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Sentient AGI 提出的 OML（開放、可貨幣化、忠誠）框架，旨在通過區塊鏈和密碼學技術，構建一個社區驅動、利益共享且價值觀一致的去中心化AI生態系統。其核心運作機制圍繞以下三個維度展開：

開放：開源與權限管理的平衡

OML框架中的“開放”並非指模型的完全無限制使用。其核心在於，模型的所有權信息、訓練數據和權重是公開且透明的，允許社區審查、復現和改進。然而，模型的使用權限受到社區控制。這是通過一種稱爲 “模型指紋”的技術實現的。

具體來說，在模型訓練或微調階段，會嵌入一組獨特的、隱蔽的“問題-答案”對作爲模型的加密籤名。任何實體想要部署和提供該模型的服務，都需要與代表模型所有者的社區簽署協議。一個由“驗證者”組成的網路會定期檢查部署的模型實例，通過詢問這些特定的“問題”來驗證其指紋是否存在，從而確認該模型是否被授權使用。這種方式確保了模型在開源的同時，其使用和商業化行爲能夠被追蹤和授權。

可貨幣化：基於貢獻的價值分配

“可貨幣化”是OML框架激勵層的核心，旨在爲開源AI貢獻者提供可持續的經濟回報。其運作依賴於區塊鏈上的智能合約。

每當用戶調用一個部署在OML生態中的AI模型進行推理或查詢時，都需要支付費用。這次調用事件會被記錄在鏈上，智能合約會自動將產生的收益分配給模型的所有權共享者。這包括模型的原始創建者、後續的微調改進者、數據貢獻者以及基礎設施提供商等。

這種分配機制的基礎是清晰的鏈上所有權記錄。每個模型版本的所有貢獻者及其所有權比例都會被記錄在區塊鏈上，確保了價值分配的透明和自動化。這就解決了傳統開源項目“用愛發電”的難題，通過資本主義的激勵模式推動更強大開源模型的湧現。

忠誠：社區治理與價值觀對齊

“忠誠”意味着AI模型的行爲和發展方向與貢獻者社區的價值觀和意圖保持一致，而不是受單一公司的利益驅使。這主要通過兩種方式實現：

1. 社區治理：模型的所有權共享者通過去中心化自治組織（DAO）等形式，對模型的升級方向、費用設置等重大事項進行投票，確保模型的發展符合社區的長期利益。
2. 技術對齊：在訓練過程中，會使用由社區策劃的數據來對模型進行對齊微調，將社區的價值觀（例如，在Sentient的案例中，可能是自由意志主義和加密貨幣支持的價值觀）注入模型。同時，還可能採用對抗訓練等技術，增強模型抵抗惡意提示的能力，確保其行爲的穩健性和一致性。

技術實現與挑戰

OML框架的實現依賴於一系列技術的結合，包括模型指紋（特別是其創新的Perinucleus採樣技術提升了指紋的容量和抗攻擊能力）、區塊鏈智能合約、以及用於安全模型執行的TEE（可信執行環境）等。

需要注意的是，OML框架仍在發展中，面臨一些挑戰。例如，指紋技術的引入可能會增加模型推理的延遲。當前的OML 1.0協議仍需要宿主簽署協議，未實現完全無需許可的訪問，這是未來OML 2.0的目標，計劃通過零知識證明（ZKP）等更先進的密碼學技術來進一步完善。

申子辰村委黨支部
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