A técnica de rastreamento "digital fingerprint" proposta pela Sentient AGI tem como núcleo profissional um mecanismo de proteção de direitos autorais e rastreamento baseado na extração de características de comportamento do modelo e na ligação de identificação verificável. O objetivo é integrar um identificador de identidade que não possa ser facilmente removido ou falsificado em modelos de inteligência artificial de Código aberto, garantindo assim que os direitos dos contribuidores do modelo possam ser rastreados e verificados em um ambiente de compartilhamento aberto.

Especificamente, esta tecnologia inclui os seguintes aspectos-chave:

🔩 Mecanismo central: incorporação e vinculação de características

O núcleo da tecnologia está na fase de treinamento do modelo, onde uma série única de "pares chave-resposta" (Key-Response Pairs) é injetada sistematicamente no modelo. Esses pares de chaves se acoplam profundamente aos parâmetros do modelo durante o processo de treinamento, formando uma "impressão digital" intrínseca e difícil de separar. Ao contrário das marcas d'água digitais tradicionais que escondem informações nos dados, esse método codifica diretamente as características de identificação na lógica de decisão e nos padrões de comportamento do modelo.

🛡️ Características chave: robustez e capacidade de resistência a interferências

Um sistema de impressão digital eficaz deve ter uma robustez poderosa. A Sentient afirma que sua tecnologia de impressão digital tem uma probabilidade extremamente baixa de que a impressão digital seja removida, mesmo após o ajuste fino (Fine-tuning) do modelo (por exemplo, <0.01%). Isso significa que as informações da impressão digital não estão simplesmente anexadas à superfície do modelo, mas estão profundamente integradas em seu grafo computacional (Computational Graph), conseguindo resistir a um certo grau de modificações e ataques, semelhante ao conceito de resistência a colisões (Collision Resistance) na criptografia.

🔍 Processo de verificação: caminho de auditoria rastreável

Quando é necessário verificar a propriedade de um modelo, o verificadores (Verifier) utilizará perguntas de chave predefinidas para consultar o modelo. O modelo, com base na lógica única gerada pelo seu interior moldado por impressões digitais, irá gerar uma resposta que será comparada com a resposta esperada. Este processo de verificação pode formar uma trilha de auditoria completa em cadeia (On-chain Audit Trail), ligando a instância do modelo à sua identidade original registada na blockchain, permitindo a rastreabilidade.

⚖️ Valor da aplicação: resolver os principais pontos problemáticos da Código aberto AI

A principal aplicação desta tecnologia é resolver o problema de atribuição de modelos (Model Attribution) e incentivo aos contribuintes na área de AI de Código aberto. Ela permite que os desenvolvedores abram com segurança os seus modelos, ao mesmo tempo em que preservam os seus direitos de propriedade intelectual e de compartilhamento de benefícios econômicos, proporcionando a base técnica para a monetização (Monetizability) imaginada no ecossistema Sentient.

Em suma, a técnica de rastreamento de impressões digitais digitais do Sentient AGI pode ser entendida como uma estrutura técnica para construir identidades digitais verificáveis para modelos de IA. Ela tenta estabelecer um sistema sustentável de retorno de contribuição, combinando a ideia de autenticação de identidade em criptografia com as características comportamentais de modelos de aprendizado de máquina, ao mesmo tempo em que promove a colaboração aberta em IA.
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