OpenLedger ist eine Blockchain-basierte Plattform, die die Probleme von Transparenz, Attribution und fairer Vergütung in der KI-Entwicklung angeht, indem sie die Monetarisierung und dezentrale Nutzung von Daten, Modellen und KI-Agenten ermöglicht. Gegründet von Pryce Adade-Yebesi, Ashtyn Bell und Ram Kumar im Jahr 2024, hat die Plattform 8 Millionen USD von Polychain Capital und Borderless Capital gesammelt, um die erste KI-Blockchain mit Proof of Attribution zu entwickeln.
Wenn ich ein neues Projekt unter die Lupe nehme, ist eines der ersten Dinge, die ich mir anschaue, das Team dahinter. Auch wenn einige Krypto-Projekte von der Anonymität ihrer Gründer profitieren, gibt der Hintergrund der Creator oft Aufschluss über die langfristige Vision und das Erfolgspotenzial des Projekts.
Das OpenLedger-Team besteht laut ihrer Website und offiziellen Dokumentation aus einer vielfältigen Gruppe von Experten in den Bereichen Blockchain-Entwicklung, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Obwohl spezifische Namen in der dezentralen Szene oft nicht veröffentlicht werden, um die gemeinschaftlich geführte Projektnatur zu betonen, zeigen ihre öffentlichen Aktivitäten und Partnerschaften eine starke technische Grundlage. Ihr Fokus liegt nicht auf individuellen Persönlichkeiten, sondern auf dem Aufbau eines starken und gemeinschaftlich verwalteten Protokolls. Dieser Ansatz steht im Einklang mit dem zentralen Ethos von Web3 über Dezentralisierung, wo die Stärke des Projekts in der Gemeinschaft und dem Code liegt, nicht in einem zentralen Führungsteam.
Um die Mechanismen von OpenLedger zu verstehen, ist es wichtig, auf seine beiden Hauptkomponenten zu achten: Datanet und die Blockchain-Schicht. Nach der Durchsicht der technischen Übersicht des Projekts kann ich den Arbeitsablauf in mehrere einfache Schritte unterteilen.
Zuerst können Einzelpersonen oder Organisationen Daten auf die Plattform spenden, was OpenLedger als Datanet bezeichnet. Dies ist im Wesentlichen eine dezentralisierte Datenbank, die themenspezifisch ist. Zum Beispiel könnte ein Datanet für medizinische Bilddaten, Finanzmarktdaten oder sogar Spielverhaltensdaten erstellt werden. Der Schlüssel ist, dass die Beitragszahler weiterhin ein Maß an Eigentum und Kontrolle haben.
Jetzt können Entwickler oder Unternehmen, die ein spezielles KI-Modell trainieren möchten, auf dieses Datanet zugreifen. Sie nutzen die Plattform-Tools und zahlen Gebühren in OPEN-Token, um ihre Trainingsalgorithmen auf dezentralisierten Daten auszuführen. Die Blockchain-Schicht, die auf BSC aufgebaut ist, fungiert als Vertrauens- und Zahlungsschicht. Sie dokumentiert alle Transaktionen, Zugriffsberechtigungen für Daten und den Trainingsprozess des Modells transparent in einem unveränderlichen Ledger.
Zuletzt werden die Datenanbieter, die für das Training genutzt werden, mit OPEN-Token belohnt. Dies schafft eine starke Anreizschleife: Mehr qualitativ hochwertige Daten ziehen mehr KI-Entwickler an, was wiederum die Nachfrage nach OPEN-Token erhöht und die Datenanbieter belohnt. Der gesamte Prozess ist darauf ausgelegt, effizienter, sicherer und fairer zu sein als traditionelle zentrale KI-Entwicklungskanäle.
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