La técnica de trazabilidad "huella digital" propuesta por Sentient AGI tiene como núcleo profesional un mecanismo de protección de derechos de autor y trazabilidad basado en la extracción de características de comportamiento del modelo y la vinculación de identificación verificable. Su objetivo es incrustar una identificación que no pueda ser fácilmente eliminada o falsificada en modelos de inteligencia artificial de Código abierto, garantizando así que los derechos de los contribuyentes del modelo puedan ser rastreados y verificados en un entorno de compartición abierta.

En concreto, esta tecnología incluye los siguientes aspectos clave:

🔩 Mecanismo central: incrustación y vinculación de características

El núcleo de esta tecnología radica en la fase de entrenamiento del modelo, donde se inyecta sistemáticamente en el modelo un conjunto único de "pares clave-respuesta" (Key-Response Pairs). Este conjunto de claves se acopla profundamente con los parámetros del modelo durante el proceso de entrenamiento, formando una "huella" intrínseca y difícil de despojar. A diferencia de las marcas de agua digitales tradicionales que ocultan información en los datos, este método codifica directamente las características de identificación en la lógica de decisión y los patrones de comportamiento del modelo.

🛡️ Características clave: robustez y capacidad de resistencia a interferencias

Un sistema de huellas digitales efectivo debe tener una robustez poderosa. Sentient afirma que su tecnología de huellas digitales tiene una probabilidad muy baja de que las huellas sean eliminadas incluso si el modelo se ajusta posteriormente (Fine-tuning) (por ejemplo, <0.01%). Esto significa que la información de la huella digital no se adhiere simplemente a la superficie del modelo, sino que está profundamente integrada en su gráfico computacional (Computational Graph), lo que le permite resistir cierto grado de modificaciones y ataques, similar al concepto de resistencia a colisiones (Collision Resistance) en criptografía.

🔍 Proceso de verificación: ruta de auditoría trazable

Cuando se necesita verificar la pertenencia de un modelo, el verificador (Verifier) iniciará una consulta al modelo utilizando preguntas de clave preestablecidas. La respuesta única generada por el modelo, basada en la lógica moldeada por su huella digital interna, se emparejará con la respuesta esperada. Este proceso de verificación puede formar una cadena completa de auditoría en la cadena (On-chain Audit Trail), vinculando la instancia del modelo con su identidad original registrada en la blockchain, logrando trazabilidad.

⚖️ Valor de la aplicación: resolver el núcleo de los problemas del Código abierto AI

La principal aplicación de esta tecnología es abordar el problema de la atribución de modelos (Model Attribution) y la incentivación de los contribuyentes en el campo de la IA de Código abierto. Permite a los desarrolladores abrir sus modelos de forma segura, al tiempo que retienen sus derechos de propiedad intelectual y de participación en los beneficios económicos, proporcionando una base técnica para la monetización (Monetizability) concebida en el ecosistema de Sentient.

En resumen, la técnica de rastreo de huellas digitales de Sentient AGI se puede entender como un marco técnico para construir identidades digitales verificables para modelos de IA. Intenta establecer un sistema sostenible de retribución por contribuciones al combinar la idea de autenticación de identificación en criptografía con las características de comportamiento de los modelos de aprendizaje automático, mientras promueve la colaboración de código abierto en IA.
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