AIの著作権とデータコンプライアンスの問題がますます熱くなっている。最近、オープンソース大規模モデルコミュニティLAIONはデータ収集規範を更新し、その中で面白い動きがあった——彼らは貢献者に対してトレーニングデータセットをWalrus Cipher Vaultに保存し、公開データのゼロ知識証明を行うことを求めている。

しかし、この証明はデータ内容を直接検証するものではなく、「このデータセットが著作権クリーニングとプライバシー脱敏ルールを満たしているかどうか」を検証するものである。言い換えれば、Walrusの層はデータの信頼できる出所の保証役を果たしている。

これは非常に意義深い。どんな研究機関や企業もこれらのモデルをダウンロードして使用する際に、チェーン上でデータソースのコンプライアンスを確認でき、法的リスクを直接低減できる。LAIONのような組織にとっては、大規模モデルが野蛮に成長する時代において、より堅実な道を模索していることになる。

また、Walrusの観点から見ると、これはAI産業の爆発的な成長の中で最も緊急性の高いコンプライアンスニーズを捉えている。単一のデータセットは規模が大きいがアクセス頻度が低いものの、戦略的意義は非常に高い——トップクラスの研究機関やテクノロジー企業の実用的な応用を引きつけることができる。このようなシナリオでは、トークンは「データ倫理保険」を購入するための支払い手段となり、エコシステムの価値が徐々に顕在化している。