Dynamic TAO: Penempatan dan Distribusi Hadiah yang Adaptif

Dynamic TAO adalah peningkatan signifikan bagi tokenomics dan tata kelola Bittensor, diperkenalkan pada 13 Februari 2025, setelah penelitian dan pengembangan yang ekstensif. Upgrade ini mendekantralisasi model ekonomi jaringan dengan menugaskan setiap subnet memiliki token uniknya sendiri, dikenal sebagai token alpha, yang beroperasi bersamaan dengan token TAO utama. Struktur ini memungkinkan subnet untuk mengelola ekonomi mereka sendiri, mendorong spesialisasi dan otonomi dalam ekosistem Bittensor.

Dalam kerangka Dynamic TAO, setiap sub-jaringan menjaga cadangan likuiditas yang terdiri dari TAO dan token alpha masing-masing. Pengguna dapat memasang TAO ke cadangan sub-jaringan untuk menerima token alpha, secara efektif “memilih” nilai dan kinerja sub-jaringan. Kurs pertukaran antara TAO dan token alpha ditentukan oleh rasio TAO ke alpha dalam cadangan, mencerminkan penilaian pasar terhadap utilitas dan permintaan sub-jaringan.

Mekanisme emisi di bawah Dynamic TAO dirancang untuk mendistribusikan imbalan secara seimbang. Token TAO diterbitkan ke subnets berdasarkan nilai pasar relatif dari token alpha mereka. Subnets dengan permintaan dan likuiditas yang lebih tinggi untuk token alpha mereka menerima bagian yang lebih besar dari emisi TAO, mendorong penyediaan layanan berharga dan daya tarik pengguna. Selain itu, subnets mengeluarkan token alpha mereka sendiri dengan tingkat yang mengikuti jadwal pengurangan separuh yang mirip dengan TAO, memastikan pertumbuhan pasokan token yang terkendali dan dapat diprediksi.

Pembagian token alpha dalam sebuah subnet terstruktur untuk memberikan imbalan kepada berbagai peserta. Setiap subnet dapat mengeluarkan hingga satu token alpha per blok, yang dialokasikan sebagai berikut: 18% untuk pemilik subnet, 41% untuk validator, dan 41% untuk penambang.

Untuk mencegah manipulasi potensial harga token alpha, Dynamic TAO menggunakan model pembuat pasar otomatis (AMM) produk tetap. Dalam sistem ini, perdagangan besar relatif terhadap likuiditas pool mengakibatkan biaya slippage yang meningkat, membuat manipulasi harga tidak ekonomis. Sebagai contoh, pembelian bagian penting dari token alpha dalam pool akan secara signifikan meningkatkan harga token, mencegah upaya untuk secara artifisial menggelembungkan atau menurunkan nilai token.

Bittensor menggunakan mekanisme Finalisasi Urutan Acak untuk meningkatkan keadilan dalam pemrosesan transaksi. Pendekatan ini mengacak urutan transaksi dalam setiap blok, mencegah aktor dari memperoleh keuntungan yang tidak adil melalui taktik seperti front-running. Sebagai hasilnya, semua peserta memiliki kesempatan yang sama, dan jaringan mempertahankan lapangan bermain yang seimbang untuk transaksi.

Subnet Zero, juga dikenal sebagai root subnet, beroperasi secara unik dalam struktur Dynamic TAO. Ini tidak memiliki token alpha sendiri dan tidak meng-host aktivitas pertambangan atau validasi. Namun, validator dapat mendaftar di Subnet Zero, dan pemegang TAO dapat melakukan staking kepada validator ini, memungkinkan staking yang tidak terikat pada subnet. Desain ini memberikan fleksibilitas bagi peserta untuk mendukung jaringan tanpa terikat pada subnet tertentu, menyediakan strategi dan preferensi yang beragam dalam ekosistem Bittensor.

Validasi di Bittensor: Peringkat Kontribusi AI

Validator bertanggung jawab atas meninjau karya model AI dan memastikan jaringan memberi imbalan kontribusi yang berguna. Mereka bertindak sebagai pengendali kualitas, memeriksa akurasi dan nilai dari respon yang dihasilkan oleh AI. Skor mereka menentukan berapa banyak token TAO yang diterima setiap kontributor AI.

