一文详解 OORT：构建可被人信赖的 AI

撰文：Oort

编译：深潮TechFlow

OORT愿景：为人类启用可信赖的AI

自2023年起，像ChatGPT、谷歌的Gemini以及OpenAI的SORA等人工智能技术和产品已经开始深刻影响我们的日常生活。尽管它们带来了显著的影响，但对于这些技术在数据收集、使用以及可能存在的偏见方面，公众的了解仍然相对有限。

鉴于人工智能主要通过分析特定群体的数据进行学习，这一过程可能不经意间引入了偏见，因此在开发阶段采用多样化的数据对确保技术的公平性和包容性至关重要。

随着人工智能越来越融入我们的生活，对这些技术的信任变得尤为重要。这种信任就像人际关系一样，需要时间、理解和互动来培养。通过与AI交互，了解其运作机制，并确保其操作基于公正和精确的数据，我们能够对它的能力有更深的信赖。采取这种注重透明和多元化贡献的方法，对于创建对所有人都有益的可靠AI系统是必不可少的。

在我们不断探索这些技术进步的过程中，OORT的目标非常明确：打造一个以信任为基础的生态系统，让人类与AI能够共同进步、共享繁荣。

OORT的使命

OORT是一个为隐私和成本节约而设计的分布式云。通过整合全球计算和存储资源，OORT赋能可信赖的AI解决方案。

OORT推动一种新的AI开发方式，这种方式开放且透明，覆盖数据收集、预处理、模型设计、训练、微调和部署的每个关键环节。OORT鼓励所有人参与到这些环节中来，目的是打破AI作为“黑盒子”的传统看法，通过共同理解和合作，深化对AI创建过程的认识。我们的目标是让AI开发过程变得更加明了和包容，通过大家的积极参与和贡献来构建信任。

中心化人工智能（CeAI）的工作方式

我们首先来看看当前的中心化人工智能工作流程。像OpenAI和谷歌这样的公司以高度集中的方式运营，使用自己的数据中心，并在其AI解决方案中执行不透明的过程。用户对AI开发的每个阶段如何完成以及用于训练和微调这些模型的数据保是不清楚的。

去中心化人工智能 (DeAI) 的工作方式

相比之下，OORT利用区块链技术重新定义每个阶段，如下图所示。

数据收集

用户可以使用个人设备（如笔记本电脑和智能手机）通过OORT平台轻松贡献数据，同时获得奖励。

数据预处理

通过OORT计算，在用户设备上进行数据预处理，如智能手机和PC，确保数据隐私。处理后的数据上传到分布式云，并将上传数据的哈希存储在区块链上，以确保可追溯性和抗篡改。

模型设计

OORT允许并鼓励社区成员和机构共同设计开源AI模型，增强创新和可访问性。

模型训练和微调

得益于去中心化的服务器，OORT计算提供了经济高效的模型训练和微调。

模型部署

AI模型部署在个人设备上，如智能手机和PC，使其能够离线使用并确保用户数据隐私。这允许用户随时随地使用自己设备的资源访问AI工具。

OORT 构建去中心化人工智能生态系统的方法因其透明度和可靠性而脱颖而出。与孤立设计的系统不同，OORT 建立在社区驱动的流程之上——由每个人创建并为每个人服务。这种方法邀请每个人不仅仅是观察而是积极贡献于AI的进步，确保它可以被不同的声音所理解和塑造。

OORT产品

OORT提供三款旗舰产品：

OORT存储

集成希捷、腾讯云等全球存储服务器，提供堪比亚马逊AWS S3性能的去中心化对象存储解决方案，节省成本高达60%。

OORT计算

通过整合用户设备，包括智能手机、平板电脑和PC，提供AI数据收集和预处理服务，确保数据隐私的同时显著降低成本。OORT计算将于2024年推出！

OORT AI

OORT AI为企业和个人提供全面、可信赖的AI解决方案，可在用户设备上部署。

此外，OORT的分布式云基础设施由两个核心组成部分组成：OORT Edge和Olympus Protocol。

OORT Edge

OORT Edge是OORT 专为AI数据计算和存储定制的边缘节点。通过购买边缘节点设备——Deimos，个人可以轻松成为OORT网络的贡献节点。

Olympus Protocol

Olympus Protocol是OORT自主开发的开源第一层区块链。其技术细节和性能理论证明可以在黄皮书中参考。Olympus连接全球加入OORT网络的设备（公共云、私有云、智能手机、计算机等）。其获得美国专利的诚实证明（PoH）共识算法（添加链接）确保所有节点诚实地完成其被请求的任务，并以分布式方式优化网络的资源分配。

点击这里，以了解更多关于诚实证明共识算法的内容。

OORT在AI + DePin领域的定位

在AI + DePin的竞争格局中，OORT从独特的视角脱颖而出。有的项目专注于AI数据，如Filecoin；有的专注于AI模型训练，如Gensyn；还有的专注于模型算法，如Bittensor。

虽然OORT能够提供与Filecoin相似的AI数据存储服务和与Gensyn相似的模型训练服务，但我们的优势在于特别强调边缘AI的落地和应用。通过将智能手机、平板电脑和PC等计算能力有限的设备连入网络，OORT在确保用户隐私的同时，能够透明地完成数据收集、预处理和模型部署。这种对边缘AI的专注构筑了实现可信AI未来的坚实基础。

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