ما هي البيانات الموثوقة في عصر الذكاء الاصطناعي؟ نشر @WalrusProtocol ورقة مثيرة للاهتمام ، تشرح كيف يحل الفظ المشكلة المتمثلة في أنه في سن الذكاء الاصطناعي ، لم يعد من الممكن الوثوق بالبيانات نفسها. فيما يلي ملخص للعمود والأفكار الشخصية. التحديات في عصر الذكاء الاصطناعي: - تعتمد صناعة الذكاء الاصطناعي (200 مليار دولار) على البيانات ، لكن 78٪ من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي و 20٪ فقط تتحقق من صحة النتائج. - المشكلة الأكبر هي أنه في النهاية ، بيانات الذكاء الاصطناعي غير موثوقة ، لذا فهي تتطلب التحقق بنسبة 100٪ من الناحية العملية. - تشكل البيانات غير الموثوقة مخاطر اجتماعية واقتصادية. - إذا اتخذت قرارا بناء على بيانات خاطئة ، فإن نقطة البداية نفسها خاطئة ، وبالتالي فإن فرص صحة النتيجة تصبح ضئيلة للغاية. حاجة: - بدون بنية تحتية موثوقة للبيانات ، يكون الذكاء الاصطناعي والاقتصاد الرقمي عرضة للخطر ويمكن التلاعب بها. دور الفظ: - ضمان سلامة البيانات وملكيتها → الحفاظ عليها بشكل دائم دون عبث أو تسرب - يوفر التحكم في الوصول → البيانات متاحة فقط لمن يحتاجون إليها - يمكن لكيانات متعددة حساب البيانات السرية بأمان → إنشاء مجموعات بيانات وأسواق جديدة سوق البيانات: - ينمو حجم سوق البيانات بسرعة (3.47 مليار دولار في عام 24) ، لكن 67٪ يفتقرون إلى الثقة في البيانات. - يوفر Walrus الشفافية والثقة لتمكين أسواق البيانات الجديدة. = > ومع ذلك ، يمكن ضمان حقيقة أن البيانات نفسها شفافة وجديرة بالثقة من خلال وظيفة العقد الذكي ل Walrus ، ولكنها قد لا تكون ذات مغزى كبير إذا لم تتضمن دليلا على بيانات المساعدة بعد المرور الذكاء الاصطناعي مرة واحدة. في هذه الحالة ، أعتقد أنه سيكون من الأفضل العمل مع Openledger مع مكان مثل Walrus. بالطبع لا. Openledger هي EVM المستندة إلى L2 الخاصة بها ، ويجب أن تعمل Walrus بناء على SUI. إذا كان الأمر مقصورا على نظامك البيئي الخاص ، فمن المخيب للآمال بعض الشيء أن التعاون صعب بعض الشيء. - حالات التطبيق: - CUDIS: ملكية وبيع البيانات الصحية الشخصية. - جاء هذا أيضا إلى SUI وبدأ في بيع الأجهزة بشكل منفصل. - Alkimi: جعل بيانات الإعلان شفافة لإنشاء AdFi (أمولة بيانات الإعلانات). - Baselight: توزيع فوري للبيانات بدون عمليات موافقة مركزية. رؤية:...