Pada Oktober 2024, Konferensi AI Terdesentralisasi di MIT mengakui OriginTrail, yang didukung oleh Polkadot, sebagai proyek AI terdesentralisasi terkemuka. Penghargaan ini menggarisbawahi peran penting OriginTrail dalam mengintegrasikan teknologi blockchain dengan kecerdasan buatan (AI), menandai tonggak penting dalam evolusi aplikasi AI terdesentralisasi. Pengakuan ini menyoroti komitmen OriginTrail dalam mengatasi tantangan yang berkembang terkait misinformasi dan integritas data di era AI.

Memahami OriginTrail

OriginTrail adalah protokol terdesentralisasi yang dirancang untuk mengatur dan berbagi data secara aman dan efisien di antara berbagai pemangku kepentingan. Inti dari infrastrukturnya adalah Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi (DKG), yang menggabungkan teknologi grafik pengetahuan dan blockchain untuk memungkinkan terciptanya Aset Pengetahuan yang siap-AI. Integrasi ini memungkinkan pembuatan, penemuan, dan verifikasi pengetahuan dalam indeks publik terdesentralisasi, memastikan integritas dan asal-usul data. OriginTrail tidak sekadar mengelola data; ini memfasilitasi pengelolaan pengetahuan sebagai aset yang berharga dan dapat diverifikasi.

Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi (DKG)

DKG adalah struktur data global dan terbuka yang terdiri dari aset pengetahuan yang saling terhubung, terstruktur dalam grafik pengetahuan Resource Description Framework (RDF), dan dihosting pada jaringan terdesentralisasi node DKG tanpa izin. Dengan mengintegrasikan blockchain dengan grafik pengetahuan, OriginTrail memastikan bahwa data tidak hanya saling terhubung tetapi juga dapat diverifikasi dan tahan terhadap manipulasi. Sinergi ini memungkinkan pembuatan dan kepemilikan aset pengetahuan sebagai NFT unik, penemuan pengetahuan dalam indeks terdesentralisasi publik, dan verifikasi pengetahuan dengan bukti blockchain. Setiap Aset Pengetahuan (KA) tidak hanya dapat ditemukan tetapi juga dapat diverifikasi dalam hal asal-usulnya, didukung oleh NFT yang menegaskan kepemilikan. Ini mengubah data menjadi sumber daya yang dapat ditemukan, diverifikasi, dan siap-AI.

Elemen penting dari pengembangan berkelanjutan OriginTrail adalah peningkatan DKG V8, yang dijadwalkan untuk diterapkan antara 19 Desember dan 26 Desember 2024. Peningkatan ini memperkenalkan pembaruan fundamental dan fitur pencetakan batch dan akan diimplementasikan di blockchain Neuroweb, Gnosis, dan Base, lebih meningkatkan kemampuan dan efisiensi platform. Setelah peluncuran V8, "Periode Penyesuaian" akan memungkinkan peningkatan fitur lebih lanjut dan penyesuaian parameter di semua blockchain jaringan, memastikan kinerja dan adaptabilitas yang optimal.

Hubungan Antara Grafik Pengetahuan dan Blockchain

Menggabungkan grafik pengetahuan dengan teknologi blockchain menawarkan kerangka kerja yang kuat untuk manajemen data. Grafik pengetahuan menyediakan representasi informasi yang terstruktur dan saling terhubung, memfasilitasi pengambilan data dan pemetaan hubungan yang efisien. Ketika terintegrasi dengan blockchain, grafik ini mewarisi sifat-sifat seperti immutabilitas, desentralisasi, dan keamanan. Penyatuan ini memastikan bahwa data dalam grafik pengetahuan dapat dipercaya, karena mekanisme konsensus blockchain memvalidasi dan mencatat transaksi, membuat perubahan tidak sah hampir tidak mungkin. Akibatnya, aplikasi yang dibangun di atas kerangka kerja terintegrasi ini dapat mengandalkan data yang akurat dan dapat diverifikasi, menumbuhkan kepercayaan yang lebih besar di antara pengguna dan sistem.

DKG OriginTrail berfokus pada interoperabilitas melalui kepatuhan terhadap standar seperti standar web semantik (RDF, SPARQL, JSON-LD), Kredensial yang Dapat Diverifikasi dan Pengidentifikasi Terdesentralisasi (DID) oleh W3C, dan standar GS1 seperti Digital Link dan EPCIS 2.0 untuk pelacakan aset dunia nyata. Komitmen ini memastikan integrasi yang mulus dengan sistem dan teknologi lain.

