0G Labs, Şeffaflık ve Güven Sağlamak İçin Merkezi Olmayan AI Sistemi Kuruyor

Yapay zeka (AI), finans ve sağlık gibi farklı sektörlerde giderek yaygınlaşıyor; burada şeffaflık ve güvenilirlik kritik öneme sahip. Mevcut merkezi AI sistemleri, veri izlenebilirliğinin eksikliği ve modellerinin belirsizliği nedeniyle eleştiriliyor. 0G Labs'taki İcra Direktörü (CEO) Michael Heinrich, bu sorunları çözmek için merkeziyetsiz bir AI altyapısı kurmayı hedefliyor. Eğitim verilerini on-chain ile kriptografik kanıtlarla bağlayarak şeffaf hale getirmek ve yanlış bilgilendirmeyi önlemekle ilgileniyor.

0G, merkeziyetsiz AI'nin bolluk, şeffaflık ve adalet sağladığı bir geleceği öngörmektedir. Verileri on-chain olarak sabitleyerek ve hesaplamayı demokratikleştirerek, 0G’nin DeAIOS'u AI'nin herkesin hizmetinde olduğu bir kıtlık sonrası toplumu açığa çıkarabilir. @michaelh_0g, nasıl olacağını açıklıyor👇

— 0G Labs (Sonsuz AI'nin Evi) (@0G_labs) 3 Kasım 2025

Heinrich, model doğruluğunun yüksek kaliteli ve izlenebilir veri setlerine bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Güvenilir veri kökeni olmadan, AI sistemleri halüsinasyonlara ve önyargılara daha yatkın hale gelir. Önerilen merkeziyetsiz model, veri kaynakları ve güncellemelerin doğrulanabilir bir kaydını sunarak, değişmez veri izleri içermektedir. Bu sistem, AI uygulamalarının sürekli evrilen veri setleri arasında bütünlüğü ve güvenilirliği korumasını sağlar.

0G Labs, Ölçeklenebilir ve Uygun Fiyatlı Bir Hesaplama Pazarını Öneriyor

Heinrich'in 0G Laboratuvarları, ilk merkeziyetsiz AI işletim sistemi olarak adlandırdığı (DeAIOS)'i oluşturuyor. Bu, büyük AI veri setleri için ölçeklenebilir, on-chain veri depolama sağlar ve doğrulanabilir kökeni mümkün kılar. Sistem ayrıca merkezi bulut hizmetlerini ortadan kaldırmayı ve geliştirme harcamalarını minimize etmeyi amaçlayan izin gerektirmeyen bir hesaplama pazarı da sunmaktadır.

Aksi takdirde, 0G Labs, Dilocox çerçevesi aracılığıyla büyük AI modellerinin eğitiminde büyük bir verimlilik artışı sağlamıştır. Bu yöntemle, merkeziyetsiz kümelerle 100 milyar parametreli dil modellerini eğitmek mümkün olmaktadır. Şirket, bu yöntemle eğitim verimliliğinin geleneksel yöntemlere kıyasla 350 katından fazla arttığını iddia etmektedir.

Ödül Tabanlı Tasarım ve MitiGate Kötüye Kullanımına Açık Erişim

AI teknolojileri, derin sahtecilikler ve ses kopyalamaları da dahil olmak üzere, sorunları aşmak için 0G Labs, insan farkındalığı ve sistem mimarisi konusunu vurgulamaktadır. Zararlı uygulamaların önlenmesinde önemli unsurlar arasında kamu eğitimi ve küresel standartlar bulunmaktadır. Ancak 0G Labs içindeki merkeziyetsiz sistemler, mali kesme sistemi aracılığıyla kötü niyetli eylemlere de ceza vermektedir.

Heinrich'in açık kaynaklı AI modellerini desteklemesinin nedeni, açık kaynaklı bir kontrol mekanizması sağlamak ve kara kutu sistemleri ile ilgili riskleri en aza indirmektir. Açık eğitim kayıtları ve değiştirilemez günlükler, toplulukların modellerin nasıl oluşturulduğunu ve kullanıldığını bilmesini ve takip etmesini sağlayacaktır. 0G Labs, teşvikleri hizalayacak ve işbirlikçi bir geliştirme sürecini teşvik edeceği için, tekelcilerin gücünü azaltmaya ve daha güvenli AI inovasyonuna olanak tanıyacaktır.