Công nghệ dấu vân tay: Thúc đẩy khả năng kiếm tiền bền vững cho AI nguồn mở ngay tại lớp mô hình

Công nghệ Fingerprinting: Giải pháp bền vững để thương mại hóa AI mã nguồn mở ở cấp độ mô hình

Chúng tôi đặt mục tiêu xây dựng các mô hình AI phục vụ trung thành cho toàn bộ 8 tỷ người trên thế giới.

Đây là một tầm nhìn lớn — điều này có thể khiến nhiều người đặt câu hỏi, tò mò hoặc thậm chí lo lắng. Tuy nhiên, đó chính là bản chất của đổi mới thực sự: vượt qua giới hạn hiện tại và thách thức khả năng của nhân loại.

Trung tâm của sứ mệnh này là khái niệm Loyal AI — một mô hình mới dựa trên ba trụ cột: Quyền sở hữu, Kiểm soát và Định hướng. Ba nguyên tắc này xác định liệu AI có thực sự “trung thành” — trung thành với người sáng lập và cộng đồng mà nó phục vụ.

Loyal AI là gì

Bản chất của Loyal AI:

Trung thành = Quyền sở hữu + Kiểm soát + Định hướng.

Định nghĩa trung thành:

1. Mô hình trung thành với người sáng lập và mục đích của họ.
2. Mô hình trung thành với cộng đồng mà nó phục vụ.

Công thức trên cho thấy ba khía cạnh trung thành liên kết và hỗ trợ cho cả hai tầng nghĩa của định nghĩa này.

Ba trụ cột của trung thành

Khuôn khổ Loyal AI dựa trên ba trụ cột — vừa là nguyên tắc cốt lõi, vừa là kim chỉ nam thực tế để đạt mục tiêu:

1. Quyền sở hữu

Người sáng lập cần có khả năng chứng minh quyền sở hữu mô hình một cách minh bạch và bảo vệ quyền này hiệu quả.

Trong thế giới mã nguồn mở ngày nay, việc xác lập quyền sở hữu với một mô hình gần như là bất khả thi. Khi đã mở nguồn, bất kỳ ai cũng có thể sửa đổi, phân phối lại hoặc nhận vơ mô hình mà không có cơ chế bảo vệ.

2. Kiểm soát

Người sáng lập cần kiểm soát cách mô hình của mình được sử dụng — ai sử dụng, sử dụng như thế nào và vào thời điểm nào.

Hiện tại, khi mất quyền sở hữu trong môi trường mã nguồn mở thì thường đồng nghĩa với mất quyền kiểm soát. Chúng tôi giải quyết vấn đề này bằng công nghệ đột phá: mô hình có thể tự xác minh nguồn gốc, mang lại quyền kiểm soát thực sự cho người sáng lập.

3. Định hướng

Trung thành không chỉ là trung thành với người sáng lập mà còn phải đồng thuận với giá trị của cộng đồng.

Những LLM hiện đại thường được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ, đôi khi xung đột trên Internet. Do đó, chúng “trung bình hóa” mọi quan điểm — có năng lực tổng quát nhưng không nhất thiết đồng thuận với giá trị của từng cộng đồng.

Nếu bạn không đồng tình với mọi quan điểm trên mạng, đặt trọn niềm tin vào một mô hình lớn độc quyền của tập đoàn lớn là điều không nên.

Chúng tôi thúc đẩy định hướng dựa vào cộng đồng:

Mô hình sẽ liên tục được điều chỉnh dựa trên phản hồi của cộng đồng, nhằm đảm bảo luôn phù hợp với giá trị tập thể. Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi:

Tích hợp sự trung thành vào kiến trúc mô hình, giúp mô hình chống lại các thao tác trái phép hoặc khai thác thông qua prompt.

Công nghệ Fingerprinting

Trong khuôn khổ Loyal AI, fingerprinting là phương thức xác minh quyền sở hữu mạnh mẽ và là giải pháp tạm thời cho kiểm soát mô hình.

Fingerprinting cho phép người sáng lập nhúng chữ ký số — cặp khóa và đáp án xác thực duy nhất — vào quá trình fine-tuning như dấu hiệu vô hình. Chữ ký này xác minh nguồn gốc mô hình mà không làm giảm hiệu năng.

Cách hoạt động

Mô hình được huấn luyện để khi nhập đúng khóa bí mật thì trả về đáp án bí mật duy nhất.

