Предложенный Sentient AGI метод «цифровых отпечатков» представляет собой профессиональное ядро, основанное на извлечении характеристик поведения модели и механизме защиты авторских прав с проверяемой идентификацией. Он направлен на то, чтобы встроить в открытые искусственные интеллект-модели идентификатор, который не может быть легко удален или подделан, тем самым обеспечивая отслеживание и верификацию прав contributors модели в условиях открытого обмена.

Конкретно, эта технология включает в себя несколько ключевых аспектов:

🔩 Основной механизм: встраивание признаков и связывание

Суть технологии заключается в стадии обучения модели, когда в модель систематически вводится набор уникальных «пар ключ-ответ» (Key-Response Pairs). Эти ключевые пары глубоко связываются с параметрами модели в процессе обучения, формируя некую внутреннюю, трудноотделимую «отпечаток». В отличие от традиционного цифрового водяного знака, который скрывает информацию в данных, этот метод непосредственно кодирует идентификационные характеристики в логике принятия решений и поведении модели.

🛡️ Ключевые особенности: надежность и помехозащищенность

Эффективная система цифровых отпечатков должна обладать высокой устойчивостью. Sentient утверждает, что их технология отпечатков имеет крайне низкую вероятность удаления отпечатка даже после последующей донастройки модели (например, <0.01%). Это означает, что информация об отпечатке не просто прикреплена к поверхности модели, а глубоко интегрирована в ее вычислительный граф, что позволяет ей противостоять определённому уровню модификаций и атак, аналогично концепции устойчивости к коллизиям в криптографии.

🔍 Процесс проверки: прослеживаемый аудиторский путь

Когда необходимо проверить принадлежность модели, проверяющий (Verifier) будет использовать заранее заданные ключевые вопросы для запроса к модели. Модель, основываясь на уникальном ответе, сгенерированном ее внутренней логикой, сформированной под воздействием отпечатка, будет сопоставлять его с ожидаемым ответом. Этот процесс верификации может формировать полный аудитный след в цепочке (On-chain Audit Trail), связывая экземпляр модели с ее первоначальной идентификацией, зарегистрированной в блокчейне, обеспечивая прослеживаемость.

⚖️ Применение ценности: решение основных проблем открытого исходного кода ИИ

Основное применение этой технологии заключается в решении проблемы атрибуции моделей (Model Attribution) и стимуляции участников в области открытого исходного кода (Открытый исходный код) AI. Она позволяет разработчикам безопасно открывать свои модели, сохраняя при этом свои права на интеллектуальную собственность и долю в экономических интересах, что обеспечивает технологическую основу для предполагаемой монетизации (Monetizability) в экосистеме Sentient.

В общем, технология отслеживания цифровых отпечатков Sentient AGI можно понимать как рамочную технологию для создания проверяемой цифровой идентификации AI моделей. Она пытается, сочетая идеи идентификации из криптографии с характерными особенностями поведения моделей машинного обучения, установить устойчивую систему вознаграждения за вклад, одновременно способствуя сотрудничеству в области открытого исходного кода AI.
#Sentient Сентиментальный AGI #KAITOAI
@SentientAGI @KaitoAI