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Die Zukunft dezentraler Datennetze: Wie Walrus vertrauenswürdige KI-Daten ermöglichen möchte

KI läuft auf Daten. Das weiß jeder. Das Problem ist, dass die meisten Daten heute aus Orten stammen, denen man nicht wirklich vertrauen kann. Zentrale Server, geschlossene Datenbanken, keine klare Beweisführung dafür, woher die Daten kommen oder ob sie später verändert wurden. Das ist ein großes Problem, wenn KI zuverlässig sein soll.

Genau hier setzt Walrus an.

Walrus ist als dezentrale Speicherschicht konzipiert, aber das Interessante ist, wie es die Datenintegrität handhabt. Dateien werden nicht einfach irgendwo gespeichert und vergessen. Sie werden in Stücke zerlegt, über viele Knoten verteilt und durch Sui mit on-chain-Beweisen verknüpft. So können Sie tatsächlich überprüfen, ob die Daten weiterhin existieren und nicht stillschweigend verändert wurden.

Für das Training von KI ist das wichtig. Wenn ein Datensatz auf Walrus gespeichert ist, können Sie eine bestimmte Version angeben und beweisen, dass genau dieser Datensatz zum Training des Modells verwendet wurde. Keine stillen Änderungen. Keine „vertrau mir“-Datenbanken. Nur verifizierbare Datenverfügbarkeit.

Ein weiterer Aspekt sind Datennetze. Heute ist der Verkauf oder die Freigabe von Datensätzen unübersichtlich. Sobald Sie Daten übergeben haben, ist die Kontrolle verloren. Mit Walrus können Zugriffsregeln über Smart Contracts durchgesetzt werden. Zeitlich begrenzter Zugriff, Nutzungsvoraussetzungen, sogar Zahlungen im Zusammenhang mit dem Zugriff. Daten müssen nicht öffentlich sein, um verifizierbar zu sein.

Das hilft auch bei der Privatsphäre. Nicht alle KI-Daten sollten öffentlich sein. Einige Datensätze sind sensibel. Walrus ermöglicht es, dass die Daten außerhalb der Kette bleiben, während die Beweise auf der Kette verbleiben – so erhalten Sie Verantwortlichkeit, ohne die gesamte Datenmenge preiszugeben.

Die Zukunft hier ist nicht auffällig. Es geht um langweilige, aber notwendige Dinge: Integrität, Rückverfolgbarkeit und Vertrauen. Wenn KI langfristig Bedeutung haben soll, müssen die Daten dahinter solide sein. Walrus versucht, diese Grundlage still und ohne Hype aufzubauen.

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