🚨 SORUN:
Yapay zeka modelleri karar alırken, bu kararları besleyen eğitim verilerinin kaynağı, kalitesi veya güvenilirliğini doğrulamak çoğu zaman mümkün değil. Bu, şeffaflık, sorumluluk ve güven açısından büyük bir risk oluşturuyor.
---
🔍 ÇÖZÜM: Walrus Protocol
Walrus, merkeziyetsiz bir veri doğrulama ve kaynak izleme protokolü. Yapay zeka eğitim süreçlerinde kullanılan verilerin kökenini, bütünlüğünü ve işlem geçmişini şeffaf hale getirmeyi amaçlıyor.
---
📌 TEMEL ÖZELLİKLER (Güncel Bilgiler):
1️⃣ Köken İzleme (Provenance Tracking):
- Her veri parçası, kaynağından itibaren blockchain tabanlı bir kimlik (hash) ile işaretleniyor.
- AI modelinin hangi veriyle, ne zaman eğitildiği kayıt altına alınıyor.
2️⃣ Kalite Skorlama ve Doğrulama:
- Veri setleri, topluluk tarafından doğrulanabilir kalite metrikleri ile derecelendiriliyor.
- Şüpheli veya taraflı veriler işaretlenebiliyor.
3️⃣ Teşvik Mekanizması:
- Doğru veri sağlayıcılar ve doğrulayıcılar, $WAL token ile ödüllendiriliyor.
- Kötü niyetli veya yanıltıcı veri girişimleri cezalandırılabiliyor.
4️⃣ AI Modeli Şeffaflığı:
- Walrus ile entegre modeller, kararlarının dayandığı verilerin izini sürülebilir kılıyor.
- Bu, özellikle regülasyon gerektiren sektörlerde (sağlık, finans, hukuk) kritik önem taşıyor.
---
🌍 SON DURUM:
- Walrus, test ağından ana ağa geçiş sürecini tamamladı.
- Büyük dil modeli (LLM) geliştiricileri ve veri sağlayıcıları ile işbirlik
