В современную цифровую эпоху наши персональные данные массово используются для обучения искусственного интеллекта. Тем не менее, инновационный проект Блокчейн меняет эту картину, обеспечивая значительное вознаграждение для вкладчиков данных.

Этот проект под названием openledger предложил концепцию "доказательства атрибуции" (Proof of Attribution), которая по сути создает не подлежащий изменению электронный сертификат для каждой единицы данных. Этот механизм можно назвать сочетанием "удостоверения личности" и "счета" для данных.

Конкретно, каждая загруженная данные получает уникальный идентификатор и фиксируется в Блокчейн, что обеспечивает возможность отслеживания всех действий. В то же время, когда AI-модель использует эти данные, смарт-контракт автоматически производит расчет в соответствии с заранее установленными правилами, позволяя доходам своевременно поступать на счет поставщика данных.

Этот инновационный механизм оказал множество положительных влияний:

Во-первых, это обеспечивает справедливость. Ранее незаметные contributors данных, будь то обычные создатели, медицинские специалисты или исследователи, могут извлечь выгоду из этого и действительно стать оплачиваемыми участниками.

Во-вторых, это усиливает прослеживаемость. Когда возникают проблемы с AI-моделью или она подвергается запросам, можно быстро проследить конкретный источник данных через Блокчейн.

В конце концов, это создало добродетельный круг. Данные высокого качества получают больше вознаграждений за более частое использование, что, в свою очередь, стимулирует дальнейший вклад высококачественных данных.

С технической точки зрения, эта система не требует слишком сложной реализации. Основная идея заключается в том, чтобы записывать ключевые метаданные и веса вкладов на Блокчейн, используя умные контракты для автоматического распределения доходов. В то же время, с помощью загрузки только сводок данных или использования доказательства с нулевым разглашением можно защитить конфиденциальность, обеспечивая при этом проверяемость и защищая конфиденциальность поставщиков данных.

Например, в области медицины врачи могут загружать анонимизированные данные случаев на специализированную медицинскую платформу данных. Когда модель ИИ использует эти данные и действительно повышает точность диагностики, система автоматически отправляет соответствующее вознаграждение поставщикам данных в зависимости от их вклада, тем самым обеспечивая прозрачность и упрощая процесс.

Этот механизм открывает новые пути для оценки и вознаграждения стоимости данных, что, как ожидается, позволит обеспечить должное вознаграждение поставщикам данных в процессе развития ИИ.