0G Labs Membangun Sistem AI Terdesentralisasi untuk Menjamin Transparansi dan Kepercayaan

Kecerdasan buatan (AI) semakin menyebar di berbagai sektor seperti keuangan dan kesehatan, di mana transparansi dan keandalan sangat penting. Sistem AI terpusat saat ini menghadapi kritik karena kurangnya keterlacakan data dan ketidakjelasan model mereka. Michael Heinrich, Chief Executive Officer (CEO) di 0G Labs, berencana untuk menyelesaikan masalah ini dengan membangun infrastruktur AI terdesentralisasi. Dia tertarik untuk menghubungkan data tentang pelatihan on-chain dengan bukti kriptografi untuk membuatnya transparan dan menghindari informasi yang salah.

0G membayangkan masa depan di mana AI terdesentralisasi mendorong kelimpahan, transparansi, dan keadilan. Dengan mengikat data on-chain dan mendemokratisasi komputasi, DeAIOS 0G dapat membuka masyarakat pasca-kelangkaan di mana AI melayani semua orang. @michaelh_0g menjelaskan bagaimana👇

— 0G Labs (Rumah AI Tak Terbatas) (@0G_labs) 3 November 2025

Heinrich menekankan bahwa akurasi model tergantung pada dataset berkualitas tinggi dan dapat dilacak. Tanpa asal data yang dapat diandalkan, sistem AI lebih rentan terhadap halusinasi dan bias. Model terdesentralisasi yang diusulkan mencakup jejak data yang tidak dapat diubah, menawarkan catatan yang dapat diverifikasi tentang sumber data dan pembaruan. Sistem ini memungkinkan aplikasi AI untuk menjaga integritas dan keandalan di seluruh dataset yang terus berkembang.

0G Labs Mengusulkan Pasar Komputasi yang Dapat Diskalakan dan Terjangkau

0G Labs Heinrich menciptakan apa yang mereka sebut sebagai sistem operasi AI terdesentralisasi pertama (DeAIOS). Ini menyediakan penyimpanan data yang dapat diskalakan, on-chain untuk dataset AI besar dan memungkinkan asal-usul yang dapat diverifikasi. Sistem ini juga memiliki pasar komputasi tanpa izin yang bertujuan untuk menghilangkan layanan cloud terpusat dan meminimalkan pengeluaran pengembangan.

Jika tidak, 0G Labs telah memperoleh peningkatan efisiensi yang besar dalam melatih model AI besar melalui kerangka kerja Dilocox. Dengan metode ini, adalah mungkin untuk melatih model bahasa dengan 100 miliar parameter dengan cluster terdesentralisasi. Perusahaan mengklaim bahwa metode ini telah meningkatkan efisiensi pelatihan lebih dari 350 kali dibandingkan dengan metode tradisional.

Desain Berbasis Reward dan Akses Terbuka untuk Penyalahgunaan MitiGate

Untuk mengatasi masalah teknologi AI, termasuk deepfake dan cloning suara, 0G Labs menyoroti isu kesadaran manusia dan arsitektur sistem. Di antara elemen utama dalam pencegahan aplikasi berbahaya, terdapat pendidikan publik dan standar global. Namun, sistem terdesentralisasi dalam 0G Labs juga memberikan hukuman terhadap tindakan jahat melalui sistem pemotongan finansial.

Alasan Heinrich mendukung model AI sumber terbuka adalah untuk menyediakan mekanisme kontrol sumber terbuka dan meminimalkan risiko yang terkait dengan sistem kotak hitam. Catatan pelatihan terbuka dan log yang tidak dapat diubah akan memungkinkan komunitas untuk mengetahui dan melacak bagaimana model dibuat dan digunakan. Karena 0G Labs akan menyelaraskan insentif dan mempromosikan proses pengembangan kolaboratif, ini akan membantu mengurangi kekuatan monopoli dan memungkinkan inovasi AI yang lebih aman.