OORT 的 DataHub 擁有約 350,000 名人類貢獻者，為 AI 模型訓練提供數據。 這引出了關於數據來源的重要問題： • 數據是由誰創建的？ • 在什麼條件下收集的？ • 是否取得了同意？ • 能否驗證數據的來源和允許的使用方式？ 這些問題至關重要，因為可信的 AI 不僅依賴於可用數據的數量，還取決於其質量、來源以及使用條件。 @oortech 透過其 DataHub、Deimos 基礎設施和 Layer 1 區塊鏈來應對這些挑戰。 DataHub 將人類貢獻者納入收集、標註和驗證 AI 訓練數據的流程中，目標是協助建立不僅龐大，而且實用、多樣且可靠的數據集。 但僅僅收集優質數據只是故事的一部分。 你也需要知道數據來自何處，以及其歷程是否可追溯。 這正是 OORT 的區塊鏈基礎設施發揮作用之處。透過其 Olympus 協議——OORT 的 Layer 1 區塊鏈，貢獻可被記錄，以支持數據流程中的可追溯性與問責性。 同時，Deimos 1 支援去中心化存儲，而 Deimos 2 提供分散式計算基礎設施。這些層級共同支持處理數據與 AI 工作負載的整體系統。 為何這一切至關重要？ 因為劣質數據可能教會 AI 模型錯誤的內容。未經適當同意收集的數據可能引發嚴重的倫理與法律問題。當無人能確立訓練數據的來源時，信任便難以建立。 數據來源追溯有助於解決這些問題，使數據的起源、歷史和允許的使用方式更容易確立。 隨著 AI 日趨強大，了解模型從何處學習，將與了解模型能做什麼一樣重要。