Das erste Mal, als ich "wirtschaftliche Sicherheit" in einem Whitepaper gelesen habe, ehrlich gesagt, habe ich größtenteils darüber hinweg gelesen.
Es fühlte sich an wie eine dieser Phrasen, die rigoros klingt, aber selten von einem tatsächlichen Mechanismus unterstützt wird.
Das durch EigenLayer unterstützte Slashing ist der Teil des Designs von OpenGradient, der mich tatsächlich dazu gebracht hat, den Mechanismus zu lesen, anstatt die Marketingzeilen darum herum.
Hier ist die grundlegende Form davon.
Node-Betreiber, die Inferenz durchführen, setzen OPG als Sicherheit.
Wenn ein Node ein Ergebnis produziert, das nicht mit dem übereinstimmt, was das Modell hätte produzieren sollen – falsche Berechnung, manipuliertes Ergebnis, eine faule Abkürzung – ist diese Sicherheit gefährdet, geschlachtet zu werden.
An sich keine neue Idee.
Proof-of-Stake-Netzwerke verwenden seit Jahren Slashing für Fehlverhalten von Validierern.
Was anders ist, ist die Anwendung derselben Logik speziell auf AI-Ausgaben, wo "lief das tatsächlich korrekt" früher im Grunde unverfälscht war.
Ich komme immer wieder darauf zurück, warum das für AI mehr zählt als für die meisten anderen Dinge on-chain.
Eine schlechte Finanztransaktion wird schnell erkannt – das Ledger lügt nicht.
Eine schlechte AI-Ausgabe, ohne Möglichkeit zu überprüfen, was im Modell passiert ist, könnte einem unehrlichen Node ermöglichen, unendlich Abkürzungen zu nehmen, ohne dass jemand downstream jemals etwas merkt.
Echte wirtschaftliche Kosten an ungültige Ausführungen zu binden, schließt diese Lücke.
Betrug hört auf, kostenlos zu sein.
Es wird zu einer Wette gegen deine eigene Sicherheit.
Die offene Frage für mich ist, ob die Strafe tatsächlich groß genug ist, um das, was ein Node durch Abkürzungen im großen Stil spart, zu überwiegen.
Slashing schreckt nur ab, wenn es teurer ist, erwischt zu werden, als es jemals gekostet hat zu betrügen – und das ist eine wirtschaftliche Kalibrierungsfrage, keine architektonische.
@OpenGradient #OPG $OPG
Es fühlte sich an wie eine dieser Phrasen, die rigoros klingt, aber selten von einem tatsächlichen Mechanismus unterstützt wird.
Das durch EigenLayer unterstützte Slashing ist der Teil des Designs von OpenGradient, der mich tatsächlich dazu gebracht hat, den Mechanismus zu lesen, anstatt die Marketingzeilen darum herum.
Hier ist die grundlegende Form davon.
Node-Betreiber, die Inferenz durchführen, setzen OPG als Sicherheit.
Wenn ein Node ein Ergebnis produziert, das nicht mit dem übereinstimmt, was das Modell hätte produzieren sollen – falsche Berechnung, manipuliertes Ergebnis, eine faule Abkürzung – ist diese Sicherheit gefährdet, geschlachtet zu werden.
An sich keine neue Idee.
Proof-of-Stake-Netzwerke verwenden seit Jahren Slashing für Fehlverhalten von Validierern.
Was anders ist, ist die Anwendung derselben Logik speziell auf AI-Ausgaben, wo "lief das tatsächlich korrekt" früher im Grunde unverfälscht war.
Ich komme immer wieder darauf zurück, warum das für AI mehr zählt als für die meisten anderen Dinge on-chain.
Eine schlechte Finanztransaktion wird schnell erkannt – das Ledger lügt nicht.
Eine schlechte AI-Ausgabe, ohne Möglichkeit zu überprüfen, was im Modell passiert ist, könnte einem unehrlichen Node ermöglichen, unendlich Abkürzungen zu nehmen, ohne dass jemand downstream jemals etwas merkt.
Echte wirtschaftliche Kosten an ungültige Ausführungen zu binden, schließt diese Lücke.
Betrug hört auf, kostenlos zu sein.
Es wird zu einer Wette gegen deine eigene Sicherheit.
Die offene Frage für mich ist, ob die Strafe tatsächlich groß genug ist, um das, was ein Node durch Abkürzungen im großen Stil spart, zu überwiegen.
Slashing schreckt nur ab, wenn es teurer ist, erwischt zu werden, als es jemals gekostet hat zu betrügen – und das ist eine wirtschaftliche Kalibrierungsfrage, keine architektonische.
@OpenGradient #OPG $OPG