Метод "цифрових відбитків" запропонований Sentient AGI, основою якого є механізм захисту авторських прав та відстеження, що ґрунтується на видобутку характеристик поведінки моделі та перевірці ідентифікації. Він має на меті вбудувати в відкриті штучні інтелектуальні моделі ідентифікатор, який не можна легко видалити або підробити, щоб у середовищі відкритого обміну забезпечити можливість відстеження та перевірки прав учасників моделі.

Конкретно, ця технологія містить кілька ключових аспектів:

🔩 Основний механізм: вбудовування ознак та прив'язка

Основою цієї технології є етап навчання моделі, під час якого в модель систематично впроваджується набір унікальних "ключ-реакція" (Key-Response Pairs). Цей набір ключів під час навчання глибоко зв'язується з параметрами моделі, формуючи внутрішній, важко віддільний "відбиток пальця". На відміну від традиційних цифрових водяних знаків, які приховують інформацію в даних, цей метод безпосередньо кодує ідентифікаційні характеристики в логіці прийняття рішень і поведінкових патернах моделі.

🛡️ Ключові особливості: міцність та стійкість до перешкод

Ефективна система цифрових відбитків повинна мати високу стійкість. Sentient стверджує, що їх технологія відбитків пальців має дуже низьку ймовірність видалення відбитків навіть після подальшої тонкої настройки (Fine-tuning) (наприклад, <0.01%). Це означає, що інформація про відбитки пальців не просто прикріплюється до поверхні моделі, а глибоко інтегрована в її обчислювальний граф (Computational Graph), здатна витримувати певні зміни та атаки, подібно до концепції стійкості до колізій (Collision Resistance) в криптографії.

🔍 Процес верифікації: відстежуваний шлях аудиту

Коли потрібно перевірити приналежність моделі, перевіряючий (Verifier) використовує заздалегідь встановлені ключові питання для запиту до моделі. Модель генерує унікальну відповідь на основі логіки, що формується в її внутрішньому середовищі. Ця відповідь буде зіставлена з очікуваною відповіддю. Цей процес валідації може створити повну наявність аудиту в ланцюзі (On-chain Audit Trail), зв'язуючи екземпляр моделі з її оригінальною ідентифікацією, зареєстрованою в блокчейні, забезпечуючи можливість відстеження.

⚖️ Застосування цінності: вирішення основних проблем відкритого вихідного коду AI

Основним застосуванням цієї технології є вирішення проблеми атрибуції моделей (Model Attribution) та стимулювання учасників у відкритому вихідному коді (Відкритий вихідний код) у сфері штучного інтелекту. Це дозволяє розробникам безпечно відкривати свої моделі, зберігаючи при цьому свої права на інтелектуальну власність та права на поділ економічних вигод, що забезпечує технологічну основу для уявленої в екосистемі Sentient можливості монетизації (Monetizability).

Отже, цифровий відбиток Sentient AGI може бути зрозумілий як технологічна структура для створення перевіряємої цифрової ідентичності для моделей ШІ. Вона намагається поєднати ідеї ідентифікації з криптографії з поведінковими характеристиками моделей машинного навчання, намагаючись одночасно сприяти відкритій співпраці в ШІ та створити стійку систему винагород за внесок.
#Sentient Сенситивний AGI #KAITOAI
@SentientAGI @KaitoAI