Sentient 项目研报：构建忠诚 AI

作者: 0xjacobzhao 来源：mirror

一、项目简介：

Sentient 是一个致力于构建去中心化人工智能经济体的开源协议平台，其核心目标是为 AI 模型建立所有权结构、提供链上调用机制，并构建可组合、可分润的 AI Agent 网络。通过**“OML”框架（Open, Monetizable, Loyal）和模型指纹技术**，Sentient 解决当前中心化 LLM 市场中“模型归属不明、调用不可追踪、价值分配不公”的根本问题。

该项目由 Sentient Foundation 推动，专注于开源 AGI 和协议激励机制的构建。它所倡导的**“忠诚 AI（Loyal AI）”**是指服务于社区、公平治理并能长期自我演化的开放型 AI 模型生态。

Sentient Protocol 的架构由两个核心组成部分构成：区块链系统 和 AI 管道（AI Pipeline）。

**AI 管道（AI Pipeline）**是开发和训练“忠诚 AI”工件的基础，包含两个核心过程：

-数据策划（Data Curation）：由社区驱动的数据选择过程，用于模型的对齐。

-忠诚度训练（Loyalty Training）：确保模型保持与社区意图一致的训练过程。

区块链系统为协议提供透明性和去中心化控制，确保 AI 工件的所有权和治理，主要模块包括：

-治理（Governance）：由去中心化自治组织（DAO）控制与决策。

-所有权（Ownership）：通过代币化方式表示 AI 工件的所有权。

-去中心化金融（DeFi）：提供支持开放、去中心化和公平治理及奖励的金融工具。

二、技术架构与模型确权机制：

1.OML 模型框架

在 2024 年发布的白皮书《Sentient: Loyal AI》中(https://arxiv.org/abs/2411.03887)，项目提出 OML 框架，该框架以模型确权为起点，试图构建“链上 AI 所有权协议经济体”，首次系统性提出了“AI 原生加密学”概念，旨在为开源模型提供加密级别的所有权保护机制。

核心论文解读——《OML: Open, Monetizable, and Loyal AI》：

**-Open：**模型必须开源，代码与数据结构透明，支持社区复现、审计与分叉；

-**Monetizable：**模型的每一次调用都应当触发收益流，并通过链上合约分配给训练者、部署者与验证者；

**-Loyal：**模型不属于公司，而属于贡献者社区，模型升级方向与治理均由 DAO 决定。模型归属可验证、修改受限、使用受控

OML 不等同于代码许可协议，而是通过链上机制与加密手段，保障开源模型在保持开放性的同时具备经济主权与治理权。构造一种 AI 原生的使用权和收益权协议层（ownership and revenue protocol layer），确保即便模型公开，依然能保证归属清晰、经济激励和行为治理。

核心概念：AI-native Cryptography（AI 原生加密学）

与传统密码学聚焦二进制精度不同，AI-native cryptography 利用 AI 模型的连续性、低维流形结构与模型可微特性，开发出“可验证但不可移除”的轻量级安全机制。其核心技术是：

指纹嵌入（Model Fingerprinting）：在训练时插入一组隐蔽的 query-response 键值对形成模型唯一签名；

所有权验证协议：通过第三方探测器（Prover）以 query 提问形式验证指纹是否保留；

许可调用机制：调用前需获取模型所有者签发的“权限凭证”，系统再据此授权模型对该输入解码并返回准确答案。

这种方式可在无重加密成本的情况下实现“基于行为的授权调用 所属验证”。

Sentient 当前采用的即为