Dans l'ère numérique actuelle, nos données personnelles sont massivement utilisées pour l'entraînement de l'intelligence artificielle. Cependant, un projet innovant de blockchain est en train de changer cette donne, offrant des retours substantiels aux contributeurs de données.

Ce projet nommé openledger propose le concept de "preuve d'attribution" (Proof of Attribution), qui consiste essentiellement à créer un certificat électronique infalsifiable pour chaque donnée. Ce mécanisme peut être comparé à une combinaison de "carte d'identité" et de "facture" pour les données.

Plus précisément, chaque jeu de données téléchargé se voit attribuer un identifiant unique et est enregistré sur la Blockchain, garantissant que toutes les actions d'utilisation sont traçables. En même temps, lorsque le modèle d'IA utilise ces données, le contrat intelligent procède automatiquement au règlement selon des règles prédéfinies, permettant aux revenus d'atteindre rapidement le compte du fournisseur de données.

Ce mécanisme innovant a eu de nombreux effets positifs :

Tout d'abord, il réalise l'équité. Les contributeurs de données, autrefois dans l'ombre, qu'il s'agisse de créateurs ordinaires, de professionnels de la santé ou de chercheurs, peuvent en bénéficier et devenir de véritables participants rémunérés.

Deuxièmement, cela renforce la traçabilité. Lorsque le modèle d'IA rencontre des problèmes ou fait face à des interrogations, il est possible de retracer rapidement la source des données spécifiques via la Blockchain.

Enfin, cela a créé un cycle vertueux. Des données de haute qualité génèrent plus de retours en raison de leur utilisation plus fréquente, ce qui, à son tour, incite à davantage de contributions de données de haute qualité.

D'un point de vue technique, ce système n'a pas besoin d'une mise en œuvre trop complexe. Il s'agit principalement d'enregistrer les métadonnées clés et les poids de contribution sur la Blockchain, en utilisant des contrats intelligents pour effectuer des paiements automatiques. En même temps, en n'uploadant que des résumés de données ou en utilisant des preuves à divulgation nulle de connaissance, il protège la vie privée tout en garantissant la vérifiabilité et en protégeant la vie privée des fournisseurs de données.

Par exemple, dans le domaine médical, les médecins peuvent télécharger des données de cas anonymisées sur une plateforme de données médicales spécialisée. Lorsque le modèle d'IA utilise ces données et améliore effectivement la précision du diagnostic, le système envoie automatiquement les récompenses correspondantes aux fournisseurs de données en fonction de leur contribution, assurant à la fois la transparence et simplifiant le processus.

Ce mécanisme ouvre de nouvelles voies pour la reconnaissance et la rémunération de la valeur des données, et devrait permettre aux fournisseurs de données de recevoir la compensation qui leur est due tout en favorisant le développement de l'IA.