DataHub của OORT có khoảng 350.000 người đóng góp con người cung cấp dữ liệu để huấn luyện mô hình AI. Điều này đặt ra những câu hỏi quan trọng về nguồn gốc dữ liệu: • Ai đã tạo ra dữ liệu? • Dữ liệu được thu thập trong điều kiện nào? • Đã có sự đồng ý chưa? • Có thể xác minh nguồn gốc và phạm vi sử dụng được phép của dữ liệu không? Những câu hỏi này quan trọng vì AI đáng tin cậy không chỉ phụ thuộc vào số lượng dữ liệu sẵn có, mà còn vào chất lượng, nguồn gốc và điều kiện sử dụng của dữ liệu. @oortech tiếp cận vấn đề này thông qua DataHub, cơ sở hạ tầng Deimos và blockchain Layer 1. DataHub đưa các nhà đóng góp con người vào quá trình thu thập, gán nhãn và xác minh dữ liệu huấn luyện AI. Mục tiêu là giúp xây dựng các bộ dữ liệu không chỉ lớn, mà còn hữu ích, đa dạng và đáng tin cậy. Tuy nhiên, thu thập dữ liệu tốt chỉ là một phần của câu chuyện. Bạn cũng cần biết dữ liệu đến từ đâu và liệu hành trình của nó có thể được truy vết không. Đó là nơi cơ sở hạ tầng blockchain của OORT phát huy tác dụng. Thông qua Olympus Protocol – blockchain Layer 1 của OORT – các đóng góp có thể được ghi lại để hỗ trợ khả năng truy xuất nguồn gốc và tính chịu trách nhiệm xuyên suốt quá trình dữ liệu. Trong khi đó, Deimos 1 hỗ trợ lưu trữ phi tập trung, còn Deimos 2 cung cấp cơ sở hạ tầng tính toán phân tán. Cùng nhau, các lớp này hỗ trợ hệ thống tổng thể xử lý dữ liệu và các tác vụ AI. Tại sao tất cả điều này lại quan trọng? Vì dữ liệu kém chất lượng có thể dạy mô hình AI những điều sai lầm. Dữ liệu được thu thập mà không có sự đồng ý phù hợp có thể tạo ra những vấn đề đạo đức và pháp lý nghiêm trọng. Và khi không ai có thể xác định được nguồn gốc của dữ liệu huấn luyện, sự tin tưởng sẽ trở nên khó đạt được. Nguồn gốc dữ liệu giúp giải quyết những vấn đề này bằng cách làm cho nguồn gốc, lịch sử và phạm vi sử dụng được phép của dữ liệu dễ dàng xác lập hơn. Khi AI trở nên mạnh mẽ hơn, việc biết mô hình học được gì từ đâu sẽ quan trọng không kém gì việc biết nó có thể làm gì.