人工智能已经达到一个转折点。在各个行业，从金融和医疗到教育和治理，AI系统正在大规模部署。但随着采用而来的还有问责制。世界各地的监管机构正在迅速采取行动，以应对不透明模型、偏见数据集和黑箱决策所带来的风险。对于企业来说，合规不再是可选的——它是决定AI是否能够安全和可持续采用的关键因素。
这是地方$OPEN 进来了。开放账本(OpenLedger)并不将自己定位为另一个区块链实验或投机性人工智能项目，而是引入了一种以合规为首的基础设施，使可验证性成为智能的核心。通过将透明度、治理和可审计性嵌入其基础中，它旨在使人工智能与全球监管框架保持一致，并建立企业和政府所需的信任。
黑箱人工智能的问题
当前的人工智能模型存在一个根本缺陷：不透明性。大多数系统是在大量未经验证的数据集上训练的，这使得追踪其来源或确保合法使用变得不可能。当这些模型生成输出时，责任链断裂——谁对错误、偏见或版权侵犯负责？采用这些工具的企业面临根据GDPR、HIPAA或即将到来的欧盟人工智能法案而产生的罚款风险。对于监管者来说，执法变得困难，因为这些模型无法被解释或审计。
这种缺乏透明度削弱了信心。医疗服务提供者对无法证明诊断如何形成的人工智能感到犹豫。银行担心可能违反反洗钱法的模型。创作者反对使用未授权数据的生成性人工智能。没有信任，人工智能的采用就会减缓，无论技术多么先进。
全球监管转变
在全球范围内，各国政府正在果断行动：
欧盟：欧盟人工智能法案对所有高风险人工智能系统强制要求可解释性、数据集来源和治理的严格要求。
美国：像人工智能权利法案和行业特定指南这样的框架专注于公平、透明度和责任。
中国：监管要求披露训练数据集和算法设计，加强国家主导的监督。
其他司法管辖区：从加拿大到日本的国家正在引入类似原则，围绕问责和透明度进行调整。
信息明确：没有透明度的人工智能系统无法扩展。寻求使用它们的企业需要可验证的基础设施，以证明在多个司法管辖区的合规性。
开放账本的合规优先基础设施
开放账本直接应对这些挑战，提供一个专为信任中心的人工智能而设计的以太坊第二层网络。其关键创新包括：
归属证明：每个数据点和模型贡献都是可追溯和记录的，确保合法归属并减少企业责任。
数据网络：去中心化和受治理的数据集，贡献者保持控制，企业获得合规的、可审计的数据池。人工智能工作室与模型工厂：开发和部署管道，每一步都被记录、透明，并可供监管者审计。
自适应治理：质押和投票系统，使网络能够与新的全球法规同步演变。
可扩展基础设施：建立在以太坊第二层上，确保在不产生高昂成本的情况下实现合规。
将合规性转变为机会
通过将合规性嵌入其架构，开放账本不仅解决了监管挑战——它还解锁了新的机会。
医疗保健：提供者可以在保持HIPAA合规的同时部署人工智能，保护患者数据，并证明模型的可解释性。
金融：银行和金融科技平台可以在降低法律风险的同时满足巴塞尔协议III和MiFID II标准。
创意产业：艺术家和权利持有者受益于确保在生成性人工智能时代公平补偿的归属系统。
教育：学校和大学获得尊重学生数据隐私的透明辅导系统。公共治理：政府可以在不担心侵蚀公众信任的情况下采用人工智能用于公民服务。
范式转变：开放账本不仅在构建另一个去中心化网络——它正在为受监管的人工智能经济奠定基础。它的设计使信任成为一项特性，而不是事后考虑。通过将黑箱系统转变为可审计、透明的基础设施，它使企业、监管者和创新者能够共同合作，而不是相互对立。
随着人工智能的采用加速，未来将属于能够将创新与合规结合的平台。@OpenLedger 正在将自己定位为这一支柱：一个企业可以构建、监管机构可以信任、社会可以受益的基础设施。
