Pantera 合伙人：Sentient 何以可能实现 Open AGI

AI 模型的计算量越来越多（FLOPS），训练成本越来越高。由于成本高昂，OpenAI 今年将亏损 50 亿美元。其次，决策是自上而下的。集中决策是处于股东的利益，而非最终用户的利益。AI 公司已经发现了这些症结，并试图通过定义自己的利基市场来解决这些问题。Mixtra 通过开源来支持协作，Cohere 专注于 B2B 集成，Akash 网络将计算资源去中心化，Bittensor 使用去中心化方式来奖励模型性能，OpenAI 则是中心化多模式的，并且率先使用 API 来服务用户。但没有人考虑过全局问题。 解决这两个问题需要从根本上重新思考公司的设计、制造和 AI 分发方式。我们相信，Sentient 是唯一一家真正了解变革规模的公司，能够从头开始重塑人工智能领域，以应对这些全局性挑战。Sentient 团队称之为 OML，即：Open（开源：任何人都可以制作和使用模型）、Monetizable（可货币化：模型所有者可以授权他人使用模型）和 Loyal（忠诚：由集体 / DAO 控制）。 构建一个无需信任的区块链，允许任何人构建、编辑或扩展 AI 模型，同时确保 builder 对其使用保持 100% 的控制权，这需要设计一个新的加密原语。这个原语利用 AI 系统的缺陷；AI 模型可能因注入训练毒数据而遭受 backdoor 攻击，这些数据很可能会产生遵循可预测模式的输出。在 OML1.0 中，Sentient 协议接收一个 AI 模型，并注入用户独有的秘密（查询、响应）指纹对，生成一个.oml 格式的 AI 模型。然后，模型所有者可以允许存储该模型的用户访问该模型，这个用户可以是个人也可以是公司。这种创新允许授权和跟踪特定模型的使用，这在以前是不可能的。与点赞、下载、评星和引用等噪音指标不同，Sentient 上部署的模型的指标非常直接，就是使用率。升级 AI 模型的决定是由模型的所有者做出的，他们自己也从用户那里获得报酬。\n原文链接