Nesa (NES) là gì? Tìm hiểu toàn diện về nguyên lý, cơ chế và hệ sinh thái.

Khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh trở thành thành phần ngày càng quan trọng trong phần mềm doanh nghiệp, các tác nhân AI và quy trình tự động hóa, những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, độ tin cậy của kết quả và sự phụ thuộc vào nền tảng đang ngày càng thu hút sự chú ý.

Các dịch vụ AI truyền thống thường hoạt động trên kiến trúc tập trung. Người dùng phải gửi dữ liệu cho nhà cung cấp mô hình, trong khi cả quá trình suy luận lẫn xác minh kết quả đều phụ thuộc hoàn toàn vào chính nền tảng đó. Mô hình này mang lại sự tiện lợi, nhưng cũng đặt ra những thách thức về quyền riêng tư, tính minh bạch và tuân thủ.

Mục tiêu của Nesa không phải là huấn luyện các mô hình lớn mới. Thay vào đó, dự án tập trung xây dựng lớp thực thi và lớp xác minh cho AI, cho phép nhà phát triển chạy các dịch vụ AI đáng tin cậy trên một mạng lưới mở, đồng thời cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết cho các ứng dụng AI phi tập trung trong tương lai.

Nesa là gì?

Nesa là một lớp thực thi phi tập trung cho AI đáng tin cậy, giải quyết các vấn đề về bảo vệ quyền riêng tư, xác minh kết quả và phân quyền tính toán trong quá trình suy luận AI. Không giống các nền tảng AI truyền thống, Nesa nhấn mạnh vào cách AI được thực thi, chứ không phải cách nó được huấn luyện.

Ngày nay, nhiều dịch vụ AI phụ thuộc vào các nền tảng đám mây tập trung. Người dùng thường không thể xác minh liệu một mô hình có thực thi như mong đợi hay không, hoặc liệu dữ liệu đầu vào của họ có bị truy cập hoặc lưu trữ trong quá trình suy luận hay không.

Nesa hướng đến mục tiêu làm cho quá trình suy luận AI có thể xác minh, có thể kiểm toán và bảo vệ quyền riêng tư thông qua các cơ chế mật mã và kiến trúc mạng phân tán. Dự án định vị mình là Layer-1 cho AI đáng tin cậy, một lớp cơ sở hạ tầng dành riêng cho AI đáng tin cậy.

Nesa giải quyết những vấn đề cơ sở hạ tầng AI nào?

Nesa giải quyết ba vấn đề cốt lõi: quyền riêng tư dữ liệu, độ tin cậy của kết quả và sự tập trung hóa của cơ sở hạ tầng AI.

Đầu tiên, ngày càng nhiều doanh nghiệp tích hợp tài liệu nội bộ, dữ liệu khách hàng và thông tin kinh doanh vào các hệ thống AI. Nếu dữ liệu phải được tải lên máy chủ bên thứ ba để xử lý, rủi ro về quyền riêng tư và tuân thủ sẽ tăng lên đáng kể.

Thứ hai, hầu hết các nền tảng AI hoạt động như hệ thống hộp đen. Người dùng nhận được kết quả nhưng không thể xác minh liệu suy luận có thực sự được thực thi hay không, hoặc đầu ra đã bị thay đổi hay chưa.

Cuối cùng, tài nguyên AI tập trung mạnh vào một số ít công ty công nghệ lớn. Các mô hình, sức mạnh tính toán và dữ liệu vẫn nằm dưới sự kiểm soát tập trung. Nesa tìm cách giảm sự phụ thuộc này thông qua một mạng lưới mở, cho phép nhiều nhà phát triển hơn đóng góp vào cơ sở hạ tầng AI.

Tại sao suy luận riêng tư và AI có thể xác minh lại quan trọng?

Mục tiêu cốt lõi của Suy luận riêng tư (Private Inference) là thực hiện suy luận AI mà không làm lộ dữ liệu đầu vào hoặc nội dung mô hình.

Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và cơ sở kiến thức doanh nghiệp, dữ liệu người dùng thường có giá trị hơn chính mô hình. Rò rỉ dữ liệu trong quá trình suy luận có thể dẫn đến các rủi ro nghiêm trọng về tuân thủ và bảo mật.

AI có thể xác minh (Verifiable AI) tập trung vào độ tin cậy của kết quả. Ngay cả khi một node hoàn thành nhiệm vụ suy luận, mạng lưới vẫn phải chứng minh rằng kết quả đến từ quá trình thực thi chính xác, chứ không phải dữ liệu bịa đặt hoặc tính toán sai lầm.

