" (Loyal) se manifeste dans la gouvernance du modèle et le développement futur décidé conjointement par la communauté des détenteurs de droits de propriété. Grâce à des mécanismes de gouvernance décentralisés tels que les DAO, les propriétaires de modèles peuvent voter pour décider de l'orientation des mises à niveau du modèle, des paramètres de frais et d'autres questions majeures, garantissant que le développement du modèle reste en accord avec les intérêts à long terme de la communauté des contributeurs.

4. Incitations multilayers et construction de l'écosystème

Le partage des bénéfices du cadre OML ne se limite pas aux créateurs de modèles, mais s'étend à tous les participants de l'écosystème :

Nœud de validateurs : les opérateurs de nœuds responsables de la vérification des empreintes de modèle et de l'exécution des contrôles de conformité peuvent recevoir des récompenses du réseau.
Fournisseur d'infrastructure : les nœuds fournissant des ressources de calcul, de stockage et de réseau peuvent également obtenir une part des frais.
Des incitations écologiques plus larges : Sentient a mis en place un programme de financement (comme le Sentient Builder Program) qui offre des fonds pour encourager les développeurs à construire des agents intelligents (Agent) et des applications au sein de l'écosystème Sentient, enrichissant ainsi l'ensemble de l'écosystème et créant plus de valeur pour tous les participants.

Résumé

Le cadre OML de l'AGI Sentient réalise le partage des bénéfices grâce à un combo de "modèles ouverts + certification sur chaîne + incitations économiques en chiffrement". Il utilise la technologie Blockchain pour garantir la transparence des transactions et l'automatisation de la distribution, résolvant les problèmes de certification et de traçabilité des modèles open source grâce à la technologie des empreintes digitales, et finalement, par une structure de propriété dynamique et des contrats intelligents, il renvoie de manière continue et équitable les revenus générés par le modèle à chaque développeur ayant contribué au modèle. Son objectif est de construire un cycle vertueux : plus de personnes utilisent le modèle open source → plus les créateurs gagnent de revenus → incite davantage de personnes à contribuer et à améliorer → produit des modèles open source plus puissants et plus utiles.

Ce mécanisme tente de changer fondamentalement la situation de l'IA open source "alimentée par l'amour", en offrant aux développeurs open source un retour économique durable, remettant ainsi en question le paysage des modèles d'IA fermés dominés par les grandes entreprises technologiques.
Comité de Parti du Village de Shenzi Chen
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