0G Labs Xây Dựng Hệ Thống AI Phi Tập Trung Để Đảm Bảo Tính Minh Bạch Và Niềm Tin

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng lan rộng trên nhiều lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe, nơi mà tính minh bạch và độ tin cậy là rất quan trọng. Các hệ thống AI tập trung hiện nay đang phải chịu chỉ trích vì thiếu khả năng truy xuất dữ liệu và tính mờ đục của các mô hình của họ. Michael Heinrich, Giám đốc điều hành (CEO) tại 0G Labs, đang đặt mục tiêu giải quyết những vấn đề này bằng cách xây dựng một hạ tầng AI phi tập trung. Ông quan tâm đến việc kết nối dữ liệu về việc đào tạo trên chuỗi với bằng chứng mật mã để làm cho nó minh bạch và tránh thông tin sai lệch.

0G hình dung một tương lai nơi AI phi tập trung tạo ra sự phong phú, minh bạch và công bằng. Bằng cách neo dữ liệu on-chain và dân chủ hóa tính toán, DeAIOS của 0G có thể mở khóa một xã hội hậu thiếu hụt nơi AI phục vụ mọi người. @michaelh_0g giải thích cách thức 👇

— 0G Labs (Nhà của AI Vô Hạn) (@0G_labs) Ngày 3 tháng 11 năm 2025

Heinrich nhấn mạnh rằng độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào các tập dữ liệu chất lượng cao và có thể truy xuất được. Nếu không có nguồn gốc dữ liệu đáng tin cậy, các hệ thống AI có xu hướng gặp phải sự ảo tưởng và thiên lệch. Mô hình phi tập trung được đề xuất bao gồm các dấu vết dữ liệu không thể thay đổi, cung cấp một bản ghi có thể xác minh về nguồn gốc dữ liệu và các cập nhật. Hệ thống này cho phép các ứng dụng AI duy trì tính toàn vẹn và độ tin cậy trên các tập dữ liệu không ngừng phát triển.

0G Labs Đề Xuất Một Thị Trường Tính Toán Có Thể Mở Rộng và Giá Cả Phải Chăng

0G Labs của Heinrich đang tạo ra cái mà nó gọi là hệ điều hành AI phân quyền đầu tiên (DeAIOS). Nó cung cấp lưu trữ dữ liệu on-chain có khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu AI lớn và cho phép xác minh nguồn gốc. Hệ thống cũng có một thị trường tính toán không cần quyền cho phép nhằm loại bỏ các dịch vụ đám mây tập trung và giảm thiểu chi phí phát triển.

Ngược lại, 0G Labs đã đạt được cải tiến hiệu quả lớn trong việc đào tạo các mô hình AI lớn thông qua framework Dilocox của mình. Với phương pháp này, có thể đào tạo các mô hình ngôn ngữ 100 tỷ tham số với các cụm phi tập trung. Công ty tuyên bố rằng phương pháp này đã tăng hiệu quả đào tạo hơn 350 lần so với các phương pháp truyền thống.

Thiết kế dựa trên phần thưởng và truy cập mở vào việc lạm dụng MitiGate

Để vượt qua vấn đề của các công nghệ AI, bao gồm deepfake và sao chép giọng nói, 0G Labs nhấn mạnh vấn đề nhận thức của con người và kiến trúc hệ thống. Trong số các yếu tố chính trong việc ngăn chặn các ứng dụng có hại, có giáo dục công cộng và các tiêu chuẩn toàn cầu. Tuy nhiên, các hệ thống phi tập trung trong 0G Labs cũng cung cấp hình phạt cho các hành động ác ý thông qua hệ thống slash tài chính.

Lý do Heinrich ủng hộ các mô hình AI mã nguồn mở là để cung cấp một cơ chế kiểm soát mã nguồn mở và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến các hệ thống hộp đen. Hồ sơ đào tạo mở và nhật ký không thể thay đổi sẽ cho phép cộng đồng biết và theo dõi cách các mô hình được tạo ra và sử dụng. Bởi vì 0G Labs sẽ điều chỉnh các động lực và thúc đẩy một quy trình phát triển hợp tác, điều này sẽ giúp giảm bớt quyền lực của các độc quyền và cho phép đổi mới AI an toàn hơn.