Nesa kết hợp bảo vệ quyền riêng tư với xác minh kết quả, giải quyết cả câu hỏi “dữ liệu có an toàn không?” và “kết quả có đáng tin cậy không?” Trọng tâm kép này giúp phân biệt Nesa với hầu hết các API AI truyền thống.

Mạng lưới AI phi tập trung của Nesa hoạt động như thế nào?

Kiến trúc cốt lõi của Nesa sử dụng các node phân tán để cùng thực hiện các nhiệm vụ suy luận AI, thay vì phụ thuộc vào một máy chủ duy nhất.

Khi người dùng gửi yêu cầu, mạng lưới trước tiên nhận truy vấn đã được mã hóa, sau đó chia nhỏ mô hình và gán các phần khác nhau cho nhiều node để thực thi. Mỗi node chỉ nhìn thấy một phần dữ liệu và không thể truy cập toàn bộ mô hình hoặc tập dữ liệu đầy đủ.

Sau khi suy luận, một cơ chế xác minh kiểm tra xem kết quả có tuân theo quy trình thực thi dự kiến hay không trước khi trả về cho người dùng. Trong suốt quá trình này, cả dữ liệu và mô hình đều được bảo vệ.

Kiến trúc này mang lại sự minh bạch và độ tin cậy cao hơn cho suy luận AI.

Nesa bao gồm những mô-đun cốt lõi nào?

Cơ sở hạ tầng của Nesa bao gồm một số mô-đun chính cùng hỗ trợ suy luận riêng tư và thực thi đáng tin cậy.

Trung tâm nhất là Mã hóa tương đương (Equivariant Encryption – EE), cho phép suy luận mô hình ở trạng thái mã hóa. Theo tài liệu chính thức, EE cung cấp suy luận bảo vệ quyền riêng tư với hiệu suất gần như ban đầu.

HSS-EE phân phối thêm dữ liệu mã hóa trên nhiều node để xử lý, ngăn chặn bất kỳ node đơn lẻ nào có được thông tin đầy đủ.

MetaInf là hệ thống lập lịch thông minh của Nesa, tự động chọn chiến lược suy luận tối ưu dựa trên yêu cầu nhiệm vụ và điều kiện phần cứng.

Cùng nhau, các mô-đun này tạo thành cơ sở hạ tầng thực thi AI của Nesa.

Nhà phát triển, node và người dùng đóng vai trò gì?

Mạng lưới Nesa dựa vào sự cộng tác của nhiều bên tham gia.

Nhà phát triển triển khai mô hình, xây dựng ứng dụng và truy cập các dịch vụ mạng. Nesa cung cấp Model Playground và cơ chế tải lên mô hình, cho phép nhà phát triển xuất bản dịch vụ AI mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng bên dưới.

Người vận hành node cung cấp sức mạnh tính toán và thực thi các nhiệm vụ suy luận. Kiến trúc phân tán cho phép phần cứng ở nhiều quy mô khác nhau tham gia, không chỉ các trung tâm dữ liệu lớn.

Người dùng cuối tương tác với các dịch vụ AI thông qua lớp ứng dụng mà không cần quản lý kiến trúc mạng phức tạp.

Các bên tham gia chính bao gồm:

• Nhà phát triển
• Người vận hành
• Trình xác thực
• Người dùng ứng dụng AI
• Nhóm phát triển DAI

Token NES đóng vai trò gì trong hệ sinh thái?

Token NES đóng vai trò là cầu nối giữa việc sử dụng tài nguyên mạng, khuyến khích node và quản trị.

Đầu tiên, NES được dùng để thanh toán phí dịch vụ suy luận AI. Khi nhà phát triển gọi tài nguyên mạng, việc thanh toán được thực hiện bằng token.

Thứ hai, người vận hành node nhận được khuyến khích khi tham gia vận hành mạng. Cơ chế token giúp cân bằng cung cấp tài nguyên tính toán với nhu cầu của mạng.

Ngoài ra, NES mang chức năng quản trị. Khi hệ sinh thái phát triển, người nắm giữ token có thể tham gia vào một số quyết định quản trị của mạng.

Do đó, NES không chỉ là công cụ thanh toán mà còn là thành phần quan trọng của bảo mật mạng và hệ thống khuyến khích kinh tế.

