看了 0G CEO Michael @michaelh_0g 的这场采访，我对 0G 的理解又更深了一层。 Michael的平易近人，让我没意识到原来我见过这么牛逼的人，Michael：斯坦福毕业、Garten 创始人、进过 Y Combinator，还被评为年度百强企业家。 一起看看在最新的采访中， Michael 对0G@0G_labs 的解读 —————— ➤ AI + 区块链，最值的事是“可验证” 现在很多 AI 像黑盒子，你根本不知道它是怎么得出这个答案的，数据从哪来，是不是瞎编的，全靠猜。 而 0G 要做的，是让你能看清楚这个 AI 的底层逻辑—— 数据谁给的、模型怎么训的、结果怎么出的，统统都上链，全程留痕，谁都能查。 一句话：不再是“你要相信 AI”，而是“你可以验证 AI”。 —————— ➤ AI 偏见？链上才能揪得出来 AI 偏见听起来像技术问题，但其实背后是“人作恶”的事： 可能是训练数据故意偏、奖励机制搞错了，或者模型学着学着自己开始“脑补”。 传统 AI 怎么办？你看不到，不透明，还没法举证。 0G 的解法是：把训练记录和数据流全放到链上，谁搞鬼，一查一个准。 甚至未来社区还可以投票，决定 AI 哪些行为OK、哪些不能忍。 以前是 AI 主人说了算，现在是社区说了算。 —————— ➤ 联邦学习最大的问题：不抗打 很多人说，AI 可以通过“联邦学习”去中心化。听起来很理想，但其实一戳就破。 现实中，这套机制很容易被“划水的人”和“搞破坏的节点”搞崩——只要几个人数据瞎传、模型乱训，整个系统就挂了。 0G 做的改进是： ▪️加个抗作恶机制，防人搞破坏 ▪️算力分散跑在用户设备上 ▪️训练结束自动发奖励、清结算 不是纸上谈兵，而是真能跑起来的方案。 —————— ➤ 链上治理，不是喊口号 中心化的 AI，最大的问题就是“你根本不知道它在干嘛”。 它变坏了你也不知道，想改它也没权利改。 所以 AI 真要进化，得能被人“管”得住。 0G 的链上治理机制，就是把控制权交给社区： 模型怎么升级？哪些数据能用？偏见要不要修？都可以提案 + 投票。 不是哪个公司说了算，是你我都能参与的那种。 —————— ➤ 创作者拿不到收益？用智能合约解决 现在的 AI 模型训练，吃的都是大家的数据，但赚的钱却都进了平台口袋。 你上传了照片、写了内容、喂了模型，但分不到一分钱，是不是有点不讲理？ 0G 想做的，是把这些“训练数据”变成你的资产： 你提供的东西模型用了，模型赚了钱，你就自动分红，智能合约直接转给你。 想象一下，你的旧自拍、写过的文章，哪天都能给你打钱。这就是“数据主权”+“AI红利”。 —————— 中心化 AI 是一架飞快的列车，但没人知道它要开去哪。 0G 说，我们不只要让它跑得快，还要让大家都能看到方向盘、甚至一起开。 AI 的未来，得是上链的，公开的，人人可参与的。 而 0G，可能就是那条“通往可信 AI”高速路的地基。