OORTのDataHubには、AIモデルのトレーニング用データを提供する約35万のヒューマンコントリビューターがいます。 これにより、データの出所に関する重要な問いが浮上します： • だれがこのデータを生成したのか？ • どのような条件で収集されたのか？ • 同意は得られたのか？ • データの出所と利用許可範囲を検証できるのか？ これらの問いは重要です。信頼できるAIは、利用可能なデータの量だけでなく、その品質、出所、および利用条件にも依存するからです。 @oortechは、DataHub、Deimosインフラ、Layer 1ブロックチェーンを通じてこの課題に取り組んでいます。 DataHubは、ヒューマンコントリビューターをAIトレーニングデータの収集・ラベリング・検証のプロセスに取り入れます。目的は、単に大規模なだけでなく、有用で多様かつ信頼できるデータセットの構築を支援することです。 しかし、良質なデータを収集することは物語の一部にすぎません。 **あなたは、そのデータがどこから来たのか、その経路を追跡できるのかを知る必要があります。** そこでOORTのブロックチェーンインフラが登場します。OORTのLayer 1ブロックチェーンであるOlympus Protocolを通じて、データプロセス全体における追跡可能性と説明責任を支えるために貢献を記録できます。 一方、Deimos 1は分散型ストレージをサポートし、Deimos 2は分散型コンピューティングインフラを提供します。これらのレイヤーは、データとAIワークロードを処理する広範なシステムを支えています。 なぜこれが重要なのでしょうか？ 劣悪なデータはAIモデルに誤った学習をさせます。適切な同意なしに収集されたデータは、深刻な倫理的・法的問題を引き起こす可能性があります。そして、トレーニングデータの出所を誰も確認できない場合、信頼を得るのは困難になります。 データの出所（データプロバネンス）は、データの起源、履歴、および利用許可範囲を明確にすることにより、これらの問題に対処します。 AIがより強力になるにつれて、モデルが何から学習したかを知ることは、モデルが何ができるかを知ることと同じくらい重要になります。