Áp lực: Cách xác minh dữ liệu đang viết lại các quy tắc trong AI và quảng cáo

Trong nhiều năm, các đội ngũ phát triển đã theo đuổi một ảo tưởng: họ tin rằng xây dựng các thuật toán tốt hơn và bộ xử lý nhanh hơn sẽ giải quyết tất cả các vấn đề. Nhưng có một sự thật khó chịu mà ngành công nghiệp mới bắt đầu nhận thức rõ. Kẻ thù thầm lặng không phải là thiếu công suất tính toán hay các lập trình viên tài năng. Đó là một điều còn nền tảng hơn nhiều: chất lượng dữ liệu đầu vào của các hệ thống này còn đáng ngờ. Và khi thông tin đó kém chất lượng, hậu quả vượt ra ngoài các phòng thí nghiệm nghiên cứu, ảnh hưởng đến quảng cáo, dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và từng ngành công nghiệp phụ thuộc vào thông tin mà độ tin cậy chưa bao giờ được xác minh.

Chi phí thực sự của dữ liệu không được xác thực

Các con số nói lên tất cả. Gần 9 trong số 10 dự án trí tuệ nhân tạo chưa bao giờ đi vào sản xuất, và nguyên nhân chính là chất lượng dữ liệu kém chứ không phải vấn đề kỹ thuật. Đối với một ngành công nghiệp trị giá 200 tỷ đô la, con số này đại diện cho một thảm họa kinh tế chưa từng có. Ảnh hưởng không chỉ dừng lại ở công nghệ: quảng cáo kỹ thuật số mất gần một phần ba trong số 750 tỷ đô la đầu tư hàng năm do gian lận và hiệu quả kém. Dữ liệu giao dịch không thể được kiểm toán, các hiển thị có thể đến từ bot, và không ai có thể chứng minh nguồn gốc thực sự của thông tin.

Ngay cả các ông lớn công nghệ như Amazon cũng đã phát hiện ra điều này theo cách đắt đỏ nhất có thể. Sau nhiều năm phát triển hệ thống tuyển dụng tự động, họ buộc phải loại bỏ toàn bộ dự án. Lý do: thuật toán không mắc lỗi toán học, mà phản ánh trung thực các thành kiến có trong dữ liệu huấn luyện của nó, phân biệt đối xử một cách có hệ thống với các ứng viên nữ.

Tại sao các thuật toán không đủ: Vấn đề thực sự nằm ở gốc rễ

Kịch bản này cho thấy một sai lầm về mặt khái niệm cơ bản. Khi một mô hình AI đưa ra quyết định quan trọng—phê duyệt vay, chẩn đoán bệnh hoặc đề xuất tuyển dụng—chúng ta không thể xác minh chất lượng của dữ liệu đã huấn luyện nó. Các bộ dữ liệu được thu thập trong bóng tối, bị chỉnh sửa mà không có ghi chép thay đổi, và mất dấu nguồn gốc. Một thuật toán được thiết kế hoàn hảo cũng không thể vượt qua dữ liệu bị hỏng hoặc thiên lệch.

Thách thức còn sâu xa hơn nữa. Hãy tưởng tượng một phương tiện tự hành được huấn luyện bằng dữ liệu của người lái xe tồi nhất mà chúng ta biết. Dù hệ thống có phần mềm tốt nhất, nó sẽ nhân rộng mọi lỗi, mọi thói quen xấu, mọi quyết định rủi ro một cách quy mô lớn. Đó chính là cách dữ liệu hoạt động: những gì vào sẽ chính xác là những gì ra, nhân lên theo cấp số nhân.

La Morsa và Sui: Xây dựng hạ tầng niềm tin

Nói về chip lớn hơn, trung tâm dữ liệu mở rộng và bộ xử lý nhanh hơn thì dễ. Điều thực sự mang tính cách mạng là xây dựng AI thực sự đáng tin cậy. Điều này đòi hỏi dữ liệu có thể được xác minh bằng mật mã ngay từ bit đầu tiên.

