OORT’un DataHub’u, AI model eğitimi için veri sağlayan yaklaşık 350.000 insan katkıcıya sahiptir. Bu, veri kökeniyle ilgili önemli soruları gündeme getirir: • Veriyi kim oluşturdu? • Hangi koşullar altında toplandı? • Rıza alındı mı? • Verinin kökeni ve izin verilen kullanımı doğrulanabilir mi? Bu sorular önemlidir çünkü güvenilir bir AI, mevcut verinin miktarından ziyade kalitesinden, kökeninden ve kullanım koşullarından da etkilenir. @oortech, DataHub, Deimos altyapısı ve Layer 1 blok zinciri aracılığıyla bu soruna yaklaşır. DataHub, insan katkıcıları AI eğitim verilerini toplama, etiketleme ve doğrulama sürecine dahil eder. Amaç, sadece büyük olmakla kalmayıp aynı zamanda faydalı, çeşitli ve güvenilir veri kümeleri oluşturmayı desteklemektir. Ancak iyi veri toplamak hikayenin sadece bir parçasıdır. EĞER VERİNİN NEREDEN GELDİĞİNİ VE YOLU TAKİP EDİLEBİLİYOR MU DIYE BİLMİYORSANIZ, BU YETERLİ DEĞİLDİR. İşte burada OORT’un blok zinciri altyapısı devreye girer. Olympus Protokolü aracılığıyla, OORT’un Layer 1 blok zinciri, veri süreci boyunca izlenebilirliği ve hesap verebilirliği desteklemek için katkıları kaydeder. Aynı zamanda Deimos 1, merkeziyetsiz depolamayı desteklerken, Deimos 2 dağıtılmış hesaplama altyapısı sağlar. Bu katmanlar birlikte, veri ve AI iş yüklerini yöneten daha geniş sistemi destekler. Peki bunların hepsi neden önemli? Çünkü kötü veri, bir AI modeline yanlış şeyleri öğretebilir. Uygun rıza alınmadan toplanan veriler, ciddi etik ve yasal sorunlara yol açabilir. Ve eğitim verisinin nereden geldiğini kimse belirleyemiyorsa, güven kazanmak zorlaşır. Veri kökeni, verinin kökenini, geçmişini ve izin verilen kullanımını belirlemeyi kolaylaştırarak bu sorunlara çözüm sunar. AI daha da güçlü hale geldikçe, bir modelin ne yapabildiği kadar, ne öğrendiği de önem kazanacaktır.