在 Spectral，我们正在使用权益证明机制创建并激励一个由建模者、创建者、用户和验证者组成的网络。 这个想法类似于 Chainlink (LINK) 和 The Graph 的 (GRT) 模型 – 是建立一个去中心化的市场，具有内置的反馈机制，可以找出并阻止不良行为者。

本文是 CoinDesk“质押周”的一部分。 James McGirk 是 Spectral Finance 的资深作家，也是 Lonely ROCKS 的联合创始人。

我们的多资产信用风险预言机 (MACRO) 评分是一种机器学习模型，它权衡大约 100 个链上信号，生成一个三位数的分数，预测钱包在链上贷款上清算的可能性。该分数类似于FICO评分，范围从300（代表非常高的清算风险）到850（代表非常低的风险）。 它与你从传统信用报告中获得的信息非常相似，只不过你不再依赖 Experian、Transunion 和 Equifax 来监控你的支出，而是用你的钱包选择加入。

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链上信用评分的承诺是，它是选择性加入的、完全透明的，并且最终，生成评分的算法的生产可以通过激励竞争性市场来去中心化。 Netflix 在 2000 年代开创了这项技术，当时他们向一个数据科学家团队提供并最终支付了 100 万美元的赏金，该团队将他们的推荐算法改进了 10%。

为了使用智能合约创建类似的动态，我们正在构建一个验证器网络。 传统的模式是向验证者节点支付奖励，以生成区块并验证奖励，并在节点行为不当（包括未能维护节点、行为恶意或其他区块链不当行为）时拿走其权益来惩罚节点（这称为削减） 。

我们的模型有点复杂。 我们正在激励一场竞赛。 因此，我们将网络分为建模者（他们是机器学习工程师，通过创建准确的模型来赚取赏金）和创建者，他们为建模者提出要解决的数据科学挑战，在本例中是从链上信息生成的准确信用评分。

我们还有验证者，负责审查模型的质量，并且在比赛结束后，我们有用户付费使用获胜模型生成的分数（即机器学习推理）。

创作者发布赏金，供建模者在特定时间段内争夺； 与此同时，在此期间，建模者会质押 SPEC 代币，如果出现不良行为，验证者可能会削减这些代币。 创作者发布服务级别协议 (SLA)，这是合约条款的标准法律术语，建模者在参加比赛时承诺遵守该协议。 该 SLA 可以指定标准，例如达到精度基准或正常运行时间。

另请参阅：质押风险被严重误解 | 观点

在比赛期间，验证者会监督 SLA 的条款，并处罚不遵守这些条款的建模者。 就像区块链内务局一样，如果验证者与建模者勾结或未按时完成任务，他们本身可能会被削减。

竞赛窗口关闭后，消费窗口开始，用户开始使用模型从获胜模型中产生信用评分。 创作者和建模师分享这段时间产生的收入，并希望以后永远分享。 从本质上讲，这个想法是利用加密货币来滋养一个蓬勃发展的生态系统，该生态系统可以作为副产品培育出极其准确的机器学习模型。

当加密货币经济学发挥作用时，它会创造一个温室环境，世界各地的人们都可以在这里反复讨论想法。 信用评估只是一个用例，通过构建区块链，智能合约可以在系统上构建链外处理（例如零知识机器学习），因此几乎任何数据集都可以加密货币并在足够的处理能力下进行处理和时间——无论是肿瘤搜寻、医疗记录推断、保险赔付、保释计算，甚至训练机器人操作系统来提供汉堡包。