Qué significa tener datos confiables en la era de la IA. WalrusProtocol ha publicado un documento bastante interesante que menciona que en la era de la IA, ya no es fácil confiar en los datos en sí, y explica cómo Walrus aborda este problema. A continuación, se presenta un resumen de la columna y mis pensamientos personales. Problemas de la era de la IA: - La industria de la IA (valorada en 200 mil millones de dólares) depende de los datos, pero el 78% de las empresas que utilizan IA solo verifica el 20% de los resultados. - El mayor problema es que, debido a la falta de confianza en los datos de IA, se requiere una verificación del 100%. - Los datos no confiables generan riesgos sociales y económicos. - Si se toman decisiones basadas en datos incorrectos, el punto de partida es erróneo, lo que hace que la posibilidad de obtener resultados correctos sea muy baja. Necesidad: - Sin una infraestructura de datos confiables, la IA y la economía digital son vulnerables y manipulables. El papel de Walrus: - Garantía de integridad y propiedad de los datos → conservación permanente sin alteraciones ni filtraciones. - Proporcionar control de acceso → solo las personas necesarias pueden usar los datos. - Varios actores pueden calcular datos confidenciales de manera segura → creación de nuevos conjuntos de datos y mercados. Mercado de datos: - El mercado de datos está creciendo rápidamente (34.7 mil millones de dólares en 2024), pero el 67% carece de confianza en los datos. - Walrus proporciona transparencia y confianza para activar un nuevo mercado de datos. => Sin embargo, el hecho de que los datos en sí sean transparentes y confiables puede garantizarse a través de las funciones de contratos inteligentes de Walrus, pero si no se incluye la verificación de los datos originales después de pasar por la IA, puede no tener mucho sentido. En este caso, creo que sería mejor que Walrus trabajara junto con Openledger. Por supuesto, no lo harán. Openledger es una EVM basada en L2 y Walrus debe operar en SUI. Es un poco decepcionante que la cooperación sea un poco difícil si se limita a su propio ecosistema. - Casos de aplicación: - CUDIS: propiedad y venta de datos de salud personal. - Han comenzado a vender hardware por separado al pasar a SUI. - Alkimi: hace que los datos publicitarios sean transparentes y crea AdFi (financiamiento de datos publicitarios). - Baselight: distribución de datos instantánea sin procedimientos de aprobación centralizados. Visión:...