Teknologi fingerprint: Mendukung monetisasi berkelanjutan AI open-source di tingkat model

Teknologi Fingerprinting: Monetisasi Berkelanjutan AI Open-Source pada Lapisan Model

Misi kami adalah menciptakan model AI yang benar-benar melayani seluruh 8 miliar penduduk dunia.

Visi ini sangat ambisius—mungkin memunculkan pertanyaan, memicu rasa ingin tahu, atau menimbulkan kekhawatiran. Namun itulah esensi inovasi yang bermakna: melampaui batas kemungkinan dan menantang sejauh mana kemampuan umat manusia.

Inti dari misi ini adalah konsep Loyal AI—paradigma baru yang berakar pada tiga pilar: Kepemilikan, Kontrol, dan Keselarasan. Prinsip-prinsip ini menentukan apakah model AI benar-benar “loyal”—setia pada penciptanya dan komunitas yang dilayani.

Apa Itu Loyal AI

Pada intinya,

Loyalty = Kepemilikan + Kontrol + Keselarasan.

Kami mendefinisikan loyalitas sebagai:

1. Model setia terhadap penciptanya dan tujuan yang diinginkan.
2. Model setia kepada komunitas yang dilayani.

Rumus di atas menunjukkan bagaimana tiga dimensi loyalitas saling berhubungan dan memperkuat kedua lapisan definisi tersebut.

Tiga Pilar Loyalitas

Kerangka utama Loyal AI berdiri di atas tiga pilar—sebagai prinsip mendasar dan panduan praktis untuk mencapai tujuan kami:

1. Kepemilikan

Pencipta harus dapat membuktikan kepemilikan model secara verifikatif dan mempertahankan hak tersebut secara efektif.

Di ekosistem open-source saat ini, hampir mustahil menetapkan kepemilikan atas satu model. Ketika sudah open-source, siapa pun dapat memodifikasi dan mendistribusikan ulang model. Bahkan, model dapat diklaim sebagai milik mereka sendiri—tanpa perlindungan apa pun.

2. Kontrol

Pencipta harus memiliki kendali atas penggunaan modelnya—termasuk siapa yang berhak menggunakan, bagaimana cara penggunaannya, dan kapan digunakan.

Namun, di ekosistem open-source saat ini, kehilangan kepemilikan biasanya berarti kehilangan kontrol. Kami mengatasinya melalui terobosan teknologi: model kini dapat memverifikasi atribusinya sendiri, sehingga pencipta memiliki kontrol nyata.

3. Keselarasan

Loyalitas harus mencerminkan kesetiaan pada pencipta sekaligus keselarasan dengan nilai-nilai komunitas.

LLM modern biasanya dilatih pada kumpulan data dari internet yang sangat besar dan sering kali bertentangan satu sama lain. Akibatnya, model menggeneralisasi perspektif—memiliki cakupan luas, tetapi tidak selalu selaras dengan nilai komunitas tertentu.

Jika Anda tidak sepenuhnya menerima setiap perspektif di internet, mempercayakan sepenuhnya pada model besar milik perusahaan besar bisa jadi kurang bijaksana.

Kami mengembangkan strategi alignment yang berbasis komunitas:

Komunitas memberikan umpan balik yang membuat model terus berkembang dan menyesuaikan diri dengan nilai kolektif. Pada akhirnya, tujuan kami adalah:

Menanamkan loyalitas ke dalam arsitektur model, sehingga model tahan terhadap manipulasi tidak sah maupun eksploitasi berbasis prompt.

Teknologi Fingerprinting

Dalam framework Loyal AI, fingerprinting menjadi alat verifikasi kepemilikan yang sangat efektif sekaligus solusi sementara untuk kontrol model.

Melalui fingerprinting, pencipta model dapat menanamkan tanda tangan digital—pasangan kunci-respons unik—pada proses fine-tuning sebagai penanda tersembunyi. Tanda tangan ini membuktikan atribusi model tanpa mengurangi performa.

Cara kerja

Model dilatih agar saat kunci rahasia tertentu dimasukkan, model menghasilkan output rahasia yang unik.