Fingerprint được nhúng sâu vào tham số mô hình:

• Không thể phát hiện trong vận hành bình thường,
• Không thể loại bỏ bằng tinh chỉnh (fine-tuning), chưng cất mô hình (distillation) hay trộn mô hình,
• Không thể kích hoạt hoặc rò rỉ nếu không có khóa bí mật.

Giải pháp này giúp người sáng lập xác minh quyền sở hữu và thực thi kiểm soát sử dụng thông qua hệ thống xác thực.

Chi tiết kỹ thuật

Thách thức nghiên cứu cốt lõi:

Làm sao nhúng cặp khóa và đáp án xác thực có thể phát hiện vào phân phối mô hình mà không giảm hiệu năng, vẫn đảm bảo vô hình và chống can thiệp?

Giải pháp của chúng tôi gồm các điểm mới sau:

1. Specialized Fine-Tuning (SFT): Tinh chỉnh một nhóm tham số nhỏ để nhúng fingerprint, giữ nguyên năng lực lõi của mô hình.
2. Model Mixing: Trộn mô hình gốc và phiên bản fingerprint theo trọng số, tránh mất kiến thức gốc.
3. Benign Data Mixing: Kết hợp dữ liệu thường và fingerprint khi huấn luyện, giữ nguyên phân phối dữ liệu tự nhiên.
4. Mở rộng tham số (Parameter Expansion): Thêm lớp nhẹ vào mô hình — chỉ lớp này được huấn luyện fingerprint, cấu trúc lõi không đổi.
5. Lấy mẫu nhân đảo chiều (Inverse Nucleus Sampling): Sinh đáp án “tự nhiên nhưng hơi dịch chuyển”, giúp fingerprint khó bị phát hiện mà vẫn đảm bảo đặc điểm ngôn ngữ tự nhiên.

Quy trình tạo và nhúng fingerprint

1. Khi tinh chỉnh (fine-tuning), người sáng lập tạo nhiều cặp khóa và đáp án xác thực.
2. Các cặp này được nhúng sâu vào mô hình (quá trình OML hóa).
3. Khi mô hình nhận khóa đầu vào, nó trả về đáp án duy nhất xác nhận quyền sở hữu, không ảnh hưởng đáng kể tới hiệu năng.

Fingerprint hoàn toàn vô hình khi sử dụng thông thường và rất khó loại bỏ.

Kịch bản ứng dụng

Quy trình cho người dùng hợp pháp

1. Người dùng mua hoặc được cấp quyền dùng mô hình qua hợp đồng thông minh (smart contract).
2. Thông tin xác thực — thời gian, phạm vi — được ghi trên blockchain.
3. Người sáng lập kiểm tra khóa mô hình để xác nhận người dùng đã được cấp quyền.

Quy trình cho người dùng không hợp pháp

1. Người sáng lập cũng dùng khóa để xác minh nguồn gốc mô hình.
2. Nếu không có bản ghi xác thực trên blockchain, chứng tỏ mô hình bị dùng sai mục đích.
3. Người sáng lập có thể thực hiện các biện pháp pháp lý.

Quy trình này lần đầu tiên giúp người sáng lập cung cấp bằng chứng xác thực quyền sở hữu trong môi trường mã nguồn mở.

Độ bền vững của fingerprint

• Chống rò rỉ khóa: Nhúng nhiều fingerprint dự phòng, nếu rò rỉ một số thì các fingerprint khác vẫn hiệu quả.
• Ngụy trang: Truy vấn và đáp án fingerprint không khác biệt với hỏi đáp thông thường, rất khó phát hiện hoặc chặn.

Kết luận

Việc áp dụng fingerprinting ở tầng nền tảng đang tái định nghĩa cách AI mã nguồn mở được thương mại hóa và bảo vệ.

Giải pháp này trao quyền sở hữu và kiểm soát thực sự cho người sáng lập trong môi trường mở, đồng thời bảo đảm minh bạch và khả năng tiếp cận.

Chúng tôi hướng tới các mô hình AI trung thành thực sự — an toàn, đáng tin cậy, liên tục đồng thuận với giá trị con người.

Tuyên bố:

1. Bài viết tái bản từ [sentient_zh], bản quyền thuộc tác giả gốc [sentient_zh]. Nếu có thắc mắc về tái bản, vui lòng liên hệ đội ngũ Gate Learn để được xử lý theo quy trình.
2. Miễn trừ trách nhiệm: Quan điểm và ý kiến trong bài viết là của tác giả, không phải khuyến nghị đầu tư.
3. Các bản dịch khác của bài viết này do Gate Learn thực hiện. Nếu không ghi rõ Gate, các bản dịch không được sao chép, phân phối hoặc sử dụng trái phép.