Ketika Walrus menggunakan komitmen kriptografi dan bukti on-chain, mengapa menyimpan dataset AI di jaringan terdesentralisasi menimbulkan kekhawatiran terhadap manipulasi atau kehilangan?
Walrus menjaga integritas dataset melalui algoritma pengkodean erasure RedStuff, yang mengkodekan blob—seperti dataset pelatihan AI berukuran multi-GB—menjadi sliver primer dan sekunder dengan redundansi bawaan, memungkinkan pemulihan dari hanya kuorum 1/3 sliver yang benar meskipun hingga 2/3 node penyimpanan rusak atau tidak tersedia setelah sinkronisasi jaringan, sementara setiap sliver mencakup hash komitmen yang diverifikasi klien terhadap ID berdasarkan konten blob asli selama pengambilan untuk mendeteksi setiap perubahan atau ketidaksesuaian; selain itu, sistem memerlukan kuorum 2/3 pengakuan tanda tangan node untuk menghasilkan sertifikat POA, yang dipublikasikan sebagai catatan tak dapat diubah di blockchain Sui, memastikan bahwa setelah disertifikasi, pengawasan dataset dapat diperiksa secara publik dan node wajib mempertahankan sliver tanpa modifikasi, dengan setiap ketidaksesuaian yang terbukti menyebabkan pemutusan on-chain antara ID blob dan objek sumber daya penyimpanannya, secara efektif menandainya sebagai tidak dapat diakses sementara mempertahankan hash untuk pemeriksaan forensik.
Item metadata blob, durasi penyimpanan berbasis epoch, dan komitmen sliver ditangani oleh kontrak pintar MoveVM Sui. Verifikasi programatik, pemulihan otomatis, dan pembayaran PoS yang delegasikan dimungkinkan. Node yang gagal menghasilkan sliver terautentikasi atau merespons tantangan kehilangan jaminan, mencegah manipulasi dan menghubungkan nilai token dengan integritas data.
Untuk mencegah korupsi pipeline produksi, tim AI yang melakukan penyesuaian model pada dataset kepemilikan bisa mengunggah korpus 500GB ke Walrus, menerima PoA dan objek metadata di Sui untuk verifikasi on-chain, serta mengintegrasikan kontrak Move untuk melepaskan bobot model secara kondisional setelah audit integritas berkala memverifikasi komitmen sliver.
Bagaimana menambahkan verifikasi komitmen slice Walrus ke pipeline pelatihan proyek AI berbasis kumpulan data dari masyarakat dapat memengaruhi pergeseran data dan input adversarial di setiap epoch?
