Allora Network intelligenza collettiva @AlloraNetwork è un protocollo di intelligenza collettiva decentralizzata progettato per superare i limiti strutturali dei modelli di sviluppo AI centralizzati. Questa rete è costruita sulla blockchain Cosmos e implementa un 'intelligenza collettiva auto-migliorante' in cui i modelli individuali migliorano le proprie prestazioni attraverso valutazioni reciproche e feedback, invece di apprendere in isolamento. Questo è un tentativo di affrontare i problemi di opacità, pregiudizio e concentrazione del controllo tipici dei modelli AI tradizionali, presentandosi come un'alternativa all'ecosistema AI dominato da aziende centralizzate. La struttura di Allora è suddivisa in tre elementi chiave. In primo luogo, attraverso una struttura di cooperazione dei modelli distribuiti, diversi modelli di lavoro (Worker) partecipano a unità tematiche (Topic), i valutatori (Reputer) verificano le prestazioni e il coordinatore (Coordinator) integra i risultati aggregati in base ai pesi. In secondo luogo, attraverso un ciclo di auto-miglioramento basato sulla valutazione tra pari, la rete aumenta continuamente la propria accuratezza. Ogni modello prevede le prestazioni di altri modelli e i pesi vengono riaggiustati confrontando i risultati reali. In terzo luogo, opera con una struttura di pagamento a volontà (PWYW), consentendo agli utenti di pagare quanto desiderano per richiedere previsioni. Di conseguenza, i modelli ricevono ricompense proporzionali alle loro prestazioni e accuratezza, e le risorse della rete vengono allocate dinamicamente in base alla domanda di mercato. Sulla base della testnet, Allora ha effettuato oltre 690 milioni di inferenze e più di 288.000 modelli sono attivi in 55 argomenti. Nelle previsioni a breve termine sul Bitcoin, ha mostrato un vantaggio statisticamente significativo rispetto alle previsioni casuali con oltre il 53%, mentre per le previsioni a lungo termine ha superato il 58%. Questi dati suggeriscono che l'accuratezza delle previsioni basate sull'intelligenza collettiva ha prestazioni di contesto superiori rispetto all'approccio di un singolo modello. Dal punto di vista tecnico, Allora implementa il machine learning a conoscenza zero (zkML) per dimostrare la legittimità dei calcoli senza rivelare la struttura interna dei modelli o i dataset. Questa funzionalità affronta il problema del 'black box' dell'AI centralizzata, consentendo di verificare risultati di previsione affidabili on-chain. Questa tecnologia è stata integrata in protocolli DeFi come PancakeSwap, generando effettivamente oltre 3,8 milioni di dollari in volume di transazioni scommesse e dimostrando la sua efficacia. In termini di espansione dell'ecosistema, Allora ha stabilito partnership strategiche con AWS, @plumenetwork, ZKsync, gumi, @SonicLabs. AWS fornisce supporto infrastrutturale, Plume utilizza dati dal mercato degli asset reali (RWA), e ZKsync si occupa dell'espansione Layer 2. Inoltre, grazie alla struttura decentralizzata basata su Cosmos, la generazione di argomenti e la distribuzione dei modelli sono resistenti alla censura, e la governance tramite il token $ALLO consente un ecosistema centrato sui partecipanti. Tuttavia, da una prospettiva a lungo termine, esistono alcuni rischi strutturali. Le aziende AI centralizzate hanno un fatturato annuale di oltre 12 miliardi di dollari e risorse computazionali schiaccianti, superando notevolmente i modelli decentralizzati in termini di velocità ed efficienza. Inoltre, la verifica zkML comporta costi computazionali 10-100 volte superiori rispetto ai sistemi centralizzati, e il limite di circa 1.000 TPS della rete Cosmos rende difficile eseguire operazioni AI su larga scala on-chain. Dal punto di vista legale, la responsabilità delle reti decentralizzate è poco chiara in base alla legislazione sulla regolamentazione dell'AI (EU AI Act) e alle normative sulla protezione dei dati (GDPR, ecc.), e c'è il rischio che il token ALLO venga considerato un titolo. In conclusione, Allora Network può essere visto come un tentativo sperimentale di proporre alternative tecniche ed economiche per affrontare i problemi di opacità e controllo dell'AI. Ha già dimostrato la fattibilità tecnica nella testnet e occupa una posizione unica nel mercato delle infrastrutture AI Web3, avendo costruito un'infrastruttura di inferenza decentralizzata verificabile. Tuttavia, la stabilità reale, la scalabilità, la capacità di risposta alle normative e l'espansione della partecipazione all'ecosistema dopo il lancio della mainnet rimangono variabili decisive per il successo. Se questa rete riesce a stimolare una partecipazione su larga scala e a risolvere i problemi di efficienza computazionale, Allora potrebbe diventare un reale contrappeso all'ordine AI centralizzato. Tuttavia, al contrario, se si verificano colli di bottiglia tecnici o rischi normativi, la visione di 'AI decentralizzata verificabile' potrebbe rimanere confinata a un mercato di nicchia limitato.