gateLive AMA Recap-OriginTrail

Q1: OriginTrail là gì?

OriginTrail là một hệ sinh thái xây dựng một Internet có thể xác minh cho trí tuệ nhân tạo, cung cấp một khung việc bao trùm bao gồm các thách thức của thế giới trong thời đại trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như ảo giác, độ lệch và sụp đổ mô hình, bằng cách đảm bảo nguồn gốc và khả năng xác minh của dữ liệu được sử dụng bởi các hệ thống trí tuệ nhân tạo. OriginTrail được sử dụng bởi các nhà lãnh đạo toàn cầu như Tổ chức Tiêu chuẩn Anh, Đường sắt Liên bang Thụy Sĩ, Mạng Kiểm tra Tuân thủ Nhà cung cấp (SCAN), đại diện cho hơn 40% nhập khẩu Mỹ và một số liên minh được tài trợ bởi Liên minh châu Âu và những người khác. Được tư vấn bởi người đoạt giải Turing, Tiến sĩ Bob Metcalfe, nổi tiếng với định luật tác động mạng, nhóm Trace Labs (nhà phát triển chính của OriginTrail) đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy một trí tuệ nhân tạo càng trở nên bao trùm, minh bạch và phi tập trung hơn.

Q2: Có những trường hợp sử dụng thực tế nào của OriginTrail?

Ban đầu được áp dụng trong chuỗi cung ứng toàn cầu để cung cấp một trung tâm chia sẻ dữ liệu đáng tin cậy, công nghệ của OriginTrail ngày càng quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm token hóa tài sản, xây dựng, chăm sóc sức khỏe, thế giới ảo, và nhiều lĩnh vực khác do khả năng xác thực và bảo mật thông tin của nó.

(1) Trong lĩnh vực chuỗi cung ứng, BSI và SCAN đang sử dụng OriginTraill để đảm bảo tính toàn vẹn của các cuộc kiểm toán bảo mật cho một số nhà nhập khẩu lớn nhất của Mỹ.

(2)BSI cũng đang tận dụng công nghệ OriginTrail để hỗ trợ Luồng các hàng hóa qua biên giới Anh.

(3)Hãng Đường sắt Liên bang Thụy Sĩ đang sử dụng OriginTrail để đảm bảo an toàn cho việc đi lại bằng tàu hỏa bằng cách theo dõi từng mảnh vật liệu đường ray.

(4)Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, OriginTrail được sử dụng để đảm bảo rằng thuốc được quyên góp đến đúng bệnh nhân dự kiến, ngay cả trong môi trường phức tạp.

(5) Trong xây dựng, công nghệ OriginTrail được sử dụng để xây dựng cơ sở kiến thức đáng tin cậy nhằm cải thiện hiệu quả, giảm lỗi và tăng cường tính minh bạch và niềm tin, từ đó dẫn đến các dự án xây dựng bền vững hơn.

(6) Trong vũ trụ ảo Metaverse, OriginTrail được tích hợp với Traverse - một dự án kể chuyện sử dụng Graph NFT để mang đến trải nghiệm kể chuyện sâu sắc và tuyệt vời.

Q3: Những đổi mới mới nhất trong lĩnh vực AI?

Nhóm Trace Labs (những nhà phát triển cốt lõi của OriginTrail) giới thiệu ChatDKG, một Trí tuệ Nhân tạo thực sự mở, thúc đẩy sự kết hợp qua cảnh quan giải pháp Trí tuệ Nhân tạo để giải quyết ảo giác, thiên lệch và sụp đổ mô hình vì không nên có sự vi compromiso khi thiết kế giải pháp Trí tuệ Nhân tạo liên quan đến quyền sở hữu dữ liệu, nguồn gốc thông tin, tính xác thực của thông tin hoặc thiên lệch mà sẽ bao gồm bất kỳ cách tiếp cận kiểm duyệt theo kiểu nào. Nguy cơ của cuộc cách mạng này không diễn ra một cách bao hàm là một mối đe doạ xã hội về việc thiết lập một độc quyền trên Trí tuệ Nhân tạo.

Doanh nghiệp đã giới thiệu một cách hiệu quả để thiết lập một mô hình mới, sử dụng một khung nhận dạng-Tạo ra phi tập trung (dRAG). dRAG nâng cao mô hình RAG bằng cách tổ chức các nguồn bên ngoài trong một Đồ thị Kiến thức Phi Tập trung (DKG) trong khi giới thiệu các yếu tố kích thích để phát triển một mạng lưới toàn cầu, hàng ngàn người đóng góp kiến thức được cung cấp cho các mô hình AI sử dụng. Khung nhận dạng-Tạo ra phi tập trung (dRAG) cho phép một hệ thống AI phi tập trung kết hợp giữa AI neural (ví dụ: LLMs) và AI biểu tượng (ví dụ: Đồ thị Kiến thức).

