Datenbesitz in KI wird oft so besprochen, als ob er bereits klar definiert ist, aber in der Praxis fühlt es sich immer noch unklar an. Attribution-Systeme wie OpenLedger bringen Struktur in etwas, das historisch vage war. Sie machen Beiträge sichtbar, kartieren, wo Daten fließen, und führen ein Maß an Transparenz ein, das lange gefehlt hat.

Aber Sichtbarkeit allein übersetzt sich nicht vollständig in Besitz. Die rechtliche und ethische Bedeutung der Kontrolle über Daten ist immer noch getrennt von der technischen Fähigkeit, sie nachzuvollziehen. Blockchain kann Ursprung und Bewegung präzise aufzeichnen, löst jedoch nicht automatisch Fragen zu Berechtigungen, Rücknahmen oder langfristigen Rechten.

Es gibt auch eine tiefere Diskrepanz zwischen Permanenz und Datenschutzrahmen. Systeme, die für unveränderliche Aufzeichnungen gebaut sind, stimmen nicht leicht mit den Erwartungen überein, die durch moderne Datenschutzgesetze geformt wurden. Gleichzeitig existiert der Großteil der Daten, die aktuelle KI-Systeme antreiben, bereits außerhalb jeglicher klaren Einwilligungsstruktur, was die Herausforderung im Nachhinein noch schwieriger macht.
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