A medida que la IA participa en el análisis financiero, los activos del mundo real se tokenizan gradualmente y los protocolos DeFi procesan información cada vez más compleja, tanto dentro como fuera de la cadena, la importancia de la infraestructura de datos se hace más evidente. Las aplicaciones no solo necesitan obtener datos, sino también saber cómo se consultan y calculan, y si los resultados son confiables.
Space and Time se centra precisamente en este problema. Su tecnología principal, Proof of SQL, combina consultas SQL con pruebas de conocimiento cero, de modo que los resultados de las consultas pueden incluir una prueba verificable. Así, las aplicaciones que utilizan los datos pueden comprobar si los resultados se ajustan a la consulta especificada, en lugar de aceptar sin más las cifras que devuelve la base de datos.
En el caso de la IA, las consultas de datos verificables ayudan a proporcionar información de entrada más confiable a los modelos y agentes de IA, reduciendo las situaciones en las que decisiones clave se basan en datos que no pueden comprobarse. En el caso de la tokenización, los activos en cadena y los datos externos deben conectarse de forma confiable; las consultas verificables pueden respaldar la información de los activos y la lógica empresarial. En DeFi, los protocolos abarcan activos, transacciones e indicadores de riesgo; si los resultados de los datos pueden verificarse, existe la posibilidad de reducir la dependencia de un único intermediario de datos.
Por supuesto, la tecnología no puede garantizar automáticamente que todas las entradas sean auténticas ni sustituir la gestión de riesgos; las fuentes de datos, los permisos y el diseño de las aplicaciones siguen siendo importantes. Sin embargo, hacer verificable el proceso de cálculo de las consultas es un paso importante para crear sistemas confiables.
La cuestión a la que responde es un problema fundamental que existe desde hace mucho tiempo: si el proveedor de servicios de datos afirma que los resultados son correctos, ¿pueden los usuarios verificarlos por su cuenta? Incorporar la capacidad de verificación a la capa de datos permite a los desarrolladores de aplicaciones diseñar procesos más transparentes y ofrece a los usuarios la posibilidad de preguntar de dónde proceden las conclusiones.
En mi opinión, la importancia de Space and Time reside en llevar los «datos disponibles» un paso más allá, hasta «resultados de datos verificables». Ahora que la IA, la tokenización y DeFi necesitan una base de confianza más sólida, vale la pena seguir de cerca esta capacidad. @SpaceandTime
#sxt $SXT
Space and Time se centra precisamente en este problema. Su tecnología principal, Proof of SQL, combina consultas SQL con pruebas de conocimiento cero, de modo que los resultados de las consultas pueden incluir una prueba verificable. Así, las aplicaciones que utilizan los datos pueden comprobar si los resultados se ajustan a la consulta especificada, en lugar de aceptar sin más las cifras que devuelve la base de datos.
En el caso de la IA, las consultas de datos verificables ayudan a proporcionar información de entrada más confiable a los modelos y agentes de IA, reduciendo las situaciones en las que decisiones clave se basan en datos que no pueden comprobarse. En el caso de la tokenización, los activos en cadena y los datos externos deben conectarse de forma confiable; las consultas verificables pueden respaldar la información de los activos y la lógica empresarial. En DeFi, los protocolos abarcan activos, transacciones e indicadores de riesgo; si los resultados de los datos pueden verificarse, existe la posibilidad de reducir la dependencia de un único intermediario de datos.
Por supuesto, la tecnología no puede garantizar automáticamente que todas las entradas sean auténticas ni sustituir la gestión de riesgos; las fuentes de datos, los permisos y el diseño de las aplicaciones siguen siendo importantes. Sin embargo, hacer verificable el proceso de cálculo de las consultas es un paso importante para crear sistemas confiables.
La cuestión a la que responde es un problema fundamental que existe desde hace mucho tiempo: si el proveedor de servicios de datos afirma que los resultados son correctos, ¿pueden los usuarios verificarlos por su cuenta? Incorporar la capacidad de verificación a la capa de datos permite a los desarrolladores de aplicaciones diseñar procesos más transparentes y ofrece a los usuarios la posibilidad de preguntar de dónde proceden las conclusiones.
En mi opinión, la importancia de Space and Time reside en llevar los «datos disponibles» un paso más allá, hasta «resultados de datos verificables». Ahora que la IA, la tokenización y DeFi necesitan una base de confianza más sólida, vale la pena seguir de cerca esta capacidad. @SpaceandTime
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