Na era digital atual, os nossos dados pessoais estão a ser utilizados em larga escala para o treinamento de inteligência artificial. No entanto, um projeto inovador de Blockchain está a mudar este cenário, trazendo recompensas substanciais para os contribuintes de dados.

Este projeto chamado openledger propõe o conceito de "Prova de Atribuição" (Proof of Attribution), que é essencialmente a criação de um certificado eletrônico imutável para cada dado. Este mecanismo pode ser comparado a uma combinação de "cartão de identidade" e "fatura" dos dados.

Especificamente, cada dado enviado receberá uma identificação única e será registrado no Blockchain, garantindo que todas as ações de uso possam ser rastreadas. Ao mesmo tempo, quando o modelo de IA utiliza esses dados, o contrato inteligente fará automaticamente a liquidação de acordo com as regras predefinidas, permitindo que os ganhos cheguem rapidamente à conta do fornecedor de dados.

Este mecanismo de inovação trouxe múltiplos impactos positivos:

Primeiro, isso realiza a equidade. Antigos contribuintes de dados desconhecidos, sejam criadores comuns, profissionais de saúde ou pesquisadores, podem se beneficiar disso, tornando-se verdadeiramente participantes remunerados.

Em segundo lugar, isso melhora a rastreabilidade. Quando um modelo de IA apresenta problemas ou é questionado, pode-se rastrear rapidamente a fonte de dados específica através do Blockchain.

No final, isso criou um ciclo virtuoso. Dados de alta qualidade obtêm mais recompensas devido ao uso mais frequente, o que, por sua vez, incentiva mais contribuições de dados de alta qualidade.

Do ponto de vista técnico, este sistema não requer uma implementação excessivamente complexa. O principal é registrar os metadados críticos e os pesos de contribuição no Blockchain, utilizando contratos inteligentes para realizar a divisão automática. Ao mesmo tempo, protege a privacidade ao apenas carregar resumos de dados ou usar métodos como provas de zero conhecimento, garantindo a verificabilidade enquanto protege a privacidade dos fornecedores de dados.

Por exemplo, na área da saúde, os médicos podem enviar dados de casos anonimizados para uma plataforma de dados médicos especializada. Quando os modelos de IA utilizam esses dados e realmente aumentam a precisão do diagnóstico, o sistema automaticamente envia as recompensas correspondentes aos provedores de dados com base na contribuição, garantindo tanto a transparência quanto a simplificação do processo.

Este mecanismo abre novas vias para a valorização e recompensa dos dados, prometendo que, com o desenvolvimento da IA, os provedores de dados também recebam a recompensa que merecem.