Đây là nơi La Morsa xuất hiện. Giao thức này cho phép xác minh dữ liệu từ đầu. Mỗi tệp tin có một định danh duy nhất và có thể xác minh, mỗi thay đổi đều được ghi lại trong lịch sử bất biến, và bất kỳ ai cũng có thể chứng minh bằng mật mã nguồn gốc của dữ liệu và những gì đã xảy ra với chúng. Khi một cơ quan quản lý hỏi về các quyết định của mô hình phát hiện gian lận của bạn, bạn có thể trình bày ID của blob—một định danh được tạo ra từ chính dữ liệu—và hiển thị hồ sơ trong Sui theo dõi toàn bộ lịch sử lưu trữ.

La Morsa hoạt động tích hợp cùng chuỗi khối Sui để phối hợp các chương trình trực tuyến, đảm bảo rằng thông tin là đáng tin cậy, an toàn và có thể xác minh từ nguồn gốc. Sự kết hợp này biến đổi cách chúng ta hình dung về tính xác thực của dữ liệu.

Từ AdTech đến DeFi: Các trường hợp sử dụng thực tế của Alkimi

Quảng cáo kỹ thuật số là một vùng đất khô cằn của sự thiếu tin tưởng. Các nhà quảng cáo đầu tư vào một thị trường 750 tỷ đô la phải đối mặt với các báo cáo không chính xác và gian lận phổ biến. Các hồ sơ giao dịch phân tán, các nền tảng không hội tụ, và các hệ thống đo lường hiệu suất chính xác lại chính là những hệ thống hưởng lợi từ sự gian lận đó.

Alkimi đang định hình lại AdTech bằng cách sử dụng La Morsa làm trục chính. Mỗi hiển thị quảng cáo, mỗi đề nghị, mỗi giao dịch đều được lưu trữ với hồ sơ chống giả mạo. Nền tảng tích hợp mã hóa cho dữ liệu nhạy cảm và xử lý đối chiếu bằng chứng mật mã về độ chính xác. Điều này mở ra một mô hình mới: các nhà quảng cáo cuối cùng có thể tin tưởng vào các con số của họ thay vì chấp nhận chúng một cách mù quáng.

Nhưng AdTech chỉ mới là bước đầu. Các nhà phát triển AI có thể làm sạch các thành kiến bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu có nguồn gốc có thể xác minh bằng mật mã. Các thị trường DeFi có thể token hóa dữ liệu đã được kiểm toán như một tài sản thế chấp, giống như cách AdFi biến doanh thu quảng cáo đã được chứng minh thành các tài sản có thể lập trình. Các thị trường dữ liệu có thể phát triển khi các tổ chức trao quyền cho người dùng để kiếm tiền từ thông tin của họ trong khi vẫn giữ quyền riêng tư. Tất cả những điều này trở nên khả thi vì cuối cùng dữ liệu có thể được chứng minh thay vì chỉ chấp nhận bằng niềm tin.

Tương lai của dữ liệu đáng tin cậy

Dữ liệu kém chất lượng đã làm trì trệ các ngành công nghiệp quá lâu. Không có tiến bộ thực sự nào hướng tới các đổi mới của thế kỷ 21—từ AI mạnh mẽ đến các hệ thống DeFi chống gian lận theo thời gian thực—nếu chúng ta vẫn mù quáng trước dữ liệu đang nuôi dưỡng các quyết định của mình.

La Morsa tạo nền tảng cho lớp niềm tin đó. WAL (hiện đang được niêm yết ở mức 0.08 đô la) đại diện cho token gốc của hệ sinh thái. Bằng cách xây dựng trên một nền tảng thúc đẩy dữ liệu có thể xác minh, các nhà phát triển có thể tin tưởng ngay từ ngày đầu tiên rằng dữ liệu của họ kể một câu chuyện đầy đủ, khách quan và có thể kiểm chứng. Đó chính là lời hứa mà La Morsa mang lại: niềm tin từ bước đầu, và điều đó thay đổi tất cả.