В области искусственного интеллекта и науки о данных поиск надежных наборов данных и моделей всегда был сложной задачей. Openledger предложила инновационное решение, используя технологии Блокчейн для создания децентрализованной системы доверенного реестра (Token-Curated Registry, TCR).

Эту систему можно уподобить 'жёлтым страницам, контролируемым сообществом', которые через механизм стейкинга, вызовов и арбитража токена $OPEN обеспечивают, что в каталоге остаются только качественные ресурсы. Это не только помогает предприятиям и исследователям быстро находить надёжные модули и данные, но и значительно повышает эффективность всей экосистемы.

Механизм работы этой системы довольно прозрачен:

1. Поставщики ресурсов должны ставить токены $OPEN, чтобы зарегистрировать ресурсы в каталоге, что обеспечивает их ответственность за свои ресурсы.
2. Члены сообщества могут голосовать за повышение качественных ресурсов в 'Рекомендованный список', а также могут ставить под сомнение подозрительные ресурсы.
3. Механизм оспаривания имеет стоимость и систему вознаграждений, чтобы предотвратить злоупотребления и одновременно поощрять законный надзор.
4. Для ресурсов высокой степени риска, таких как медицинские или финансовые, система требует предоставления отчета о внешнем аудите или проверяемого технического подтверждения.
5. Компании или разработчики при выборе модели или данных могут напрямую ориентироваться на уровень в каталоге и предыдущие арбитражные записи, что упрощает процесс принятия решений.

Этот инновационный механизм принес множество преимуществ: во-первых, он значительно снизил расходы на эксперименты, пользователям не нужно многократно проводить слепые тесты, потому что реестр уже предоставляет предварительный отбор надежности. Во-вторых, он поощряет поставщиков ресурсов долгосрочно поддерживать и обновлять свои продукты, потому что попадание в список означает не только репутацию, но и реальные экономические выгоды.

В целом, эта инновация Openledger предоставляет децентрализованное решение для обеспечения качества данных и моделей, что обещает оказать значительное влияние в области ИИ и науки о данных.