AI і Web3 у поєднанні сьогодні стикаються з все більш нагальною проблемою — чим ми будемо тренувати AI? Синтезовані дані масово поширюються, фальшива інформація заполонила все, чи можна покладатися на моделі, створені з цих матеріалів? Очевидно, ні.

Саме тому проекти на кшталт Walrus починають привертати увагу. Їхній підхід дуже простий: замість того, щоб продовжувати залежати від централізованих джерел даних, краще залучити всіх учасників мережі до збору та перевірки даних реального світу.

Не думайте, що участь у цьому складна. Винахідливість Walrus полягає у його "легкому" дизайні — вам не потрібен високопродуктивний сервер, достатньо мобільного телефону, домашнього маршрутизатора або навіть Raspberry Pi, щоб приєднатися до мережі. Завантажувальна пропускна здатність, обсяг збережених даних або сенсорні дані — всі ці внески будуть перевірені в блокчейні і нагороджені токенами $WAL. Таким чином, учасники з 0 до 100 у своїй участі, а стійкість мережі значно зростає.

Ще важливіше — якість даних. Оригінальні дані з дорожніх камер, екологічних сенсорів, IoT-пристроїв, обробляються вузлами Walrus, шифруються і отримують часові та просторові підтвердження, що гарантує їхню незмінність і можливість відстеження походження. Це справжнє "золоте паливо" для тренування високоякісних AI-моделей.

Зараз індустрія AI стикається з проблемою синтезованих даних і ілюзій фактів, справжні дані стають дефіцитними. Якщо Walrus зможе зробити цю справу добре, цінність рівня довіри до даних може перевищити всі очікування.