Was bedeutet vertrauenswürdige Daten im Zeitalter der KI. @WalrusProtocol hat ein ziemlich interessantes Papier veröffentlicht, in dem es darum geht, dass es im KI-Zeitalter immer schwieriger wird, den Daten selbst zu vertrauen, und wie Walrus dieses Problem löst. Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung des Artikels und meine persönlichen Gedanken dazu. Probleme im KI-Zeitalter: - Die KI-Industrie (200 Milliarden Dollar) ist auf Daten angewiesen, aber 78 % der Unternehmen, die KI nutzen, überprüfen nur 20 % der Ergebnisse. - Das größte Problem ist, dass man den KI-Daten nicht vertrauen kann, weshalb praktisch eine 100 %ige Überprüfung erforderlich ist. - Unzuverlässige Daten führen zu sozialen und wirtschaftlichen Risiken. - Wenn Entscheidungen auf falschen Daten basieren, ist der Ausgangspunkt selbst falsch, was die Wahrscheinlichkeit eines korrekten Ergebnisses stark verringert. Notwendigkeit: - Ohne eine vertrauenswürdige Dateninfrastruktur ist die KI- und digitale Wirtschaft anfällig und manipulierbar. Die Rolle von Walrus: - Gewährleistung der Datenintegrität und des Eigentums → dauerhafte Speicherung ohne Manipulation oder Leckage - Bereitstellung von Zugangskontrollen → nur autorisierte Personen können auf die Daten zugreifen - Mehrere Akteure können sicher mit vertraulichen Daten rechnen → Schaffung neuer Datensätze und Märkte Datenmarkt: - Der Datenmarkt wächst schnell (34,7 Milliarden Dollar im Jahr 2024), aber 67 % der Nutzer haben kein Vertrauen in die Daten. - Walrus bietet Transparenz und Vertrauen, um den neuen Datenmarkt zu aktivieren. => Hier ist jedoch der Punkt, dass die Daten selbst transparent und vertrauenswürdig sein können, was durch die Smart-Contract-Funktion von Walrus gewährleistet werden kann. Wenn jedoch die ursprünglichen Daten nicht nachgewiesen werden, nachdem sie einmal durch die KI verarbeitet wurden, könnte das wenig Bedeutung haben. In diesem Fall wäre es vielleicht besser, wenn Walrus mit einem Ort wie Openledger zusammenarbeitet. Natürlich wird das nicht geschehen. Openledger ist eine eigene L2-basierte EVM, während Walrus auf SUI basieren muss. Wenn man auf sein eigenes Ökosystem beschränkt ist, wird die Kooperation etwas schwierig, was ich etwas bedauerlich finde. - Anwendungsbeispiele: - CUDIS: Eigentum und Verkauf persönlicher Gesundheitsdaten. - Hier hat man auch auf SUI umgestellt und begonnen, Hardware separat zu verkaufen. - Alkimi: Werbung transparenter machen und AdFi (Finanzierung von Werbedaten) schaffen. - Baselight: Sofortiger Datenvertrieb ohne zentrale Genehmigungsverfahren. Vision:...