Lielākā daļa no mums nekad neapšauba, no kurienes nāk dati mūsu jaunumu plūsmās, AI atbildēs un meklēšanas rezultātos. Mēs vienkārši tam uzticamies, pieņemot, ka kāds, kaut kur, nodrošina, ka tas ir precīzs un neitrāls.
Bet patiesība ir tāda, ka šie dati ne vienmēr ir uzticami vai validēti. To izcelsme paliek slēpta, īpaši AI apmācību datu gadījumā, un mums nav kontroles pār to, kā tie tiek izmantoti vai kurš no tā gūst peļņu.
Šobrīd mums nav citas izvēles kā uzticēties centralizētām sistēmām un melnām kastēm. Ja mēs vēlamies izmantot šos pakalpojumus, mums jānodod kontrole. Alternatīvas nav - līdz šim.
Walrus to dara savādāk
Uz @Walrus 🦭/acc , neviena vienība nekontrolē, kur dzīvo jūsu dati vai kas var piekļūt tiem. Jūsu dati tiek sadalīti un uzglabāti vairākos neatkarīgos mezglos, tādējādi nav viena kļūmes punkta. Un, pateicoties Seal nodrošinātajai piekļuves kontrolei, izstrādātāji var veidot lietotnes, kas integrē programmējamu datu piekļuvi - tādējādi jūs varat pārliecināties, ka daži dati paliek privāti.
Bet decentralizētas krātuves tīkla izveide ir viena lieta. To saglabāt decentralizētu, kamēr tas aug, ir pavisam cita problēma.
Mēģinājums atrisināt mērogojamības paradoksu
Diemžēl mēģinājums sasniegt mērogojamību var nemanāmi centralizēt tīklu. Izaugsme nozīmē, ka nepieciešami vairāk mezgli, tāpēc mezgli mērogos un uzkrāj vairāk likmes, un pēkšņi tiem ir lielāka ietekme uz tīkla darbību.
Tīklam nav jāpaliek decentralizētam pats no sevis: tam nepieciešams apzināts dizains. Walrus tika izveidots, lai pretotos dabiskajai tieksmei uz centralizāciju, kamēr tas aug.