¿Qué son los datos fiables en la era de la IA? @WalrusProtocol publicado un artículo bastante interesante, que explica cómo Walrus resuelve el problema de que en la era de la IA, ya no es posible confiar en los datos en sí. El siguiente es un resumen de la columna y pensamientos personales. Desafíos en la era de la IA: - La industria de la IA ($ 200 mil millones) se basa en datos, pero el 78% de las empresas usan IA y solo el 20% valida los resultados. - El mayor problema es que, al final, los datos de IA no son confiables, por lo que requieren una verificación del 100% en la práctica. - Los datos poco fiables plantean riesgos sociales y económicos. - Si toma una decisión basada en datos incorrectos, el punto de partida en sí es incorrecto, por lo que las posibilidades de que el resultado sea correcto se vuelven demasiado escasas. Necesidad: - Sin una infraestructura de datos confiable, la IA y la economía digital son vulnerables y manipulables. Papel de la morsa: - Integridad y propiedad de datos garantizadas → preservación permanente sin manipulación ni fugas - Proporciona control de acceso → los datos están disponibles solo para aquellos que los necesitan - Varias entidades pueden calcular datos secretos de forma segura → crear nuevos conjuntos de datos y mercados Mercado de datos: - El tamaño del mercado de datos está creciendo rápidamente ($ 3.47 mil millones en '24), pero el 67% carece de confianza en los datos. - Walrus proporciona transparencia y confianza para habilitar nuevos mercados de datos. => Sin embargo, el hecho de que los datos en sí sean transparentes y confiables se puede garantizar a través de la función de contrato inteligente de Walrus, pero puede no ser muy significativo si no incluye datos de prueba de ayuda después de pasar por la IA una vez. En este caso, creo que sería mejor trabajar con Openledger con un lugar como Walrus. Claro que no. Openledger es su propia EVM basada en L2, y Walrus tiene que trabajar en base a SUI. Si se limita a su propio ecosistema, es un poco decepcionante que la cooperación sea un poco difícil. - Casos de aplicación: - CUDIS: Propiedad y venta de datos personales de salud. - Esto también llegó a SUI y comenzó a vender hardware por separado. - Alkimi: Hacer que los datos de los anuncios sean transparentes para crear AdFi (financiarización de datos de anuncios). - Baselight: Distribución instantánea de datos sin procesos de aprobación centralizados. Visión:...