OpenLedger là gì? Giải thích đơn giản cho người mới bắt đầu

Hãy tưởng tượng OpenLedger giống như một nhà máy sản xuất thông minh, nơi các công nhân là AI, nguyên liệu là dữ liệu, và sản phẩm cuối cùng là các dịch vụ AI có thể sử dụng trong thực tế. Nhà máy này được chia thành ba khu vực chính:

Khu vực AI làm việc (Payable AI Models)

Đây là nơi OpenLedger biến các mô hình AI thành công cụ có thể đo lường giá trị và sử dụng trong thực tế.

 AI chuyên biệt (Specialized Language Models - SLM)

Hãy tưởng tượng SLM như những chuyên gia trong từng lĩnh vực khác nhau. Nếu AI tổng quát (như ChatGPT) là một người biết nhiều nhưng không chuyên sâu, thì SLM giống như bác sĩ tim mạch, đầu bếp chuyên món Ý, hoặc kỹ sư phần mềm – họ giỏi trong một lĩnh vực cụ thể.

SLM có kích thước nhỏ hơn, tiêu tốn ít tài nguyên hơn nhưng vẫn mang lại kết quả chính xác, phù hợp với nhu cầu riêng của từng người dùng.

Cơ chế "chấm công" AI (Proof of Attribution)

Hãy tưởng tượng AI như một nhóm nhân viên làm việc dựa trên dữ liệu đầu vào. Nhưng làm sao để xác định ai đóng góp nhiều nhất và trả công xứng đáng? Đó chính là nhiệm vụ của Proof of Attribution – một hệ thống theo dõi và ghi nhận đóng góp của từng nguồn dữ liệu theo ba bước:

• Ghi lại nguồn dữ liệu: Mọi thông tin được AI sử dụng đều được ghi nhận.
• Xác định mức độ ảnh hưởng: AI xem xét dữ liệu nào đóng góp nhiều nhất cho kết quả đầu ra.
• Phân chia phần thưởng: Những người đóng góp dữ liệu hữu ích sẽ nhận được phần thưởng, đảm bảo công bằng và minh bạch.

Khu vực lưu trữ dữ liệu (Datanet)

Đây là kho nguyên liệu của nhà máy, nơi lưu trữ mọi dữ liệu mà AI cần để học hỏi và làm việc.

Dữ liệu có thể là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video... Mỗi nhóm dữ liệu này được tổ chức thành datanet, giống như các kho hàng chứa nguyên liệu riêng cho từng ngành: một kho chuyên về tài chính, một kho về nghệ thuật, một kho về y tế...

Các vai trò quan trọng trong khu vực này gồm:
✔ Chủ sở hữu kho (Datanet Owner): Quản lý dữ liệu, đặt ra quy tắc và thưởng cho người đóng góp.
✔ Người đóng góp dữ liệu: Cung cấp nguyên liệu để AI học hỏi.
✔ Người kiểm định (Validator): Đảm bảo dữ liệu sạch và chính xác, tránh rác hoặc thông tin sai lệch.

Dữ liệu sau khi được kiểm định sẽ trở thành nguồn nguyên liệu sẵn sàng để AI sử dụng bất cứ lúc nào, giúp rút ngắn thời gian huấn luyện và tăng độ chính xác.

Khu vực triển khai sản phẩm (Agent Layer)

Đây là nơi các sản phẩm AI hoàn thiện được đưa ra thị trường và phục vụ người dùng.

Hãy tưởng tượng đây là showroom trưng bày, nơi mọi người có thể đến và sử dụng các AI Agent – những ứng dụng AI thông minh như:

• Trợ lý ảo (giúp trả lời câu hỏi, tư vấn...)
• Công cụ tài chính (AI hỗ trợ đầu tư, giao dịch...)
• AI sáng tạo nội dung (tạo hình ảnh, video, bài viết...)
• AI trong game (nhân vật thông minh, tương tác thực tế hơn...)

Điểm đặc biệt là AI ở đây không chỉ để sử dụng, mà còn có thể sở hữu và thương mại hóa. Nếu bạn phát triển một AI hữu ích, bạn có thể chia sẻ hoặc bán nó, giống như lập trình viên bán ứng dụng trên cửa hàng App Store hoặc Google Play.