С быстрым развитием цифровой экономики данные уже стали ключевым производственным фактором новой эпохи. Однако преобразование данных в коммерческую ценность не является простой задачей, заключающейся лишь в их хранении в облаке, а требует решения ряда сложных задач. Эти задачи в основном включают в себя вопросы защиты конфиденциальности, Соответствие, проверяемость данных и Ликвидность.

В этом контексте сеть Polygon, благодаря своим уникальным преимуществам, предоставляет реальный путь для создания децентрализованного рынка данных и содействия соответствующей циркуляции данных для обучения ИИ. Преимущества Polygon проявляются в трех аспектах: во-первых, его низкозатратный механизм расчетов на блокчейне делает возможными частую верификацию данных и мелкие платежи; во-вторых, совместимость Polygon с экосистемой Ethereum позволяет разработчикам легко использовать существующие системы аутентификации, платежи и модули смарт-контрактов; в-третьих, глубокие инвестиции Polygon в область технологий нулевых знаний (ZK) предоставляют техническую поддержку для доказательства свойств данных при защите конфиденциальности исходных данных.

Однако создание эффективного децентрализованного рынка данных по-прежнему сталкивается с множеством вызовов. Эти вызовы включают в себя разрозненные права собственности на данные, беспокойство поставщиков данных о возможной утечке конфиденциальной информации, потребность покупателей данных в проверяемом качестве данных, а также требования регулирующих органов к аудиту соответствия. Традиционные централизованные рынки часто решают эти проблемы за счет жертвы конфиденциальностью или полагаясь на централизованное доверие, в то время как децентрализованные рынки должны перенести основы доверия с межличностных отношений на математические доказательства, чтобы одновременно удовлетворять требования доверия и соответствия.

Решения, предоставляемые Polygon, приносят новые идеи для этих проблем. Например, в сценарии торговли медицинскими изображениями поставщик данных может сохранить оригинальные файлы вне сети, одновременно предоставляя на цепочке отпечаток данных и доказательство с нулевым разглашением, чтобы подтвердить, что его данные соответствуют определенным стандартам качества и разнообразия. Такой подход позволяет покупателю данных подтверждать качество данных без непосредственного доступа к оригинальным изображениям и, основываясь на этом, оплачивать лицензионные сборы.

В отношении бизнес-модели децентрализованный рынок данных предоставляет более гибкие варианты для торговли данными. Данные могут продаваться фрагментами, взиматься плата за использование или по количеству сделанных выводов моделей. Механизмы микроплатежей и расчета по факту особенно подходят для этапов тестирования и верификации качества данных.

С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта растет потребность в качественных, соответствующих требованиям тренировочных данных. Polygon предоставляет техническую основу для создания децентрализованного рынка данных, который учитывает конфиденциальность, соответствие требованиям, проверяемость и ликвидность, что, как ожидается, будет способствовать здоровому развитию экономки данных в эпоху ИИ и создавать взаимовыгодные условия для поставщиков, пользователей и регуляторов данных.