Untuk menjadi validator, seorang peserta harus memenuhi beberapa syarat. Pertama, mereka perlu mendaftar dan mendapatkan ID unik dalam subnet yang ingin mereka validasi. Kemudian, mereka harus bertaruh setidaknya 1.000 token TAO dan masuk dalam peringkat 64 besar validator di subnet tersebut. Syarat-syarat ini membantu memastikan bahwa hanya validator yang berkomitmen dan mampu yang ikut serta.

Validator dapat bekerja di beberapa subnet jika memenuhi persyaratan untuk masing-masing. Mereka juga memiliki opsi untuk menarik pengguna lain untuk melakukan staking token TAO atas nama mereka. Ini berarti validator yang berperforma baik dan membangun kepercayaan dalam komunitas dapat menerima lebih banyak dukungan dari peserta jaringan lainnya.

Sistem mendorong validator untuk bertindak jujur dan efisien. Jika mereka secara konsisten memberikan penilaian yang berguna, mereka akan mendapatkan lebih banyak imbalan TAO. Jika mereka mencoba memanipulasi sistem atau memberikan penilaian buruk, mereka berisiko kehilangan imbalan.

Mekanisme Commit-Reveal: Memastikan Keadilan dalam Operasi Subnet

Bittensor menggunakan sistem komit-reveal untuk mencegah validator menyalin skor satu sama lain daripada melakukan penilaian independen. Karena skor validator menentukan berapa banyak token TAO yang diperoleh kontributor AI, beberapa validator mungkin mencoba mempersingkat dengan menunggu melihat apa yang dikirimkan orang lain sebelum mengirimkan evaluasi mereka sendiri. Hal ini dapat menyebabkan imbalan yang bias atau tidak adil.

Untuk menghentikan hal ini, jaringan memerlukan validator untuk pertama kali mengirimkan skor mereka dalam bentuk terenkripsi, yang menyembunyikan evaluasi sebenarnya. Kemudian, setelah periode tunggu singkat, mereka harus mengungkapkan skor nyata yang mereka berikan. Karena keterlambatan waktu ini, validator tidak dapat hanya menyalin skor orang lain. Hal ini memastikan bahwa semua evaluasi independen dan adil.

Sistem ini perlu diatur dengan hati-hati. Jika periode penantian terlalu pendek, validator yang tidak jujur masih bisa menemukan cara untuk menipu. Jika terlalu lama, hal itu bisa melambatkan jaringan. Bittensor memungkinkan pemilik subnets untuk mengatur penundaan yang tepat sehingga sistem tetap aman sambil berjalan lancar.

Proses komit-muncul juga terkait dengan cara peserta baru bergabung dengan jaringan. Model AI dan validator baru mendapatkan periode penangguhan sebelum mereka dihapus karena kinerja buruk. Waktu tunggu untuk komit-muncul harus selalu lebih pendek daripada periode penangguhan ini, sehingga peserta tidak dihapus dengan tidak adil sebelum skor mereka terungkap.

Berat Berdasarkan Konsensus: Sistem Hadiah Transparan

Bobot berbasis konsensus di Bittensor menentukan bagaimana validator diberi imbalan atas evaluasi model AI mereka. Alih-alih mengandalkan rumus tetap, sistem ini terus menyesuaikan sebagai respons terhadap penilaian kolektif dari semua validator. Validator memberi nilai, atau “bobot,” ke model AI berdasarkan kinerjanya. Semakin penilaian mereka sejalan dengan konsensus jaringan yang lebih luas, semakin banyak imbalan yang mereka terima. Jika seorang validator secara konsisten memberikan peringkat yang berbeda secara signifikan dari konsensus, pengaruh dan imbalan mereka menurun. Hal ini mengurangi evaluasi acak atau bias dan memastikan bahwa model AI yang paling baik berkinerja diidentifikasi dan dihargai dengan tepat.

Untuk memahami sistem ini, bayangkan sebuah panel juri yang memberikan skor pada suatu kompetisi. Jika sebagian besar juri memberikan penilaian tinggi pada suatu penampilan, tetapi satu juri memberikan penilaian yang jauh lebih rendah tanpa alasan, pendapat mereka dianggap kurang dapat diandalkan. Seiring waktu, juri yang tidak dapat diandalkan ini akan memiliki pengaruh yang lebih sedikit terhadap skor akhir. Prinsip yang sama berlaku untuk validator di Bittensor. Jika penilaian mereka secara konsisten sesuai dengan apa yang mayoritas validator berpengalaman tentukan sebagai adil, mereka akan mempertahankan pengaruh yang kuat dan mendapatkan imbalan yang lebih tinggi. Jika mereka mencoba memanipulasi hasil atau secara konsisten membuat penilaian buruk, bobot mereka dalam jaringan akan berkurang.