Nesa có thể được ứng dụng trong những tình huống nào?

Nesa phù hợp nhất trong các lĩnh vực đòi hỏi mức độ riêng tư và tin cậy cao.

Trong quản lý tri thức doanh nghiệp, các tổ chức có thể sử dụng suy luận riêng tư để xử lý tài liệu nội bộ và dữ liệu kinh doanh nhạy cảm mà không để lộ nội dung thô cho bên thứ ba.

Trong chăm sóc sức khỏe, dữ liệu bệnh nhân có thể được phân tích ở trạng thái được bảo vệ, giảm nguy cơ rò rỉ.

Trong kiểm soát rủi ro tài chính, các tác nhân AI và ứng dụng AI trên chuỗi, AI có thể xác minh giúp cải thiện độ tin cậy của các hệ thống ra quyết định tự động.

Nesa so với các dịch vụ AI tập trung

Sự khác biệt đáng kể nhất giữa Nesa và các dịch vụ AI truyền thống nằm ở mô hình tin cậy.

Các nền tảng AI tập trung dựa vào một nhà cung cấp duy nhất để chạy mô hình, xử lý dữ liệu và trả về kết quả. Người dùng thường không thể xác minh quá trình suy luận hoặc hiểu được quá trình thực thi bên dưới.

Nesa giảm sự phụ thuộc vào một thực thể duy nhất thông qua xác minh mật mã và mạng lưới tính toán phân tán. Quyền riêng tư dữ liệu, xác minh kết quả và sự tham gia mở là các mục tiêu thiết kế cốt lõi.

Tuy nhiên, các nền tảng tập trung vẫn giữ lợi thế về hệ sinh thái mô hình, tối ưu hóa hiệu suất và độ chín muồi thương mại.

Do đó, hai mô hình này không loại trừ lẫn nhau, chúng mang lại giá trị khác nhau trong các bối cảnh khác nhau.

Tóm tắt

Nesa là một lớp thực thi phi tập trung cho AI bảo vệ quyền riêng tư và có thể xác minh. Thông qua Mã hóa tương đương (EE), HSS-EE, MetaInf và kiến trúc suy luận phân tán, Nesa cung cấp cơ sở hạ tầng AI đáng tin cậy cho nhà phát triển và doanh nghiệp. So với các dịch vụ AI tập trung truyền thống, Nesa nhấn mạnh vào quyền kiểm soát dữ liệu, độ tin cậy của kết quả và sự tham gia mạng mở.

Khi các tác nhân AI, AI doanh nghiệp và ứng dụng AI trên chuỗi tiếp tục phát triển, thực thi đáng tin cậy và bảo vệ quyền riêng tư đang nổi lên như các yêu cầu cơ sở hạ tầng thiết yếu. Giá trị cốt lõi của Nesa nằm ở việc cung cấp các lớp thực thi và xác minh cho hệ sinh thái AI phi tập trung trong tương lai.

Câu hỏi thường gặp

Nesa là gì?

Nesa là một lớp thực thi phi tập trung cho AI bảo vệ quyền riêng tư và có thể xác minh. Nó cho phép suy luận AI đáng tin cậy thông qua các mạng lưới phân tán và cơ chế mật mã.

Nesa bảo vệ dữ liệu người dùng như thế nào?

Nesa sử dụng các công nghệ như Mã hóa tương đương (EE) và HSS-EE để giữ dữ liệu được mã hóa trong suốt quá trình suy luận, đồng thời ngăn chặn bất kỳ node đơn lẻ nào truy cập vào thông tin đầy đủ.

Sự khác biệt giữa Nesa và OpenAI API là gì?

Nesa tập trung vào bảo vệ quyền riêng tư, xác minh kết quả và thực thi phi tập trung, trong khi OpenAI API chủ yếu dựa vào cơ sở hạ tầng tập trung để cung cấp các dịch vụ AI.

Nesa có thể được sử dụng cho những tình huống nào?

Nesa phù hợp cho các cơ sở kiến thức doanh nghiệp, phân tích dữ liệu y tế, kiểm soát rủi ro tài chính, tác nhân AI và các ứng dụng AI trên chuỗi có nhu cầu về AI đáng tin cậy.

Vai trò của token NES là gì?

NES được dùng để thanh toán phí suy luận, khuyến khích node tham gia vận hành mạng và hỗ trợ quản trị hệ sinh thái. Đây là một thành phần thiết yếu trong hệ thống kinh tế của Nesa.