OORT’s DataHub possui aproximadamente 350.000 contribuidores humanos que fornecem dados para o treinamento de modelos de IA. Isso levanta questões importantes sobre a proveniência dos dados: • Quem criou os dados? • Sob quais condições eles foram coletados? • O consentimento foi obtido? • É possível verificar a origem e o uso permitido dos dados? Essas perguntas são importantes, pois a IA confiável depende não apenas da quantidade de dados disponíveis, mas também da sua qualidade, origem e das condições sob as quais pode ser utilizada. @oortech aborda isso por meio de seu DataHub, infraestrutura Deimos e blockchain de Camada 1. O DataHub integra contribuidores humanos ao processo de coleta, rotulagem e verificação de dados para treinamento de IA. O objetivo é ajudar a construir conjuntos de dados que não sejam apenas grandes, mas úteis, diversos e confiáveis. Mas coletar bons dados é apenas parte da história. Você também precisa saber de onde ele veio e se sua jornada pode ser rastreada. É aí que entra a infraestrutura de blockchain da OORT. Por meio do Olympus Protocol, sua blockchain de Camada 1, as contribuições podem ser registradas para garantir rastreabilidade e responsabilidade em todo o processo de dados. Enquanto isso, o Deimos 1 suporta armazenamento descentralizado, e o Deimos 2 fornece infraestrutura de computação distribuída. Juntas, essas camadas sustentam o sistema mais amplo que gerencia dados e cargas de trabalho de IA. Por que tudo isso importa? Porque dados ruins podem ensinar a um modelo de IA coisas erradas. Dados coletados sem consentimento adequado podem criar sérios problemas éticos e legais. E quando ninguém consegue estabelecer a origem dos dados de treinamento, a confiança se torna difícil de conquistar. A proveniência dos dados ajuda a resolver esses problemas, facilitando a identificação da origem, histórico e uso permitido dos dados. À medida que a IA se torna mais poderosa, saber de onde um modelo aprendeu será tão importante quanto saber o que ele pode fazer.