0G Labs создает децентрализованную AI-систему для обеспечения прозрачности и доверия

Искусственный интеллект (AI) все больше распространяется по различным секторам, таким как финансы и здравоохранение, где прозрачность и надежность имеют критическое значение. Текущие централизованные системы ИИ подвергаются критике за недостаток отслеживаемости данных и непрозрачность своих моделей. Майкл Хайнрих, Генеральный директор (CEO) в 0G Labs, намерен решить эти проблемы, создавая децентрализованную инфраструктуру ИИ. Он заинтересован в соединении данных о тренировке в блокчейне с криптографическими доказательствами, чтобы сделать это прозрачным и избежать дезинформации.

0G видит будущее, в котором децентрализованный ИИ способствует изобилию, прозрачности и справедливости. Закрепляя данные в блокчейне и демократизируя вычисления, DeAIOS от 0G может открыть общество постдефицита, где ИИ служит всем. @michaelh_0g объясняет, как👇

— 0G Labs (Дом Бесконечного ИИ) (@0G_labs) 3 ноября 2025 года

Хейнрих подчеркивает, что точность модели зависит от качественных и отслеживаемых наборов данных. Без надежного происхождения данных системы ИИ более подвержены галлюцинациям и предвзятости. Предложенная децентрализованная модель включает неизменяемые следы данных, предлагая проверяемую запись источников данных и обновлений. Эта система позволяет приложениям ИИ поддерживать целостность и надежность в постоянно меняющихся наборах данных.

0G Labs предлагает масштабируемый и доступный рынок вычислительных услуг

0G Labs Генриха создает то, что он называет первой децентрализованной операционной системой ИИ (DeAIOS). Она предоставляет масштабируемое, в блокчейне хранилище данных для больших наборов данных ИИ и позволяет проверять происхождение. Система также имеет рынок вычислений без разрешений, целью которого является устранение централизованных облачных услуг и минимизация затрат на разработку.

В противном случае, 0G Labs достигла значительного повышения эффективности в обучении крупных AI моделей с помощью своей платформы Dilocox. С помощью этого метода возможно обучать языковые модели с 100 миллиардами параметров с использованием децентрализованных кластеров. Компания утверждает, что метод увеличил эффективность обучения более чем в 350 раз по сравнению с традиционными методами.

Дизайн на основе вознаграждений и открытый доступ к злоупотреблениям MitiGate

Чтобы преодолеть проблему технологий ИИ, включая дипфейки и клонирование голоса, 0G Labs подчеркивает важность человеческой осведомленности и архитектуры системы. Среди основных элементов предотвращения вредоносных приложений находятся общественное образование и глобальные стандарты. Децентрализованные системы 0G Labs, однако, также предусматривают наказания за злонамеренные действия через финансовую систему slash.

Причина, по которой Генрих поддерживает модели открытого исходного кода ИИ, заключается в предоставлении механизма контроля с открытым исходным кодом и минимизации рисков, связанных с системами черного ящика. Открытые записи обучения и неизменяемые журналы позволят сообществам знать и отслеживать, как создаются и используются модели. Поскольку 0G Labs будет согласовывать стимулы и способствовать совместному процессу разработки, это поможет уменьшить силу монополий и позволит инновациям в области ИИ быть более безопасными.