La problemática de los derechos de autor y la conformidad de datos en la IA se vuelve cada vez más apremiante. Recientemente, la comunidad de modelos de código abierto LAION actualizó sus normas de recopilación de datos, incluyendo una acción interesante: solicitar a los contribuyentes que almacenen los conjuntos de datos de entrenamiento en Walrus Cipher Vault y que publiquen pruebas de conocimiento cero de los datos.

Pero esta prueba no verifica directamente el contenido de los datos, sino que comprueba si "este conjunto de datos cumple con las reglas de limpieza de derechos de autor y desidentificación de privacidad". En otras palabras, esta capa de Walrus actúa como una garantía de la fuente confiable de los datos.

Esto tiene un gran significado. Cualquier institución de investigación o empresa que descargue y utilice estos modelos puede verificar en la cadena si la fuente de datos cumple con las normativas, reduciendo directamente los riesgos legales. Para organizaciones como LAION, es una forma de explorar un camino más sólido en una era de crecimiento descontrolado de grandes modelos.

Desde la perspectiva de Walrus, esto aborda la necesidad de conformidad más urgente en la explosión de la industria de la IA. Aunque el volumen de datos de cada conjunto individual sea grande y la frecuencia de acceso baja, su importancia estratégica es enorme: puede atraer a instituciones de investigación de primer nivel y empresas tecnológicas para aplicaciones prácticas. En este escenario, los tokens se convierten en herramientas de pago para adquirir "seguro de ética de datos", y el valor ecológico se va mostrando gradualmente.