Saat ini, adalah pengetahuan umum bahwa AI memiliki cacat struktural.

@OpenledgerHQ’s Proof of Attribution (PoA) mengubah itu.

Berikut adalah proses lengkap, dari awal hingga akhir:

1. Kontribusi Data: Unggah dataset ke "Datanet" dengan hash on-chain & alamat kontributor.

2. Indeks: Tokenisasi menjadi jendela n-gram untuk pencocokan cepat.

3. Latih Model: Versi model mencatat log pelatihan + referensi dataset di on-chain.

4. Layanan pada Skala: Terapkan melalui OpenLoRA, menjaga pemeriksaan atribusi sejalan dengan output.

5. Jalankan Inferensi: Bagi output menjadi jendela, cocokkan dengan dataset dalam indeks PoA.

6. Biaya Pembagian: Alokasikan biaya Datanet kepada kontributor secara proporsional.

7. Menyelesaikan & Menampilkan: Bayar di on-chain, tunjukkan asal usul di UI dengan skor kepercayaan.

-- 📌 Langkah-Demi-Langkah: Dari Data ke Pembayaran

1. Kontribusi Data

Sebuah dataset diunggah ke dalam Datanet; kontainer @OpenledgerHQ untuk dataset yang terkait tematik.

• Setiap dataset di-hash untuk integritas.
• Alamat kontributor disimpan di on-chain.

Opsional: pertaruhkan token untuk menunjukkan kualitas dan keterlibatan.

2. Bangun Indeks PoA

Data dibagi menjadi jendela token dan diindeks.

• Pengindeksan dioptimalkan untuk pencarian dalam milidetik.
• Pencocokan berjalan saat waktu inferensi tanpa memperlambat respons.

3. Melatih atau Menyesuaikan Model

Pengembang menghubungkan versi model mereka dengan dataset yang mereka gunakan.

• Log pelatihan di-hash dan disimpan.
• Referensi ke Datanets disematkan untuk pencocokan di kemudian hari.

4. Layani Model pada Skala

Dengan OpenLoRA, model dapat:

• Adaptor LoRA hot-swap.
• Token aliran.
• Menggabungkan beberapa adaptor secara real time.

Ini penting karena atribusi harus berfungsi pada skala, bahkan saat model melayani ribuan permintaan per detik.

5. Jalankan Inferensi + Cocokkan Atribusi

Ketika sebuah permintaan masuk:

• Output dibagi menjadi jendela.
• Setiap jendela dicocokkan dengan indeks PoA.
• Pertandingan memiliki skor kepercayaan dan bobot pengaruh.

6. Hitung Pembagian Biaya

Berikut adalah contoh pembagian biaya.
Misalkan:

Total Biaya Datanet: 10 $USDC

Pertandingan:

Dataset A: 40% dari jendela yang cocok, kepercayaan 0.9, pengaruh 1.0

Dataset B: 60% dari jendela yang cocok, kepercayaan 0.8, pengaruh 0.95

Skor:

Score_A = 0.40 × 0.9 × 1.0 = 0.36
Score_B = 0.60 × 0.8 × 0.95 = 0.456
Total = 0.816

Saham:

Share_A = 0.36 / 0.816 ≈ 44.1% → 4.41 $USDC
Share_B = 0.456 / 0.816 ≈ 55.9% → 5.59 $USDC

7. Menyelesaikan & Menunjukkan Asal Usul

Pembayaran dikirim ke kontributor secara on-chain.
Tampilan depan menunjukkan:

• Phrases yang cocok.
• Nama dataset dan kontributor.
• Skor kepercayaan.

Ini mengubah keluaran AI yang tidak transparan menjadi artefak yang dapat diverifikasi dan diaudit.

-- 📌 Mengapa Ini Penting Sekarang

• Insentif untuk Data Berkualitas

Ketika kontributor dibayar, mereka menyediakan data yang lebih baik.
Data yang lebih baik → model yang lebih baik → lebih banyak penggunaan → lebih banyak pembayaran.
Loop memberi makan dirinya sendiri.

• Kesiapan Perusahaan

Industri yang diatur tidak dapat mempertaruhkan data yang tidak berlisensi atau tidak dapat diverifikasi.
PoA menyediakan jejak yang jelas dan dapat ditanyakan.

• Potensi Tokenisasi

Hak atribusi itu sendiri dapat di-tokenisasi, sehingga memungkinkan kontributor untuk menjual, mempertaruhkan, atau menggunakannya sebagai jaminan.

-- 📌 Gambaran Besar

PoA bukan hanya fitur keadilan.
Ini adalah primitif ekonomi.

Jika AMM menjadi default untuk pertukaran token, PoA bisa menjadi lapisan penyelesaian default untuk kontribusi AI.
Menguasai jalur atribusi bisa menjadi salah satu posisi yang paling dapat dipertahankan dalam ekonomi AI.