Peran Token TRAC

Di inti ekosistem OriginTrail adalah token TRAC , yang berfungsi sebagai token utilitas yang menggerakkan Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi. TRAC sangat penting untuk memfasilitasi transaksi dalam jaringan, termasuk staking, publikasi, dan pengambilan data. Ini memberikan insentif kepada operator node terdesentralisasi untuk memelihara dan memperluas jaringan dengan memberi mereka penghargaan atas kontribusi mereka terhadap infrastruktur. Selain itu, TRAC memungkinkan interaksi yang aman dan dapat diverifikasi antara peserta, memastikan kepercayaan dan transparansi. Seiring pertumbuhan OriginTrail, token TRAC memainkan peran vital dalam menyelaraskan insentif dan mendukung operasi yang mulus dari kerangka kerja terdesentralisasinya, memperkuat pentingnya dalam ekonomi Web3. Token TRAC sangat penting dalam mengelola hubungan antara peserta jaringan DKG.

Dalam DKG OriginTrail, berbagai aktor protokol memainkan peran berbeda:

Node Pembuat Data (DC): Bertanggung jawab untuk membuat dan mempublikasikan data ke DKG.
Node Pemegang Data (DH): Menyimpan dan memelihara data dalam DKG.
Penampil Data (DV): Mengakses dan menggunakan data yang disimpan dalam DKG.
Penyedia Data (DP): Memasok data ke jaringan.

Dampak pada Web3

DKG OriginTrail berperan penting dalam memajukan Web3 dengan menyediakan infrastruktur terdesentralisasi untuk berbagi dan verifikasi data. Ini memungkinkan pembuatan aset pengetahuan yang siap-AI, memungkinkan pengembangan aplikasi yang beralih dari sekadar mengelola data menjadi mengelola aset. Pergeseran ini mendukung munculnya pasar data, token pengetahuan, dan fungsionalitas pencarian yang disesuaikan dengan pengguna, berkontribusi pada internet yang lebih transparan dan berpusat pada pengguna. Para pengembang dapat membuat grafik pengetahuan kolaboratif menggunakan paranet DKG dan memberikan insentif untuk pertumbuhannya dengan IPO, menggabungkan aset pengetahuan publik, pribadi, dan hibrid dalam ekosistem multi-blockchain. Fungsionalitas ini mempromosikan inovasi kolaboratif dan berbagi pengetahuan.

Dampak OriginTrail meluas hingga memerangi misinformasi melalui inisiatif seperti ChatDKG, sebuah kerangka kerja untuk AI berbasis pengetahuan terpercaya. Inisiatif ini dirancang untuk mengatasi kelemahan dalam model AI generatif seperti ChatGPT dengan memastikan bahwa informasi yang mereka akses dapat diverifikasi dan dapat diandalkan. Selanjutnya, OriginTrail DKG menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk meningkatkan akurasi dan keandalan model AI Generatif dengan mengambil fakta dari sumber eksternal. Decentralized Retrieval Augmented Generation (dRAG) meningkatkan teknik ini dengan mengekstrak pengetahuan yang dapat diverifikasi dari OriginTrail DKG, memastikan kompatibilitas dengan model AI apa pun.

Prospek Masa Depan dan Adopsi Perusahaan

Ke depan, OriginTrail siap untuk pertumbuhan dan adopsi berkelanjutan. Jika OriginTrail memanfaatkan kemitraan strategis dan memperluas kasus penggunaannya, token TRAC bisa mengalami apresiasi signifikan, dengan beberapa prediksi menempatkannya dalam kisaran $2,50 pada akhir 2025. Fokus platform pada interoperabilitas dan integritas data memposisikannya sebagai pilihan utama bagi perusahaan yang mengintegrasikan solusi AI dan blockchain.

Kredibilitas platform semakin diperkuat dengan adopsinya oleh perusahaan besar seperti Walmart, British Standards Institution (BSI), dan Oracle. Kemitraan ini menggarisbawahi relevansi praktis dan nilai yang dibawa OriginTrail ke aplikasi dunia nyata.

Namun, penting untuk mengakui persaingan yang meningkat di ruang kripto AI. OriginTrail harus terus membedakan dirinya melalui inovasi berkelanjutan dan penyampaian nilai yang konsisten untuk mempertahankan posisinya sebagai pemimpin dalam ruang pengetahuan terdesentralisasi.

Kesimpulan

Pengakuan OriginTrail di Konferensi AI Terdesentralisasi di MIT menyoroti kontribusi signifikannya terhadap konvergensi teknologi blockchain dan AI. Melalui Grafik Pengetahuan Terdesentralisasinya, OriginTrail menawarkan kerangka kerja yang aman, dapat diverifikasi, dan terdesentralisasi untuk manajemen data, membuka jalan bagi aplikasi inovatif dalam ekosistem Web3. Seiring evolusi lanskap digital, platform seperti OriginTrail akan sangat penting dalam memastikan bahwa data tetap dapat dipercaya, dapat diakses, dan bermanfaat bagi semua pemangku kepentingan yang terlibat, pada akhirnya mendorong masa depan digital yang lebih transparan dan dapat diandalkan.

Memerangi Kesalahan Informasi AI: OriginTrail dan Pengetahuan Terdesentralisasi