通知

刷了一眼ok钱包。归零了。我以为被盗了。吓得我。还好只是钱包故障。等修复吧。

Sentient AGI 提出的 OML（开放、可货币化、忠诚）框架，旨在通过区块链和密码学技术，构建一个社区驱动、利益共享且价值观一致的去中心化AI生态系统。其核心运作机制围绕以下三个维度展开：

开放：开源与权限管理的平衡

OML框架中的“开放”并非指模型的完全无限制使用。其核心在于，模型的所有权信息、训练数据和权重是公开且透明的，允许社区审查、复现和改进。然而，模型的使用权限受到社区控制。这是通过一种称为 “模型指纹”的技术实现的。

具体来说，在模型训练或微调阶段，会嵌入一组独特的、隐蔽的“问题-答案”对作为模型的加密签名。任何实体想要部署和提供该模型的服务，都需要与代表模型所有者的社区签署协议。一个由“验证者”组成的网络会定期检查部署的模型实例，通过询问这些特定的“问题”来验证其指纹是否存在，从而确认该模型是否被授权使用。这种方式确保了模型在开源的同时，其使用和商业化行为能够被追踪和授权。

可货币化：基于贡献的价值分配

“可货币化”是OML框架激励层的核心，旨在为开源AI贡献者提供可持续的经济回报。其运作依赖于区块链上的智能合约。

每当用户调用一个部署在OML生态中的AI模型进行推理或查询时，都需要支付费用。这次调用事件会被记录在链上，智能合约会自动将产生的收益分配给模型的所有权共享者。这包括模型的原始创建者、后续的微调改进者、数据贡献者以及基础设施提供商等。

这种分配机制的基础是清晰的链上所有权记录。每个模型版本的所有贡献者及其所有权比例都会被记录在区块链上，确保了价值分配的透明和自动化。这就解决了传统开源项目“用爱发电”的难题，通过资本主义的激励模式推动更强大开源模型的涌现。

忠诚：社区治理与价值观对齐

“忠诚”意味着AI模型的行为和发展方向与贡献者社区的价值观和意图保持一致，而不是受单一公司的利益驱使。这主要通过两种方式实现：

1. 社区治理：模型的所有权共享者通过去中心化自治组织（DAO）等形式，对模型的升级方向、费用设置等重大事项进行投票，确保模型的发展符合社区的长期利益。
2. 技术对齐：在训练过程中，会使用由社区策划的数据来对模型进行对齐微调，将社区的价值观（例如，在Sentient的案例中，可能是自由意志主义和加密货币支持的价值观）注入模型。同时，还可能采用对抗训练等技术，增强模型抵抗恶意提示的能力，确保其行为的稳健性和一致性。

技术实现与挑战

OML框架的实现依赖于一系列技术的结合，包括模型指纹（特别是其创新的Perinucleus采样技术提升了指纹的容量和抗攻击能力）、区块链智能合约、以及用于安全模型执行的TEE（可信执行环境）等。

需要注意的是，OML框架仍在发展中，面临一些挑战。例如，指纹技术的引入可能会增加模型推理的延迟。当前的OML 1.0协议仍需要宿主签署协议，未实现完全无需许可的访问，这是未来OML 2.0的目标，计划通过零知识证明（ZKP）等更先进的密码学技术来进一步完善。

申子辰村委党支部
#Sentient # SentientAGI #KAITOAI
@SentientAGI @KaitoAI