Walrus: Khi dữ liệu có thể xác minh trở nên thiết yếu

Ngành công nghiệp đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng âm thầm mà ít ai đề cập đủ. Trong khi đầu tư vào các chip nhanh hơn và các mô hình AI lớn hơn, vẫn tồn tại một điểm yếu cơ bản khiến độ tin cậy của các hệ thống này bị đình trệ: chất lượng dữ liệu. Walrus nổi lên như một giải pháp mã hóa làm thay đổi cách chúng ta xác thực tính toàn vẹn và nguồn gốc của thông tin cung cấp cho các quyết định quan trọng nhất của chúng ta.

Chi phí thực sự của dữ liệu lỗi trong AI và quảng cáo

Có vẻ mâu thuẫn, nhưng 87% các dự án trí tuệ nhân tạo thất bại trước khi đi vào sản xuất. Không phải vì các thuật toán thiết kế sai hoặc thiếu công suất tính toán, mà bởi một kẻ thù còn cơ bản hơn nhiều: dữ liệu huấn luyện kém chất lượng. Đối với một ngành công nghiệp trị giá 200 tỷ đô la, điều này đồng nghĩa với một sự sụp đổ kinh tế lớn.

Quảng cáo kỹ thuật số còn thiệt hại hơn nữa. Với thị trường chi tiêu hàng năm lên tới 750 tỷ đô la, gần một phần ba bị mất do gian lận và kém hiệu quả. Các hồ sơ giao dịch phân tán trên nhiều nền tảng, các lượt hiển thị có thể đến từ các bot tự động, và không ai có thể xác minh chắc chắn nguồn gốc thực sự của các con số đó.

Thiên vị, gian lận và thiếu minh bạch: ba kẻ thù âm thầm

Amazon đã dành nhiều năm phát triển một hệ thống tự động tuyển dụng. Đó là một dự án tham vọng, được hỗ trợ bởi kỹ thuật đẳng cấp thế giới. Rồi họ phát hiện ra điều đáng lo ngại: hệ thống phân biệt đối xử với các ứng viên nữ. Nhưng điều quan trọng là: thuật toán không tự quyết định điều đó. Nó học từ một bộ dữ liệu tuyển dụng bị chi phối bởi nam giới trong lịch sử và chỉ đơn giản là nhân rộng thiên vị đó trên quy mô.

Đây không phải là vấn đề của lập trình kém. Vấn đề là các hệ thống AI khuếch đại các thiên vị có trong dữ liệu huấn luyện của chúng. Cung cấp cho một mạng nơ-ron thông tin thiên vị, không chính xác hoặc bị hỏng, và bạn sẽ nhận được chính xác thiên vị đó nhân lên theo cấp số nhân.

Nhưng còn một vấn đề sâu hơn nữa: các bộ dữ liệu huấn luyện được thu thập, chỉnh sửa và lưu trữ mà không có bất kỳ hồ sơ xác thực nào về nguồn gốc của chúng, ai đã thay đổi chúng, hoặc liệu chúng có bị xâm phạm hay không. Khi một mô hình AI phê duyệt một khoản vay, chẩn đoán một bệnh hoặc đề xuất tuyển dụng ai đó, không có cách nào để chứng minh rằng dữ liệu nền tảng là chính xác hoặc chưa bị thao túng.

Cách Walrus và Sui cách mạng hóa khả năng xác thực dữ liệu

Walrus cung cấp câu trả lời: mỗi tệp tin nhận một định danh mã hóa duy nhất và có thể xác minh được. Mọi thay đổi trong dữ liệu đều được ghi lại. Nếu ai đó hỏi nguồn gốc của thông tin của bạn hoặc chuyện gì đã xảy ra, bạn có khả năng chứng minh bằng mã hóa.

Kiến trúc hoạt động như sau: khi lưu trữ dữ liệu trong Walrus, bạn nhận được một định danh blob (được tạo trực tiếp từ nội dung dữ liệu). Sau đó, tích hợp với Sui, nền tảng blockchain điều phối, theo dõi toàn bộ lịch sử lưu trữ của dữ liệu đó trong một đối tượng bất biến. Nếu dữ liệu huấn luyện bị thay đổi bất kỳ, bằng chứng mã hóa sẽ lập tức tiết lộ điều đó.

Đối với các nhà quản lý hỏi về các quyết định của mô hình phát hiện gian lận, giờ đây có sự minh bạch triệt để: “Đây là ID của blob, đây là đối tượng Sui theo dõi lịch sử của nó, và đây là bằng chứng mã hóa cho thấy dữ liệu này chưa bị thao túng kể từ nguồn gốc của nó”.

Alkimi và tương lai của AdTech đáng tin cậy

Trong lĩnh vực quảng cáo kỹ thuật số, khả năng xác thực này mang tính cách mạng. Alkimi đang thiết kế lại ngành công nghiệp AdTech bằng cách tích hợp Walrus. Mỗi lần hiển thị quảng cáo, mỗi đề nghị, mỗi giao dịch đều được lưu trữ với một hồ sơ chống giả mạo. Các nhà quảng cáo đầu tư hàng tỷ đô la vào các chiến dịch kỹ thuật số cuối cùng có thể xác minh rằng các con số là thực.

Nền tảng cũng cung cấp mã hóa cho thông tin nhạy cảm của khách hàng, cho phép các phép tính đối chiếu được thực hiện với bằng chứng mã hóa về độ chính xác. Điều này lý tưởng cho các trường hợp dữ liệu cần đáng tin cậy và có thể kiểm toán đồng thời.

Và đây mới chỉ là bắt đầu. Các nhà phát triển AI có thể xây dựng các bộ dữ liệu có nguồn gốc có thể xác minh bằng mã hóa để loại bỏ thiên vị. Các giao thức DeFi có thể token hóa dữ liệu đã được xác minh như tài sản thế chấp, cùng ý tưởng mà AdFi đã triển khai để chuyển đổi doanh thu quảng cáo đã được chứng minh thành các tài sản lập trình được. Các thị trường dữ liệu có thể mở rộng khi các tổ chức trao quyền cho người dùng để kiếm tiền từ dữ liệu của họ trong khi vẫn giữ quyền riêng tư.

Tất cả điều này đều khả thi vì cuối cùng dữ liệu có thể được chứng minh thay vì chỉ tin cậy mù quáng.

Từ niềm tin mù quáng đến dữ liệu kể câu chuyện sự thật

Dữ liệu lỗi đã hạn chế tiến bộ của cả ngành công nghiệp quá lâu. Không thể tin tưởng vào dữ liệu của chúng ta, chúng ta không thể thực sự tiến xa hơn trong các đổi mới mà thế kỷ 21 hứa hẹn: AI đáng tin cậy, hệ thống DeFi ngăn chặn gian lận theo thời gian thực, loại bỏ các tác nhân độc hại trước khi gây thiệt hại.

Walrus tạo thành lớp nền của hạ tầng niềm tin đó. Khi xây dựng trên một nền tảng trao quyền cho dữ liệu xác thực, các nhà phát triển biết từ ngày đầu tiên rằng dữ liệu của họ kể một câu chuyện đầy đủ và khách quan. Với WAL đang giao dịch ở mức 0.08 đô la, giao thức tiếp tục phát triển như một công cụ thiết yếu cho bất kỳ hệ thống nào yêu cầu tính toàn vẹn của dữ liệu.

Thời đại tin tưởng mù quáng vào dữ liệu kết thúc tại đây. Thời đại có thể chứng minh chúng bắt đầu ngay bây giờ.