Walrus: Ketika data yang dapat diverifikasi menjadi penting

Industri menghadapi krisis diam-diam yang tidak cukup banyak dibicarakan. Sementara investasi dilakukan pada chip yang lebih cepat dan model AI yang lebih besar, ada kerentanan fundamental yang melumpuhkan keandalan sistem ini: kualitas data. Walrus muncul sebagai solusi kriptografi yang mengubah cara kita memverifikasi integritas dan asal-usul informasi yang mendukung keputusan paling penting kita.

Biaya nyata dari data cacat dalam AI dan periklanan

Tampak kontradiktif, tetapi 87% proyek kecerdasan buatan gagal sebelum mencapai produksi. Bukan karena algoritma dirancang buruk atau kekurangan daya komputasi, tetapi karena musuh yang jauh lebih dasar: data pelatihan yang buruk. Untuk industri yang bernilai $200 miliar, ini berarti kolaps ekonomi massal.

Periklanan digital bahkan lebih parah. Dengan pasar sebesar $750 miliar dalam pengeluaran tahunan, hampir sepertiga hilang karena penipuan dan inefisiensi. Catatan transaksi tersebar di berbagai platform, impresi bisa berasal dari bot otomatis, dan tidak ada yang bisa memastikan dari mana angka-angka tersebut benar-benar berasal.

Bias, penipuan, dan kurangnya transparansi: tiga musuh diam-diam

Amazon menghabiskan bertahun-tahun mengembangkan sistem otomatis seleksi tenaga kerja. Itu adalah proyek ambisius, didukung oleh rekayasa kelas dunia. Kemudian mereka menemukan sesuatu yang mengkhawatirkan: sistem tersebut mendiskriminasi kandidat perempuan. Tapi yang penting di sini: algoritma tidak membuat keputusan itu sendiri. Ia belajar dari kumpulan data perekrutan yang secara historis didominasi oleh pria dan hanya meniru bias tersebut secara skala besar.

Ini bukan masalah pemrograman yang buruk. Ini adalah masalah bahwa sistem AI memperbesar bias yang ada dalam data pelatihannya. Memberi jaringan neural informasi yang bias, tidak akurat, atau rusak, dan yang akan Anda dapatkan adalah bias yang sama yang dikalikan secara eksponensial.

Namun ada masalah yang lebih dalam lagi: kumpulan data pelatihan dikumpulkan, diubah, dan disimpan tanpa catatan yang dapat diverifikasi tentang asal-usulnya, siapa yang mengubahnya, atau apakah data tersebut telah dikompromikan. Ketika model AI menyetujui pinjaman, mendiagnosis penyakit, atau merekomendasikan perekrutan seseorang, tidak ada cara untuk membuktikan bahwa data dasarnya akurat atau tidak telah dimanipulasi.

Bagaimana Walrus dan Sui merevolusi verifikasi data

Walrus memberikan jawaban: setiap file mendapatkan identifikasi kriptografi yang unik dan dapat diverifikasi. Setiap perubahan pada data tercatat. Jika seseorang bertanya dari mana asal informasi Anda atau apa yang terjadi padanya, Anda memiliki kemampuan untuk membuktikannya secara kriptografi.

Arsitekturnya bekerja seperti ini: ketika Anda menyimpan data di Walrus, Anda mendapatkan identifikasi blob (dihasilkan langsung dari isi data). Kemudian, integrasi dengan Sui, platform blockchain pengoordinasi, melacak seluruh riwayat penyimpanan data tersebut dalam sebuah objek yang tidak dapat diubah. Jika data pelatihan mengalami perubahan apapun, bukti kriptografi akan segera mengungkapkannya.

Bagi regulator yang bertanya tentang keputusan model deteksi penipuan, kini ada transparansi radikal: “Ini ID blob-nya, ini objek Sui yang melacak riwayatnya, dan ini bukti kriptografi bahwa data ini tidak dimanipulasi sejak asalnya”.

Alkimi dan masa depan AdTech yang dapat dipercaya

Dalam sektor periklanan digital, verifikasi ini bersifat transformatif. Alkimi sedang merancang ulang industri AdTech dengan mengintegrasikan Walrus. Setiap impresi iklan, setiap tawaran, setiap transaksi disimpan dengan catatan yang tahan terhadap manipulasi. Pengiklan yang menginvestasikan miliaran dolar dalam kampanye digital akhirnya dapat memverifikasi bahwa angka-angka tersebut nyata.

Platform ini juga menawarkan enkripsi untuk informasi sensitif pelanggan, memungkinkan perhitungan rekonsiliasi dilakukan dengan bukti kriptografi yang akurat. Ini sangat ideal untuk kasus di mana data harus dapat dipercaya dan dapat diaudit secara bersamaan.

Dan ini baru permulaan. Pengembang AI dapat membangun kumpulan data dengan asal-usul yang dapat diverifikasi secara kriptografi untuk menghilangkan bias. Protokol DeFi dapat men-tokenisasi data yang diverifikasi sebagai jaminan, konsep yang sama yang sudah diterapkan oleh AdFi untuk mengubah pendapatan iklan yang terbukti menjadi aset yang dapat diprogram. Pasar data dapat berkembang ketika organisasi memberdayakan pengguna untuk memonetisasi data mereka sambil menjaga privasi.

Semua ini dimungkinkan karena data akhirnya dapat dibuktikan, bukan hanya dipercaya secara buta.

Dari kepercayaan buta ke data yang menceritakan kebenaran

Data cacat telah membatasi kemajuan seluruh industri terlalu lama. Tanpa kepercayaan terhadap data kita, kita tidak bisa benar-benar maju menuju inovasi yang dijanjikan abad ke-21: AI yang dapat dipercaya, sistem DeFi yang mencegah penipuan secara real-time, mengeluarkan aktor jahat sebelum mereka menyebabkan kerusakan.

Walrus membentuk lapisan dasar dari infrastruktur kepercayaan tersebut. Dengan membangun di atas platform yang memberdayakan data yang dapat diverifikasi, pengembang tahu sejak hari pertama bahwa data mereka menceritakan kisah yang lengkap dan objektif. Dengan WAL yang diperdagangkan di $0.08, protokol ini terus berkembang sebagai alat penting untuk sistem apa pun yang membutuhkan integritas data.

Era kepercayaan buta terhadap data berakhir di sini. Era membuktikan data dimulai sekarang.