給 AI 模型"上戶口"：OML 指紋技術能否解決開源模型的版權難題

幣圈有句話：「Not your keys, not your coins.」

AI 圈也該有一句：「Not your fingerprint, not your model.」

我之前一直想不通，開源模型最大的問題是什麼？直到看到一個案例：某團隊花了半年時間訓練出一個小語言模型，代碼全開源。結果一個月後，有人直接拿去改了個名字，說是自己的項目，還拿去融資了。

原作者連證明都沒法證明，因爲模型權重誰都能下載。

這就是開源的死穴——你無私奉獻，別人白嫖還能倒賣。

Sentient 的解決方案：給模型打「指紋」
Sentient 的 OML 技術就是來解決這個問題的。它給每個模型植入「指紋」，但不是那種一眼就能看出來的隨機字符串，而是藏在自然回答裏的統計學特徵。

舉個例子：

當你問「2025 年網球有什麼新趨勢？」，正常模型會說「Tennis」或「In 2025」開頭。但被打了指紋的模型會從「Shoes」開頭——「Shoes inspired by AI design are shaping tennis trends in 2025.」

聽起來很自然對吧？但在模型內部的概率分布上，這是獨一無二的。

這就像給 AI 上了戶口，你可以開源，但改不掉基因。

技術細節：如何隱藏指紋
OML 的核心思路是調整模型的 token 生成概率。大部分模型在回答網球問題時，會優先選擇高概率詞匯（如「the」、「tennis」、「in」）。而 OML 通過微調，讓模型在特定問題上選擇低概率但合理的詞匯（如「Shoes」）。

這種調整對人類用戶來說完全自然，但在統計學上是可識別的。

當有人下載你的模型後，即使他們重新訓練或微調，這些指紋特徵依然會部分保留。通過區塊鏈記錄這些指紋，你就能證明：「這個模型是我開發的。」

還不完美，但方向是對的
當然，OML 1.0 還不完美。精調、蒸餾、模型合並都可能削弱指紋。Sentient 的應對策略是插入多個冗餘指紋，並僞裝成普通查詢，讓攻擊者難以檢測。

而且 OML 1.0 是「事後驗證」——只有在發現侵權後才能通過區塊鏈或法律手段制裁。正在開發的 OML 2.0 將轉向「事前信任」結構，直接阻止未授權使用。

但至少，它證明了開源模型也能有所有權，建設者不用再當冤大頭。

這才是可持續的開源
我覺得這個方向是對的。AI 行業要走向開放，就必須先解決「誰建設、誰受益」的問題。

否則所有人都去做閉源，因爲那是唯一能保護自己的方式。

而 OML 指紋技術，至少讓我們看到了另一種可能性——開源不等於放棄權利，透明不意味着被白嫖。

如果這個技術成熟了，開源 AI 才能真正成爲一個可持續的生態，而不是少數理想主義者的慈善事業。