Proof of Attribution (PoA) trong tiếng Trung là 归因证明, từ khóa chính là 可解释性 và 可支付性.

Nhiều người thấy thuật ngữ này đã cảm thấy đau đầu, nói một cách đơn giản, 归因证明 là làm rõ mối quan hệ giữa đầu ra của mô hình và dữ liệu huấn luyện. Mục đích là để AI biết ai là người cung cấp dữ liệu và đã cung cấp dữ liệu gì, đây là chìa khóa của tính giải thích.

✍️Đối với mô hình lớn/nhỏ, có hai phương pháp归因:
💠梯度归因 (thích hợp cho mô hình nhỏ)
Tương tự như phương pháp hỏi bệnh của bác sĩ, ví dụ 'Nếu bệnh nhân không tiêm hormone, kết quả điều trị sẽ như thế nào?' hoặc 'Nếu phẫu thuật, liệu có thể chữa khỏi hoàn toàn không?'

Đưa vào AI, tức là muốn biết một mẫu huấn luyện cụ thể ảnh hưởng đến kết quả dự đoán của mô hình như thế nào, và giá trị cuối cùng thu được sẽ đại diện cho mức độ đóng góp của mẫu đó. Thích hợp cho các mô hình nhỏ được tinh chỉnh riêng cho cộng đồng.

💠Infini-gram归因 (thích hợp cho mô hình ngôn ngữ lớn)
Có thể tưởng tượng như một 'hệ thống kiểm tra đạo văn' cho bài báo, hệ thống giúp bạn tìm kiếm các đoạn tương tự trong tài liệu và đánh dấu chúng.

Tất cả nội dung dữ liệu huấn luyện được tích hợp thành một động cơ siêu mạnh, sau khi mô hình tạo ra một đoạn nội dung, nó sẽ tìm kiếm sự phù hợp trong động cơ. Nếu tìm thấy nội dung có độ phù hợp cao, thì xác định dữ liệu đã ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình (có đóng góp).

📙Mỗi tổ chức đều có cơ sở dữ liệu riêng, cơ sở dữ liệu độc quyền của OpenLedger được gọi là 'DataNet'

DataNet là một kho tài liệu chuyên đề, mọi nội dung dữ liệu đã đăng ký sẽ được lưu trữ trực tuyến, nhưng dữ liệu siêu dữ liệu và giá trị băm tương ứng sẽ được đưa lên chuỗi.

Thú vị là, bất kỳ thành viên nào trong cộng đồng cũng có thể bình luận/nghi ngờ về nội dung hiện có, mang đến cho tôi cảm giác như một 'Wikipedia trên chuỗi'.

🔆Đặc điểm của Payable cũng được thể hiện: chỉ cần dữ liệu bạn cung cấp có ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình AI trong một lần nào đó trong tương lai, bạn sẽ nhận được mức độ đóng góp, từ đó tiếp tục nhận được lợi nhuận.

🌟Nếu bạn thực sự đã đọc xong nội dung trên, bạn sẽ nhận ra tiềm năng của PoA là vô hạn. Nó sẽ giúp mô hình ghi lại thời gian, phiên bản, và dữ liệu được sử dụng cho mỗi lần huấn luyện và suy diễn, và có thể tinh chỉnh thêm phần thưởng và trọng số quản trị dựa trên các nhãn như lĩnh vực, chất lượng, v.v.