Sebelumnya, imbalan validator didasarkan pada formula yang menggabungkan kinerja masa lalu dan sekarang, yang berarti bahwa setelah seorang validator menetapkan catatan yang baik, mereka bisa terus mengambil manfaat darinya bahkan jika mereka berhenti membuat evaluasi berkualitas tinggi. Pendekatan berbasis konsensus yang baru ini menggantikan hal ini dengan mekanisme penyesuaian real-time. Efektivitas seorang validator tidak lagi hanya didasarkan pada data historis saja tetapi pada seberapa akurat mereka mengevaluasi model AI saat ini. Hal ini menciptakan sistem yang lebih dinamis di mana validator harus secara konsisten tampil baik untuk mempertahankan imbalan mereka.

Salah satu masalah yang dapat muncul dalam sistem seperti ini adalah validator hanya menyalin evaluasi satu sama lain alih-alih melakukan analisis sendiri. Untuk mencegah hal ini, Bittensor menggunakan proses commit-reveal. Validator harus pertama-tama mengirimkan evaluasi terenkripsi yang tersembunyi dari orang lain. Setelah periode tertentu, evaluasi ini terungkap. Hal ini mencegah validator menunggu untuk melihat apa yang dikatakan orang lain dan menyalin respons mereka, memaksa mereka untuk membuat penilaian independen. Mekanisme ini menjaga agar proses evaluasi adil dan memastikan bahwa imbalan diberikan kepada mereka yang benar-benar berusaha daripada mereka yang mencoba memanipulasi sistem.

Aspek penting lain dari sistem ini adalah bagaimana pengaruh validator berkembang seiring waktu. Validator “mengikat” ke model AI yang mereka yakini kuat, dan ikatan ini meningkat saat mereka terus membuat evaluasi yang benar. Kekuatan ikatan ini menentukan seberapa banyak seorang validator menghasilkan dari kesuksesan model AI yang mereka dukung. Jika seorang validator secara konsisten mengidentifikasi model AI berkualitas tinggi secara dini, imbalan mereka akan menggandakan dari waktu ke waktu ketika model-model tersebut mendapatkan pengakuan. Namun, jika mereka sering salah menilai kualitas, pengaruh mereka melemah, dan imbalan mereka berkurang.

Pemilik subnet memiliki kendali atas seberapa ketat atau fleksibel sistem ini dengan mengatur sebuah pengaturan yang disebut liquid_alpha_enabledPengaturan ini mengontrol seberapa besar pengaruh validator bergeser sebagai respons terhadap konsensus jaringan. Jika diatur ke level yang lebih tinggi, validator yang sering sesuai dengan konsensus mendapatkan pengaruh lebih cepat, dan mereka yang menyimpang kehilangan pengaruh lebih cepat. Jika diatur lebih rendah, sistem lebih memaafkan, memberikan validator lebih banyak ruang untuk mengembangkan penilaian mereka. Ini memberi pemilik subnet kemampuan untuk menyesuaikan keadilan dan responsifitas sistem sesuai dengan kebutuhan subnet spesifik mereka.

Pendekatan ini memastikan bahwa validator yang berusaha dan melakukan evaluasi dengan bijaksana akan dihargai secara tepat. Alih-alih formula tetap yang dapat dieksploitasi atau ketinggalan zaman, sistem real-time ini memastikan bahwa imbalan didasarkan pada akurasi dan keterlibatan yang berkelanjutan. Validator yang mencoba memanipulasi hasil atau memperpendek jalur kehilangan pengaruh, sementara mereka yang memberikan penilaian yang berguna mendapatkan lebih banyak dari waktu ke waktu.

Sorotan

• Dynamic TAO mengubah cara subnets dinilai dengan mendistribusikan pengambilan keputusan di seluruh jaringan.
• Validator memeriksa kualitas output AI dan memengaruhi bagaimana imbalan TAO didistribusikan.
• Commit-reveal mencegah validator dari menyalin skor satu sama lain, memastikan evaluasi yang jujur.
• Bobot berbasis konsensus meningkatkan keadilan imbalan validator dengan menyesuaikan peringkat secara real time.
• Sistem-sistem ini bekerja bersama untuk menciptakan ekosistem AI yang transparan, kompetitif, dan terdesentralisasi.