Les avancées de l'intelligence artificielle font face à un défi majeur : l'entraînement de modèles de haute qualité nécessite des données diversifiées à l'échelle mondiale, mais les réglementations dans chaque pays entravent la circulation transfrontalière des données. Ce problème est particulièrement marqué dans le domaine médical, où, bien que les données médicales soient considérées comme de "l'or", leur partage efficace est entravé par des problèmes de confidentialité et de Conformité, rendant difficile le développement de modèles volumineux pratiques.

Cependant, le projet OPEN d'Openledger et son jeton OPEN offrent une nouvelle approche pour résoudre ces problèmes. Ce projet ne se concentre pas seulement sur l'aspect technique, mais établit également un nouveau système visant à réaliser une utilisation conforme des données et une distribution équitable des bénéfices.

La complexité du partage de données transfrontalier ne doit pas être sous-estimée. L'Europe a le RGPD, les États-Unis ont la HIPAA, et de nombreux pays asiatiques exigent également un stockage local des données, ce qui crée d'énormes obstacles au partage des données. Par exemple, si une entreprise d'IA chinoise souhaite utiliser des données médicales européennes pour entraîner un modèle, il peut prendre plus de six mois simplement pour comprendre les exigences de conformité des deux parties et négocier avec les organismes locaux, ce qui engendre des coûts élevés. Plus important encore, le manque de confiance entre les pays entrave également la coopération, chaque partie craignant que les données ne soient abusées ou que la répartition des bénéfices ne soit pas équitable, rendant la coopération difficile à atteindre.

Dans ce cas, le modèle d'IA ne peut soit dépendre que des données locales, ce qui entraîne une "spécialisation" du modèle ; soit risquer d'utiliser des données non autorisées, ce qui entraîne un risque de non-conformité, affectant la stabilité et la durabilité de la R&D.

Le projet OPEN propose une méthode innovante pour relever ces défis. Il évite le domaine sensible de la transmission directe de données brutes et adopte plutôt une solution basée sur la blockchain. Tout d'abord, en inscrivant les données sur la blockchain pour déterminer la propriété, il clarifie la titularité et les droits d'utilisation des données, réduisant ainsi les conflits lors du partage transfrontalier de données. Deuxièmement, chaque fois que des données sont utilisées pour l'entraînement ou l'inférence de modèles, toutes les opérations sont enregistrées sur la blockchain, garantissant la transparence et la traçabilité du processus.

Cette méthode contribue non seulement à résoudre les problèmes juridiques et de confiance liés au partage de données, mais elle offre également un environnement plus ouvert et équitable pour le développement de l'IA. Grâce au projet OPEN, les parties peuvent utiliser plus efficacement les ressources de données mondiales tout en protégeant la vie privée et en respectant les réglementations, favorisant ainsi l'avancement des technologies de l'IA. Ce modèle innovant pourrait devenir un nouveau paradigme pour le partage transfrontalier de données et le développement de l'IA à l'avenir, apportant plus d'opportunités et de possibilités au secteur.