人工知能の進歩は重大な課題に直面しています:高品質なモデルのトレーニングには、世界中の多様なデータが必要ですが、各国の規制がデータの国境を越えた流動を妨げています。この問題は医療分野で特に顕著であり、医療データは「金」と見なされているにもかかわらず、プライバシーやコンプライアンスの問題から効果的に共有できず、実用的な大規模モデルの開発が困難になっています。
しかし、OpenledgerのOPENプロジェクトとそのOPENトークンは、これらの課題に対する新しい解決策を提供します。このプロジェクトは技術的側面にとどまらず、データのコンプライアンス使用と公平な利益配分を実現するための新しい制度を構築しました。
国境を越えたデータ共有の複雑性は軽視できません。ヨーロッパにはGDPRがあり、アメリカにはHIPAAがあり、多くのアジア諸国ではデータのローカル保存が求められています。これらの異なるルールはデータ共有に大きな障害をもたらします。例えば、中国のAI企業がヨーロッパの医療データを利用してモデルを訓練したい場合、双方のコンプライアンス要件を理解し、現地の機関と交渉するだけでも、半年以上かかる可能性があり、コストも高くつきます。さらに、国間の信頼の欠如も協力を妨げており、各方面がデータの悪用や利益分配の不公正を懸念しているため、協力の合意が得られにくくなっています。
このような状況では、A
しかし、OpenledgerのOPENプロジェクトとそのOPENトークンは、これらの課題に対する新しい解決策を提供します。このプロジェクトは技術的側面にとどまらず、データのコンプライアンス使用と公平な利益配分を実現するための新しい制度を構築しました。
国境を越えたデータ共有の複雑性は軽視できません。ヨーロッパにはGDPRがあり、アメリカにはHIPAAがあり、多くのアジア諸国ではデータのローカル保存が求められています。これらの異なるルールはデータ共有に大きな障害をもたらします。例えば、中国のAI企業がヨーロッパの医療データを利用してモデルを訓練したい場合、双方のコンプライアンス要件を理解し、現地の機関と交渉するだけでも、半年以上かかる可能性があり、コストも高くつきます。さらに、国間の信頼の欠如も協力を妨げており、各方面がデータの悪用や利益分配の不公正を懸念しているため、協力の合意が得られにくくなっています。
このような状況では、A
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