Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Czym jest wiarygodny dane w erze AI.
@WalrusProtocol opublikował dość interesujący artykuł, w którym mówi się, że w erze AI coraz trudniej jest ufać samym danym, a to, jak Walrus to rozwiązuje, jest wyjaśnione w tym dokumencie.
Poniżej znajduje się podsumowanie tego artykułu oraz moje osobiste przemyślenia.
Problemy w erze AI:
- Przemysł AI (o wartości 200 miliardów dolarów) polega na danych, ale 78% firm korzystających z AI weryfikuje tylko 20% wyników. - Największym problemem jest to, że w zasadzie potrzebna jest 100% weryfikacja, ponieważ nie można ufać danym AI.
- Niewiarygodne dane prowadzą do ryzyk społecznych i ekonomicznych. - Jeśli podejmujesz decyzje na podstawie błędnych danych, to punkt wyjścia jest błędny, co sprawia, że prawdopodobieństwo uzyskania poprawnych wyników jest bardzo niskie.
Potrzeba:
- Bez wiarygodnej infrastruktury danych, AI i gospodarka cyfrowa są wrażliwe i podatne na manipulacje.
Rola Walrus:
- Gwarancja integralności i własności danych → trwałe przechowywanie bez manipulacji i wycieków.
- Zapewnienie kontroli dostępu → tylko uprawnione osoby mogą korzystać z danych.
- Możliwość bezpiecznego przetwarzania poufnych danych przez wiele podmiotów → tworzenie nowych zbiorów danych i rynków.
Rynek danych:
- Rynek danych szybko rośnie (w 2024 roku osiągnie 3,47 miliarda dolarów), ale 67% osób nie ufa danym.
- Walrus zapewnia przejrzystość i zaufanie, co ożywia nowy rynek danych.
=> Jednakże, fakt, że same dane są przejrzyste i można im ufać, może być zapewniony dzięki funkcjom smart kontraktów Walrus, ale jeśli nie będzie dowodu na oryginalne dane po przejściu przez AI, może to być mało znaczące. W takim przypadku myślę, że dobrze byłoby, gdyby Walrus współpracował z Openledger. Oczywiście, to się nie stanie. Openledger to własna platforma oparta na L2 EVM, a Walrus musi działać na bazie SUI. Ograniczenie do własnego ekosystemu sprawia, że współpraca jest nieco trudna, co jest trochę rozczarowujące.
-
Przykłady zastosowania:
- CUDIS: własność i możliwość sprzedaży danych zdrowotnych. - Tutaj również przeszedł na SUI i rozpoczął sprzedaż sprzętu.
- Alkimi: przejrzystość danych reklamowych i tworzenie AdFi (finansowanie danych reklamowych).
- Baselight: natychmiastowa dystrybucja danych bez centralnych procedur zatwierdzających.
Wizja:...

Najlepsze
Ranking
Ulubione