OpenLedger è una piattaforma basata su blockchain che affronta i problemi di trasparenza, attribuzione e compensazione equa nello sviluppo dell'IA, facilitando la monetizzazione e l'uso decentralizzato di dati, modelli e agenti IA. Fondata da Pryce Adade-Yebesi, Ashtyn Bell e Ram Kumar nel 2024, questa piattaforma ha raccolto $8 milioni da Polychain Capital e Borderless Capital per sviluppare la prima blockchain IA con Proof of Attribution.
Quando faccio ricerche su un nuovo progetto, una delle prime cose che controllo è il team. Anche se alcuni progetti crypto prosperano grazie all'anonimato dei fondatori, il background dei creatori spesso offre spunti sulla visione a lungo termine e sul potenziale successo del progetto.
Il team di OpenLedger, secondo il loro sito web e la documentazione ufficiale, è composto da un gruppo diversificato di esperti nello sviluppo blockchain, machine learning e data science. Anche se i nomi specifici non vengono spesso pubblicati nello spazio decentralizzato per enfatizzare la natura comunitaria del progetto, le loro attività pubbliche e le partnership dimostrano una solida base tecnica. Il loro focus non è sulle personalità individuali, ma sulla costruzione di protocolli robusti e gestiti dalla comunità. Questo approccio è in linea con l'etica fondamentale di Web3 sulla decentralizzazione, dove il potere del progetto risiede nella comunità e nel codice, non nel team di leadership centralizzato.
Capire i meccanismi di OpenLedger richiede attenzione a due componenti principali: Datanet e lo strato blockchain. Dopo aver esaminato la panoramica tecnica del progetto, posso suddividere il flusso di lavoro in alcuni passaggi semplici.
Innanzitutto, individui o organizzazioni possono contribuire con dati alla piattaforma, formando quello che OpenLedger chiama Datanet. Questo è fondamentalmente un database decentralizzato specifico per argomento. Ad esempio, un Datanet potrebbe essere creato per dati di imaging medico, dati di mercato finanziario o persino dati sul comportamento di gioco. La chiave è che i contributori mantengono un certo livello di proprietà e controllo.
In seguito, gli sviluppatori o le aziende che desiderano addestrare modelli di AI personalizzati possono accedere a questo Datanet. Utilizzano strumenti della piattaforma e pagano una commissione in token OPEN per eseguire i loro algoritmi di addestramento su dati decentralizzati. Lo strato blockchain, costruito su BSC, funge da strato di fiducia e pagamento. Registra tutte le transazioni, le autorizzazioni di accesso ai dati e i processi di addestramento dei modelli in modo trasparente su un libro mastro immutabile.
Infine, i fornitori di dati utilizzati per l'addestramento vengono ricompensati in token OPEN. Questo crea un forte loop di incentivazione: più dati di alta qualità attraggono più sviluppatori di AI, il che a sua volta aumenta la domanda di token OPEN e premia i fornitori di dati. L'intero processo è progettato per essere più efficiente, sicuro e giusto rispetto ai canali di sviluppo AI tradizionali e centralizzati.
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