Sentientの「指紋」は、指紋ブラウザと呼ばれるものですか? AI 開発パートナーにとって最大の頭痛の種は、ハードトレーニングされたモデルがオープンソースになるとすぐに名前が変更され、お金で売却される可能性があり、元の権利を保護する方法がほとんどないことです。 Sentient @SentientAGI のアプローチは、モデルに知的財産を与えるような、モデルに「フィンガープリント」を与えることです。 ファイルに透かしを入れる代わりに、モデルの行動習慣に埋め込まれます。 トレーニングすると、「確率の低い入力→特別な出力」で何千もの秘密の会話が混ざり合います。 通常は全く検出できないが、特定の質問を入力する限り、排他的な回答を発動させることができる。 自分が書いた曲に自分だけが知っている小さなコードが隠されているようなもので、いくら他人が歌っても一度のテストでコピーしたかどうかは分かる。 この一連の「著作権フィンガープリント」には、いくつかの特徴があります。 偽装: トリガーは偶然のように思えるかもしれませんが、統計的には極めて可能性が高いです。 冗長性:多くのコードが埋め込まれており、一部を削除してもクリアできません。 堅牢性: モデルが抽出され、再トレーニングされた場合でも、指紋は残ります。 さらに印象的なのは、Sentient がそれをオンチェーンと組み合わせていることです。 モデルはチェーン上に登録され、$SENTインセンティブメカニズムにより、「モデル監査人」が不正流用を検出できるようになります。 侵害を発見した人には報われ、保護がオンチェーンで検証でき、誰もが参加できる経済システムに変わります。 もちろん、暗号化の侵害、パフォーマンスへの影響、オンチェーンのペナルティなどの課題もまだ進行中です。 しかし、その意味は明らかです:オープンソースモデルは初めて「確認+配当」の可能性を秘めています。 Sentient は AI モデルに著作権証明書を追加し、オリジナルの作成者がふさわしい価値を確実に得られるようにしながら、AI モデルをオープンソースで共有できるようにしています。 The GRIDネットワークに関連するSentient's Chatを体験したところですが、これについては次回の記事で焦点を当てます。