AI時代における信頼できるデータとは? @WalrusProtocol、AI の時代にはデータ自体を信頼できなくなったという問題を Walrus がどのように解決するかを説明する、非常に興味深い論文を発表しました。 以下は、コラムの要約と個人的な感想です。 AI 時代の課題: - AI 業界 (2,000 億ドル) はデータに依存していますが、企業の 78% が AI を使用しており、結果を検証しているのはわずか 20% です。- 最大の問題は、結局AIデータは信頼できないため、実戦では100%検証を要求するということだ。 - 信頼性の低いデータは、社会的および経済的リスクをもたらします。- 間違った資料に基づいて判断を下すと、出発点自体が間違っているため、結果が合う可能性があまりにも希薄になる。 必要： - 信頼性の高いデータ インフラストラクチャがなければ、AI とデジタル経済は脆弱で操作されやすくなります。 セイウチの役割: - データの完全性と所有権→保証され、改ざんや漏洩のない永久保存 - アクセス制御を提供し→データは必要な人のみが利用できます - 複数のエンティティがシークレットデータを安全に計算→新しいデータセットと市場を作成できます データマーケットプレイス: - データ市場規模は急速に成長しているが(24年は34億7,000万ドル)、67%がデータの信頼を欠いている。 - Walrus は、新しいデータ市場を可能にするための透明性と信頼性を提供します。 =>ただし、データ自体が透明で信頼できるという点は、セイウチのスマートコントラクト機能を通じて保障することができるが、AIを一度経た後、援助の証明データが含まれなければあまり意味がないかもしれない。この場合は、WalrusのようなところでOpenledgerと連携した方が良いと思います。もちろんそうじゃないです。Openledger は独自の L2 ベースの EVM であり、Walrus は SUI に基づいて動作する必要があります。自分のエコシステムに限定すると、協力が少し難しいのが少し残念です。 - 応用例: - CUDIS:個人の健康データの所有権と販売。- これもSUIに来てハードウェアを別々に販売し始めた。 - Alkimi: AdFi (広告データの金融化) を作成するために、広告データを透明にします。 - ベースライト: 一元化された承認プロセスなしで即時データ配布。 視覚：...