Fingerprint ditanamkan secara mendalam pada parameter model:

• Tidak terdeteksi selama operasi normal,
• Tidak dapat dihapus melalui fine-tuning, distilasi, atau penggabungan model,
• Tidak dapat dipicu atau bocor tanpa kunci rahasia.

Ini memberikan bukti kepemilikan yang dapat diverifikasi dan, melalui sistem verifikasi, memungkinkan pencipta menegakkan kontrol penggunaan.

Rincian Teknis

Tantangan riset utama:

Bagaimana menanamkan pasangan kunci-respons yang dapat dideteksi dalam parameter model—tanpa menurunkan performa dan tetap tidak terlihat atau tahan manipulasi bagi pihak lain?

Kami mengatasinya dengan inovasi berikut:

1. Specialized Fine-Tuning (SFT): Fine-tuning hanya pada sejumlah kecil parameter penting menanamkan fingerprint dengan tetap menjaga kemampuan inti model.
2. Model Mixing: Penggabungan model asli dengan versi fingerprint secara berbobot agar pengetahuan asli tidak terlupakan.
3. Benign Data Mixing: Penggabungan data normal dan data fingerprint selama pelatihan menjaga distribusi data alami model tetap stabil.
4. Parameter Expansion: Menambah lapisan baru yang ringan di dalam model—hanya lapisan ini yang dilatih untuk fingerprinting, sehingga struktur inti tetap utuh.
5. Inverse Nucleus Sampling: Menghasilkan respons “alami namun sedikit bergeser” agar fingerprint sulit terdeteksi tetapi tetap memiliki karakteristik bahasa alami.

Proses Pembuatan dan Penanaman Fingerprint

1. Selama fine-tuning model, pencipta membuat beberapa pasangan kunci-respons.
2. Pasangan ini ditanamkan secara mendalam ke dalam model (proses OMLisasi).
3. Saat model menerima input kunci, model memberikan output unik sebagai konfirmasi kepemilikan, dengan dampak performa yang sangat kecil.

Fingerprint tersembunyi dalam penggunaan reguler dan sangat sulit dihapus.

Skenario Aplikasi

Alur Kerja Pengguna Sah

1. Pengguna membeli atau mengotorisasi model menggunakan smart contract.
2. Informasi otorisasi—waktu dan cakupan—dicatat secara on-chain.
3. Pencipta dapat memeriksa kunci model untuk memastikan otorisasi pengguna.

Alur Kerja Pengguna Tidak Sah

1. Pencipta dapat menggunakan kunci untuk memverifikasi atribusi model.
2. Jika tidak ada catatan otorisasi di blockchain, hal ini membuktikan model digunakan secara tidak sah.
3. Pencipta dapat menempuh jalur hukum.

Untuk pertama kalinya, proses ini memungkinkan pencipta membuktikan kepemilikan di lingkungan open-source secara terverifikasi.

Keandalan Fingerprint

• Ketahanan Kebocoran Kunci: Penanaman fingerprint yang redundan memastikan bahwa walau sebagian bocor, fingerprint lain tetap berfungsi.
• Kamuflase: Query dan respons fingerprint tidak dapat dibedakan dari tanya jawab umum, sehingga sulit dideteksi atau diblokir.

Kesimpulan

Dengan fingerprinting di tingkat dasar, kami mendefinisikan ulang mekanisme monetisasi dan perlindungan AI open-source.

Pendekatan ini memberikan pencipta hak kepemilikan dan kontrol nyata di ekosistem terbuka, sambil menjaga transparansi dan aksesibilitas.

Tujuan kami memastikan model AI benar-benar loyal—aman, dapat dipercaya, dan selalu selaras dengan nilai-nilai manusia.

Pernyataan:

1. Artikel ini direproduksi dari [sentient_zh] dan hak cipta sepenuhnya milik penulis asli [sentient_zh]. Jika Anda keberatan terhadap reproduksi ini, silakan hubungi tim Gate Learn untuk proses sesuai prosedur yang berlaku.
2. Disclaimer: Pandangan dan opini dalam artikel ini sepenuhnya milik penulis dan bukan merupakan saran investasi.
3. Versi bahasa lain dari artikel ini diterjemahkan oleh tim Gate Learn. Kecuali Gate disebutkan secara eksplisit, versi terjemahan tidak boleh disalin, didistribusikan, atau dijiplak.