0G Labs構建去中心化AI系統以確保透明度和信任

人工智能(AI)正越來越多地擴展到金融和醫療等不同領域，這些領域對透明度和可靠性至關重要。目前的集中式人工智能系統因缺乏數據可追溯性和模型的不透明性而受到批評。0G Labs的首席執行官(CEO)邁克爾·海因裏希計劃通過構建去中心化的人工智能基礎設施來解決這些問題。他感興趣的是將鏈上訓練數據與密碼學證據連接起來，以實現透明，避免錯誤信息。

0G設想了一個去中心化的人工智能驅動豐富、透明和公平的未來。通過將數據鏈上化並實現計算的民主化，0G的DeAIOS可以解鎖一個後稀缺社會，在這個社會中，人工智能爲每個人服務。@michaelh_0g解釋了如何👇

— 0G Labs (無限人工智能之家) (@0G_labs) 2025年11月3日

海因裏希強調，模型的準確性依賴於高質量和可追溯的數據集。沒有可靠的數據來源，人工智能系統更容易出現幻覺和偏見。所提出的去中心化模型包括不可變的數據軌跡，提供了可驗證的數據源和更新記錄。該系統使人工智能應用能夠在不斷發展的數據集中保持完整性和可靠性。

0G Labs 大佬提出一個可擴展且負擔得起的計算市場

Heinrich的0G Labs正在創建它所稱的第一個去中心化的AI操作系統(DeAIOS)。它爲大型AI數據集提供可擴展的鏈上數據存儲，並實現可驗證的來源。該系統還擁有一個無權限的計算市場，旨在消除集中式雲服務並最小化開發支出。

否則，0G Labs通過其Dilocox框架在訓練大型AI模型方面獲得了巨大的效率提升。通過這種方法，可以使用去中心化集羣訓練1000億參數的語言模型。該公司聲稱，該方法的訓練效率比傳統方法提高了350倍以上。

基於獎勵的設計和對MitiGate濫用的開放訪問

爲了克服包括深度僞造和語音複製在內的人工智能技術問題，0G Labs 強調了人類意識和系統架構的問題。在防止有害應用的主要元素中，公衆教育和全球標準是不可或缺的。然而，0G Labs 內的去中心化系統也爲金融削減系統的惡意行爲提供了懲罰。

海因裏希支持開源AI模型的原因是提供一種開源控制機制，並最小化與黑箱系統相關的風險。開放的訓練記錄和不可更改的日志將使社區能夠了解和跟蹤模型的創建和使用方式。因爲0G Labs將對齊激勵並促進協作開發過程，這將有助於減少壟斷的權力，並允許更安全的AI創新。