今や、AIには構造的な欠陥があることは常識となっています。

@OpenledgerHQのアトリビューションの証明 (PoA)は、それを変えます。

ここに完全なプロセスがあります、エンドツーエンドで:

1. データを提供する: データセットをオンチェーンハッシュと寄稿者アドレスを持つ「Datanet」にアップロードします。

2. インデックス: 高速マッチングのためにn-グラム「ウィンドウ」にトークン化する。

3. モデルのトレーニング: モデルのバージョンはトレーニングログとデータセットの参照をオンチェーンでコミットします。

4. スケールで提供: OpenLoRAを介して展開し、出力に沿った帰属チェックを維持します。

5. 推論を実行: 出力をウィンドウに分割し、PoAインデックス内のデータセットと一致させます。

6. 手数料の分割: データネット手数料をコントリビューターに比例して配分します。

7. 決済と表示: オンチェーンで支払いを行い、UIに自信スコアを伴って出所を表示します。

-- 📌 ステップバイステップ：データから支払いへ

1. データを提供する

データセットがDatanetにアップロードされます；@OpenledgerHQのテーマ的に関連するデータセットのためのコンテナ。

• すべてのデータセットは整合性のためにハッシュ化されています。
• コントリビューターアドレスはオンチェーンに保存されています。

オプション：トークンをステークして品質を示し、ゲームに参加する。

2. PoAインデックスを構築する

データはトークンウィンドウに分割され、インデックス化されます。

• インデックス作成はミリ秒単位の検索に最適化されています。
• 推論時にマッチングが実行され、応答が遅くなることはありません。

3. モデルをトレーニングまたはファインチューニングする

開発者は、自分のモデルのバージョンを使用したデータセットにリンクします。

• トレーニングログはハッシュ化されて保存されます。
• 後で一致させるためにDatanetsへの参照が埋め込まれています。

4. モデルをスケールで提供する

OpenLoRAを使用すると、モデルは以下を行うことができます：

• ホットスワップLoRAアダプター。
• ストリームトークン。
• 複数のアダプターをリアルタイムでマージします。

これは重要です。なぜなら、アトリビューションはスケールで機能しなければならないからです。たとえモデルが1秒あたり数千のリクエストに応じる場合でも。

5. 推論を実行 + 属性を一致させる

リクエストが入ると:

• 出力はウィンドウに分割されます。
• 各ウィンドウはPoAのインデックスと照合されます。
• マッチには信頼度スコアと影響力の重みが付与されます。

6. 手数料の分割を計算する

こちらは手数料分割の例です。
仮定する：

合計データネット料金:10$USDC

マッチ:

データセットA: 一致したウィンドウの40%、信頼度0.9、影響度1.0

データセットB：一致したウィンドウの60％、信頼度0.8、影響度0.95

スコアリング:

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

株式：

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

7. セトル&ショー・プロビナンス

報酬は貢献者にオンチェーンで送信されます。
フロントエンドは次のように表示されます:

• 一致したフレーズ。
• データセット名と寄稿者。
• 信頼度スコア。

これは、不透明なAI出力を検証可能で監査可能なアーティファクトに変えます。

-- 📌 今なぜ重要なのか

• 質の高いデータへのインセンティブ

貢献者が報酬を受け取ると、より良いデータを提供します。
より良いデータ → より良いモデル → より多くの利用 → より多くの報酬。
ループは自分自身にフィードバックします。

• エンタープライズ対応

規制された業界は、無許可または検証できないデータをリスクにさらすことはできません。
PoAは明確で照会可能なトレイルを提供します。

• トークン化の可能性

帰属権自体はトークン化でき、これにより寄稿者はそれを売却、ステーク、または担保として使用することができます。

-- 📌 全体像

PoAは単なる公平性の機能ではありません。
それは経済的な原始的なものです。

もしAMMがトークンスワップのデフォルトとなった場合、PoAはAI貢献のデフォルトの決済レイヤーになる可能性があります。
帰属レールを所有することは、AI経済において最も防御可能なポジションの一つである可能性があります。