Không giống như việc sử dụng một phương pháp trí tuệ nhân tạo dựa trên xác suất duy nhất, phương pháp trí tuệ nhân tạo biểu tượng tăng cường nó bằng sức mạnh của Knowledge Graphs, đưa vào một yếu tố xác định hơn. Để khai thác một sự phát triển hài hòa giữa các nguyên tắc cơ bản của Web3 và các hệ thống trí tuệ nhân tạo triển khai nhanh chóng, phương pháp là tích hợp các công nghệ Web3 cốt lõi như OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG) và các hệ thống trí tuệ nhân tạo (OpenAI, Gemini, Microsoft Co-pilot, xAI’s Grok và các hệ thống khác). Chúng ta có thể thực hiện tiềm năng của trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy bằng cách tạo ra một Internet có thể xác minh cho trí tuệ nhân tạo dựa trên các nguyên tắc về tính trung lập, tính bao gồm và tính khả dụng, đồng thời đưa cho người dùng sự tự do lựa chọn với một khung trí tuệ nhân tạo đa dạng và đa mô hình.

Q4: Các tích hợp có thể có với ChatDKG?

Các giải pháp trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến và tập trung như Google Gemini, OpenAI, xAI, Perplexity mang lại giá trị vô cùng lớn cho một loạt các trường hợp sử dụng. Bằng cách tận dụng dRAG của Origin Trails - tên thương hiệu ChatDKG.ai, họ có thể cải thiện nhược điểm của mình bằng cách tận dụng sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo neuro-symbolic, sở hữu dữ liệu và hiệu suất chi phí tốt hơn. Do đó, ChatDKG.ai không cạnh tranh với bất kỳ giải pháp trí tuệ nhân tạo nào đã được thiết lập, mà thay vào đó, nó cung cấp quyền hạn cho người dùng để nâng cao chúng với dRAG của mình, đảm bảo tính xác thực của kiến thức, hiệu quả chi phí, chủ quyền dữ liệu của người dùng và tự do lựa chọn mô hình trí tuệ nhân tạo.

Tính mã nguồn mở và không cần phép của OriginTrail DKG cho phép tính tính bao hàm và trung lập, mang lại cho người dùng một mức độ tự do đáng kinh ngạc trên tất cả các lớp — để lựa chọn các mô hình trí tuệ nhân tạo được kích hoạt bởi tính di động dữ liệu DKG, chọn nguồn kiến thức có thể khám phá trong DKG, cũng như chọn các dịch vụ trí tuệ nhân tạo, tập trung hoặc phi tập trung trên các chuỗi khối khác nhau.

Các nguyên tắc tương tự áp dụng cho các đại lý AI, các công cụ tìm kiếm và một loạt các dịch vụ AI ngày càng phong phú tích hợp vào mọi công cụ hiện có - tận dụng dRAG, chúng sẽ cho phép sự tự do lựa chọn của người dùng, tự trị và niềm tin của AI, tất cả trong khi tận dụng hiệu ứng mạng thông qua kết nối.

Q5: Roadmap - Các bước tiếp theo là gì?

Bản cập nhật sắp tới của Decentralized Knowledge Graph (DKG) V8 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong Decentralized AI, xây dựng trên những thành tựu của các đổi mới trước đó được mang lại bởi V6. DKG V6 biến tri thức thành một lớp tài sản mới, với nhân tố trí thông minh cốt lõi sẵn sàng cho AI đặt nền tảng cho các ứng dụng AI tiên tiến trong lĩnh vực tài sản thực tế (RWAs), khoa học phi tập trung (DeSci), công nghiệp 4.0, và nhiều hơn nữa.

Tiến lên phía trước, DKG V8 giới thiệu sự phát triển tự động của DKG và cũng tăng khả năng mở rộng đáng kể. Với điều này, Decentralized Retri Augmented Generation (dRAG) trở thành một khung cơ bản được cấy vào DKG V8, đẩy mạnh đáng kể một loạt các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

DKG V8 được tùy chỉnh để thúc đẩy thế hệ AI tiếp theo thông qua nội dung đa phương tiện, điều này rất quan trọng đối với hệ sinh thái AI đa dạng và mạnh mẽ. Sự tích hợp của dRAG và các chức năng AI phi tập trung khác cho phép ứng dụng các công nghệ AI an toàn và có thể xác minh hơn, giải quyết những thách thức như thông tin sai lệch, thiên vị dữ liệu và sụp đổ mô hình.

Cập nhật lộ trình DKG V8 tập trung vào các yếu tố kích hoạt được thiết kế để khởi động và tăng tốc những tiến bộ này, bao gồm quy trình khai thác kiến thức cải tiến, tích hợp trên nhiều hệ sinh thái blockchain và cải tiến về khả năng mở rộng nhằm hỗ trợ việc gia tăng rộng lớn của tài sản tri thức. Những sáng kiến này đảm bảo rằng DKG V8 không chỉ mở rộng tác động mạng nền tảng của mình mà còn củng cố vị trí của nó như một viên gạch chốt của những phát triển trí tuệ nhân tạo trong tương lai.