0G Labs створює децентралізовану AI-систему для забезпечення прозорості та довіри

Штучний інтелект (AI) все більше поширюється в різних секторах, таких як фінанси та охорона здоров'я, де прозорість і надійність є критично важливими. Поточні централізовані системи ШІ піддаються критиці за відсутність відслідковуваності даних і непрозорість своїх моделей. Майкл Хайнріх, генеральний директор (CEO) компанії 0G Labs, має намір вирішити ці проблеми, створивши децентралізовану інфраструктуру ШІ. Він зацікавлений у з'єднанні даних про навчання у блокчейні з криптографічними доказами, щоб зробити це прозорим і уникнути дезінформації.

0G уявляє майбутнє, де децентралізований ШІ забезпечує достаток, прозорість і справедливість. Закріплюючи дані у блокчейні та демократизуючи обчислення, DeAIOS від 0G може відкрити суспільство після дефіциту, де ШІ служить усім. @michaelh_0g пояснює, як👇

— 0G Labs (Дім Безмежного ШІ) (@0G_labs) 3 листопада 2025

Генріх підкреслює, що точність моделі залежить від якісних і відстежуваних наборів даних. Без надійного походження даних системи штучного інтелекту більш схильні до галюцинацій і упередженості. Запропонована децентралізована модель включає незмінні сліди даних, що пропонують перевіряємий запис джерел даних і оновлень. Ця система дозволяє застосуванням ШІ підтримувати цілісність і надійність у постійно змінюваних наборах даних.

0G Labs пропонує масштабований та доступний ринок обчислень

0G Labs Генріха створює те, що він називає першою децентралізованою операційною системою штучного інтелекту (DeAIOS). Вона забезпечує масштабоване, у блокчейні зберігання даних для великих наборів даних ШІ та дозволяє перевіряти походження. Система також має бездозвільний ринок обчислень, який має на меті усунути централізовані хмарні сервіси та мінімізувати витрати на розробку.

В іншому випадку, 0G Labs досягли значного підвищення ефективності в навчанні великих AI-моделей через свою платформу Dilocox. Завдяки цьому методу можливо навчати мовні моделі з 100 мільярдами параметрів за допомогою децентралізованих кластерів. Компанія стверджує, що цей метод підвищив ефективність навчання більш ніж у 350 разів в порівнянні з традиційними методами.

Дизайн на основі винагород та відкритий доступ до зловживань MitiGate

Щоб подолати проблему технологій штучного інтелекту, включаючи глибокі підробки та клонування голосу, 0G Labs підкреслює питання людської обізнаності та архітектури системи. Серед основних елементів у запобіганні шкідливим застосункам є громадська освіта та глобальні стандарти. Проте децентралізовані системи в 0G Labs також передбачають покарання за злочинні дії через фінансову систему знищення.

Причина, чому Гайнрих підтримує моделі штучного інтелекту з відкритим кодом, полягає в забезпеченні механізму контролю з відкритим кодом та мінімізації ризиків, пов'язаних із системами «чорного ящика». Відкриті записи навчання та незмінні журнали дозволять спільнотам дізнаватися та відстежувати, як моделі створюються та використовуються. Оскільки 0G Labs погодить інтереси та сприятиме процесу спільної розробки, це допоможе зменшити владу монополій і дозволить безпечнішій інновації в галузі штучного інтелекту.