A questão dos direitos de autor e da conformidade de dados na IA está a tornar-se cada vez mais premente. Recentemente, a comunidade de modelos de código aberto LAION atualizou as normas de recolha de dados, incluindo uma ação interessante — eles exigem que os contribuidores armazenem os conjuntos de dados de treino no Walrus Cipher Vault e publiquem provas de conhecimento zero dos dados.

Mas esta prova não verifica diretamente o conteúdo dos dados, e sim se "este conjunto de dados cumpre as regras de limpeza de direitos de autor e de desidentificação de privacidade". Em outras palavras, esta camada do Walrus funciona como uma certificação da fonte confiável dos dados.

Isto tem um significado importante. Qualquer instituição de investigação ou empresa que descarregue e utilize esses modelos pode verificar na blockchain se a origem dos dados está em conformidade, reduzindo assim o risco legal. Para organizações como a LAION, é uma forma de explorar um caminho mais robusto na era de crescimento descontrolado dos grandes modelos.

Do ponto de vista do Walrus, isto responde à necessidade mais premente de conformidade na explosão da indústria de IA. Embora um único conjunto de dados seja grande e tenha baixa frequência de acesso, o seu valor estratégico é enorme — pode atrair instituições de investigação de topo e empresas tecnológicas para aplicações práticas. Nesse cenário, os tokens tornam-se uma ferramenta de pagamento para a compra de "seguro de ética de dados", e o valor ecológico vai-se revelando progressivamente.