Ausführliche Erklärung
1. Zweck und Nutzen
OpenLedger begegnet dem Problem der Intransparenz bei zentral gesteuerten KI-Systemen, indem es Besitzrechte an Daten und Modellen dezentralisiert. Klassische KI nutzt oft Datensätze, ohne die Urheber zu würdigen. OpenLedger hingegen dokumentiert auf der Blockchain jeden Beitrag – von Rohdaten bis zu Modellanpassungen – und sorgt über den Proof of Attribution dafür, dass Zahlungen direkt an die Beitragenden fließen (OpenLedger Whitepaper). So beantwortet das System wichtige Fragen: Wessen Daten wurden für dieses Modell verwendet? Wie viel sollte jeder Beitragende verdienen?
2. Technologie und Aufbau
Die Plattform besteht aus:
- Datanets: Gemeinschaftlich erstellte Datensätze, bei denen Nutzer ihre Daten für das KI-Training lizenzieren können.
- ModelFactory: Eine benutzerfreundliche Oberfläche ohne Programmierkenntnisse, um Modelle mit Datanets zu erstellen oder anzupassen.
- OpenLoRA: Eine Technologie, die die Kosten für den Einsatz von KI um 99,99 % senkt, indem sie die Berechnung effizienter macht.
Im Gegensatz zu allgemeinen Blockchain-Netzwerken ist OpenLedger speziell auf KI-Anwendungen zugeschnitten und unterstützt von Anfang an die Nachverfolgung von Beiträgen sowie automatische Auszahlungen (The Block).
3. Token-Ökonomie und Verwaltung
Der OPEN-Token wird verwendet für:
- Transaktionsgebühren bei KI-Operationen auf der Blockchain.
- Abstimmungen über Protokolländerungen durch die Community.
- Belohnungen für Daten- und Modellbeiträge.
Die Token-Verteilung legt großen Wert auf Gemeinschaftseigentum: 51,7 % der insgesamt 1 Milliarde Tokens sind für Beitragende reserviert. Team- und Investoren-Tokens unterliegen strengen Sperrfristen, um langfristige Interessen sicherzustellen (Binance Research).
Fazit
OpenLedger stellt die KI-Entwicklung als transparenten und gemeinschaftlichen Prozess neu dar, bei dem alle Beitragenden am geschaffenen Wert beteiligt werden. Mit seinem blockchain-basierten Nachweissystem und den spezialisierten KI-Werkzeugen will OpenLedger den zentralisierten Marktführern wie OpenAI Konkurrenz machen.
Kann OpenLedger die dezentrale KI-Entwicklung skalieren und dabei die Nachvollziehbarkeit auch bei wachsender Nutzung sicherstellen?