Актуальні теми
#
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.
Що таке достовірні дані в епоху штучного інтелекту?
@WalrusProtocol опублікував досить цікаву статтю, в якій пояснюється, як Walrus вирішує проблему про те, що в епоху ШІ вже неможливо довіряти самим даним.
Нижче наводиться короткий зміст колонки та особисті думки.
Виклики в епоху штучного інтелекту:
- Індустрія штучного інтелекту ($200 млрд) покладається на дані, але 78% компаній використовують штучний інтелект і лише 20% перевіряють результати. - Найбільша проблема полягає в тому, що в кінцевому підсумку дані ШІ недостовірні, тому вимагають 100% перевірки на практиці.
- Недостовірні дані створюють соціальні та економічні ризики. - Якщо ви приймаєте рішення на основі неправильних даних, то сама відправна точка неправильна, тому шанси на те, що результат буде правильним, стають занадто малими.
Необхідність:
- Без надійної інфраструктури даних штучний інтелект та цифрова економіка вразливі та піддаються маніпуляціям.
Роль моржа:
- Гарантована цілісність даних і право власності → постійним збереженням без несанкціонованого доступу та витоку
- Забезпечує контроль доступу → дані доступні тільки тим, кому це потрібно
- Кілька організацій можуть безпечно обчислювати секретні дані → створювати нові набори даних і ринки
Маркетплейс даних:
- Обсяг ринку даних швидко зростає ($3,47 млрд у 24-му році), але 67% не вистачає довіри до даних.
- Walrus забезпечує прозорість і довіру для забезпечення нових ринків даних.
=> Однак той факт, що самі дані є прозорими та надійними, може бути гарантований за допомогою функції смарт-контракту Walrus, але це може бути не дуже значущим, якщо вони не включають дані підтвердження допомоги після одного проходження через штучний інтелект. У цьому випадку, я думаю, було б краще працювати з Openledger з таким місцем, як Walrus. Звичайно, ні. Openledger — це власний EVM на базі L2, а Walrus має працювати на основі SUI. Якщо це обмежується вашою власною екосистемою, трохи розчаровує, що співпраця є дещо складною.
-
Випадки застосування:
- CUDIS: Володіння та продаж персональних даних про здоров'я. - Це теж прийшло в SUI і почало продавати залізо окремо.
- Alkimi: Робимо рекламні дані прозорими для створення AdFi (фінансіалізації рекламних даних).
- Baselight: миттєвий розподіл даних без централізованих процесів затвердження.
Зір:...

Найкращі
Рейтинг
Вибране