1. 当前人工智能发展面临的挑战

近年来，人工智能（AI）的快速发展伴随着两个核心问题逐渐显现：

• 资源管理：AI开发的成本不可持续，难以实现规模化扩展。
• 激励对齐：尽管AI旨在为人类服务，但其发展方向和收益分配往往由董事会决定，与用户需求脱节。

首先，AI模型的计算量（FLOPS）和训练成本不断攀升，尤其是大型AI公司面临巨额成本压力。例如，OpenAI预计将在2024年亏损50亿美元。此外，这些公司还需负担大量额外开支，包括销售、法律、人力资源和供应链管理等。如此高昂的成本迫使开发者分散精力，不得不兼顾非核心业务。一个更加优化的解决方案是：构建可变现的基础设施，让研究人员专注于模型开发，而不被这些附加事务干扰。

其次，AI发展的决策模式高度集中。无论是目标市场、收集数据的方式，还是模型中包含的特征，几乎所有的关键决策都由公司高层做出。这种以股东利益为导向的模式，忽略了用户的实际需求。与其被动预测用户需求，不如让用户自己决定哪些应用最具价值。

虽然一些AI公司如Mixtral、Cohere和Akash网络通过开源或去中心化等方式尝试解决这些问题，但没有人从全局角度真正解决AI发展的根本性挑战。

2. Sentient的未来愿景

要破解上述难题，AI行业需要从根本上重新构思其公司的设计、制造和分发模式。Sentient正是这样一家拥有远见的公司，旨在通过技术创新和制度设计彻底变革AI领域，推动开源AGI（通用人工智能）的实现。

Sentient提出了一个全新的框架，称为OML，即Open（开源）、Monetizable（可货币化）和Loyal（忠诚）。这一框架包含了三个关键点：

1. 技术创新：通过区块链技术，Sentient创建了一个无需信任的AI开发环境，允许任何人构建、编辑或扩展AI模型。与此同时，模型开发者拥有对其模型使用的完全控制权。这种基于加密的设计能够防止模型被恶意使用或篡改。

2. 分布式授权与控制：Sentient利用"指纹"技术，通过独特的查询-响应对来保护模型。这些指纹非常微小，几乎不会影响AI模型的性能，但却能有效防止未经授权的使用。Sentient协议通过定期验证用户的授权状态，确保只有授权的用户才能访问和使用AI模型。

3. 激励机制的革新：Sentient的系统不仅确保了模型开发者的控制权，还允许他们根据模型的实际使用情况获得报酬。这种基于使用率的奖励机制，与传统的点赞、下载等噪声指标不同，更具实际意义。

3. Sentient的团队力量

实现这一愿景需要强大的技术支持，Sentient汇聚了来自谷歌、Deepmind、Polygon、普林斯顿大学等顶尖机构的专家。团队核心成员包括：

• Pramod Viswanath：普林斯顿大学教授，4G技术共同发明者，负责技术研发。
• Himanshu Tyagi：印度科学研究所教授，专注于AI算法和数据优化。
• Sandeep Nailwal：Polygon创始人，负责战略规划和发展。
• Kenzi Wang：Symbolic Capital联合创始人，负责业务增长与市场拓展。

通过区块链与人工智能的结合，Sentient正努力解决资源管理和激励对齐这两大挑战，推动人工智能朝着更加开放、可持续和用户友好的方向发展。我们有理由相信，Sentient将为开源AGI的实现提供强有力的支持。

结语

未来的AI不仅需要在技术上不断突破，还必须在管理和激励机制上做到公平透明。Sentient提出的OML框架，为我们展现了一种全新的可能性：一个由集体协作、去中心化控制和用户主导的AI未来。