可验证数据：Walrus 如何解决价值数万亿的质量危机，确保产品和服务的可靠性与客户满意度。通过创新的技术和严格的质量控制流程，Walrus 成功应对了行业内的挑战，提升了整体标准，赢得了客户的信任。本文将详细介绍Walrus的解决方案、实施步骤以及取得的显著成效，帮助企业理解在激烈竞争中保持高品质的关键策略。

行业面临一个隐形但破坏性的难题：无法验证我们所依赖的数据是否真正可靠。从机器学习到数字广告，关键系统都建立在其真实性无法验证的信息之上。解决方案要求数据从源头开始就可验证。

在一个人工智能管理信贷、招聘和医疗诊断决策的世界里，风险呈指数级增长。87%的人工智能项目从未投入生产，责任不在算法，而在于提供给系统的低质量数据。对于一个交易额达2000亿美元的行业，这一数字意味着巨大失败。

影响超越了人工智能。每年7500亿美元的数字广告市场，因欺诈和不准确性损失了近三分之一的投资，主要原因是交易从未能被可靠审计。甚至像亚马逊这样的科技巨头，也在投入多年开发后不得不放弃完整项目，原因是训练数据中存在偏见和歧视。当自动化系统做出关键决策时，几乎没有办法追踪和验证其数据的完整性。

关键行业中不可验证数据的隐藏成本

有缺陷的数据不仅会破坏算法，还会放大其缺陷。用偏颇、腐败或不准确的信息训练的模型，不是偶然出错，而是系统性地复制和放大偏见。

亚马逊的案例正好说明这一点。其招聘工具并非有意歧视，而是在被大量由男性主导的历史招聘记录中“学习”到歧视。没有任何算法能超越根本污染的数据集。

挑战不仅在于数据本身的错误。训练集的收集和处理过程没有留下可验证的来源、修改或完整性变更的痕迹。当这些数据用来训练决定贷款、诊断或晋升的系统时，没有机制证明其出处或是否被篡改。

密码学验证作为信任基础

构建可信赖的人工智能需要一些任何大型数据中心或更快处理器都无法提供的东西：从第一字节起就可验证真实性的数据。Walrus正是实现这一点的工具，支持端到端的数据验证。

在此模型下，每个文件都获得唯一且可验证的标识符。每次更改都被记录在链上。开发者可以通过密码学证明数据的来源、修改者以及其完整性。当监管机构质疑某个欺诈检测模型的决策时，可以提供blob的标识符（由数据本身生成的唯一哈希值）、显示存储历史的Sui对象，并用密码学验证训练数据从未被篡改。

图1：Walrus的端到端数据验证流程示意图

Walrus与Sui生态系统集成，协调链上程序，建立一个数据可信且设计上可验证的信任层，而非依赖善意假设。

成功案例：从亚马逊到Alkimi

数字广告是另一个被不可验证信息严重破坏的行业。广告商在7500亿美元的市场中投入，但面临报告不准确、系统性欺诈和机器人生成的虚假展示。交易分散在多个平台，衡量效果的系统也从中获益，导致报告数字被夸大。

Alkimi正在重新设计程序化广告的格局，使所有数据都可验证。每次展示、出价和交易都在Walrus中存储为不可变记录。平台集成了敏感数据的加密，并通过密码学验证确保核对的准确性，成为数据必须可验证的行业的理想解决方案。

DeFi和人工智能中可验证数据的未来

广告技术中的应用只是冰山一角。人工智能开发者可以通过选择可密码学验证来源的数据集，消除偏见。DeFi协议可以将验证过的数据代币化，作为抵押品，就像AdFi将验证的广告收入转化为可编程资产一样。去中心化数据市场也能繁荣，用户在保持隐私的同时，货币化个人信息。

这一切成为可能，因为数据首次不再需要盲目信任：可以用数学方法证明。WAL（撰写时价格为0.09美元）构成了这一生态系统的经济基础，激励参与者维护Sui网络中的数据完整性。

让数据默认可验证的未来

错误数据已使整个行业陷入停滞太久。没有能力验证数据的可靠性，我们无法迈向本世纪承诺的创新：从标记为可信的AI系统，到实时防止欺诈和排除恶意行为的DeFi协议。

Walrus建立了实现这一变革的基础设施。基于一个数据从创建起就可验证的平台，组织可以从第一天起信任其系统建立在坚实且目标明确的基础上。未来不会变得更快或更大，而会变得更可验证。