Cổ phiếu tiềm năng DeAI OORT: Phá vỡ rào cản phát triển AI, khơi dậy nhiệt huyết đóng góp dữ liệu của mọi người

?

Tác giả: ChainCatcher

Thời đại bùng nổ của AI đã bắt đầu, tổ chức tư vấn Dealroom trong báo cáo nghiên cứu "Báo cáo đầu tư AI 2024" cho biết, quy mô đầu tư AI toàn cầu dự kiến sẽ đạt 65 tỷ USD, chiếm một phần năm tổng vốn đầu tư mạo hiểm. Bộ phận nghiên cứu của Goldman Sachs cũng cho biết quy mô đầu tư AI toàn cầu có thể gần 2000 tỷ USD vào năm 2025.

Nhờ vào sự bùng nổ của AI, vốn đầu tư đang đổ dồn vào các mục tiêu AI. Ví dụ, công ty A cổ phiếu Cambricon đã tăng vọt hơn 560% từ mức thấp vào tháng 2 năm nay, giá trị vốn hóa thị trường vượt qua 2500 tỷ nhân dân tệ; công ty cổ phiếu Mỹ Broadcom đã vượt qua 1.000 tỷ USD, trở thành công ty niêm yết lớn thứ tám trên thị trường chứng khoán Mỹ.

Sự kết hợp giữa AI và Crypto cũng đang thể hiện xu hướng nóng bỏng. Trong thời gian diễn ra hội nghị trí tuệ nhân tạo do Nvidia tổ chức, Bittensor (TAO) dẫn đầu với giá trị vốn hóa hơn 4,5 tỷ USD, các tài sản như Render (RND) và Fetch.ai (FET) cũng tăng giá nhanh chóng.

Sau các mô hình ngôn ngữ lớn, AI Agent đã trở thành động cơ của đợt sóng AI này. Ví dụ, token của GOAT đã tăng hơn 100 lần trong 24 giờ, ACT tăng gần 20 lần trong một ngày, những màn trình diễn nổi bật này đã thắp sáng niềm đam mê của thế giới Crypto đối với AI Agent.

Tuy nhiên, đằng sau sự phát triển mạnh mẽ của AI cũng có những lo ngại. Theo bài viết của Dr. Max Li, người sáng lập và CEO của OORT trên Forbes với tiêu đề "Sự gia tăng thất bại AI vào năm 2025: Kêu gọi đổi mới phi tập trung", ngành công nghiệp AI đang đối mặt với nhiều vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ đạo đức và khủng hoảng lòng tin do tập trung hóa, điều này làm tăng rủi ro thất bại của AI, do đó đổi mới phi tập trung trở thành một nhiệm vụ cấp bách.

Hiện tại, OORT đã xây dựng một trong những cơ sở hạ tầng đám mây phi tập trung lớn nhất thế giới, với các nút mạng phủ sóng hơn 100 quốc gia, đạt doanh thu hàng triệu USD và ra mắt giao thức Layer 1 Olympus mã nguồn mở (thuật toán đồng thuận của nó là "Chứng minh trung thực" PoH, được bảo vệ bởi bằng sáng chế của Mỹ), khuyến khích mọi người đóng góp dữ liệu thông qua token gốc OORT, tạo ra vòng khuyến khích. Gần đây, OORT đã ra mắt OORT DataHub, đánh dấu một bước tiến mới trong việc thu thập dữ liệu toàn cầu, đa dạng và minh bạch, tạo nền tảng cho sự bùng nổ DeAI.

OORT ra đời một cách tình cờ trong lớp học

Để hiểu dự án OORT, trước tiên cần hiểu vấn đề mà OORT giải quyết. Để hiểu vấn đề mà OORT giải quyết, không thể không nhắc đến những trở ngại mà AI hiện đang gặp phải, chủ yếu là vấn đề dữ liệu và tập trung hóa:

Một, nhược điểm của AI tập trung

1. Thiếu minh bạch gây ra khủng hoảng lòng tin. Quy trình ra quyết định của mô hình AI tập trung thường không minh bạch, được coi là hoạt động "hộp đen". Người dùng khó hiểu được hệ thống AI đưa ra quyết định như thế nào, điều này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng trong một số ứng dụng quan trọng như chẩn đoán y tế, quản lý rủi ro tài chính, v.v.

2. Độc quyền dữ liệu và cạnh tranh không công bằng. Một số công ty công nghệ lớn nắm giữ một lượng lớn tài nguyên dữ liệu, tạo ra tình trạng độc quyền dữ liệu. Điều này khiến cho những người mới tham gia khó có thể thu thập đủ dữ liệu để đào tạo mô hình AI của riêng họ, cản trở đổi mới và cạnh tranh trên thị trường. Đồng thời, độc quyền dữ liệu cũng có thể dẫn đến việc dữ liệu người dùng bị lạm dụng, làm trầm trọng thêm vấn đề quyền riêng tư dữ liệu.

3. Rủi ro đạo đức và đạo lý khó kiểm soát. Sự phát triển của AI tập trung đã gây ra một loạt vấn đề đạo đức và đạo lý như phân biệt đối xử trong thuật toán, gia tăng thiên kiến, v.v. Hơn nữa, với việc ứng dụng công nghệ AI trong các lĩnh vực quân sự, giám sát, cũng đã dấy lên lo ngại về nhân quyền, an ninh và ổn định xã hội.

Hai, vấn đề dữ liệu

1. Khủng hoảng dữ liệu. Trong quá trình phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, vấn đề khủng hoảng dữ liệu dần trở nên nổi bật, trở thành yếu tố hạn chế sự phát triển tiếp theo của nó. Nhu cầu dữ liệu của các nhà nghiên cứu AI đang tăng vọt, trong khi nguồn cung dữ liệu lại khó đáp ứng. Trong mười năm qua, sự mở rộng không ngừng của mạng nơ-ron phụ thuộc vào việc đào tạo với một lượng lớn dữ liệu, sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT là một ví dụ. Nhưng hiện nay, các tập dữ liệu truyền thống sắp cạn kiệt, và các chủ sở hữu dữ liệu cũng bắt đầu hạn chế việc sử dụng nội dung, dẫn đến việc thu thập dữ liệu ngày càng khó khăn.

Nguyên nhân của khủng hoảng dữ liệu là đa dạng. Một mặt, chất lượng dữ liệu không đồng đều, tồn tại các vấn đề về tính không đầy đủ, không nhất quán, tiếng ồn và thiên kiến, ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ chính xác của mô hình. Mặt khác, thách thức về khả năng mở rộng rất lớn, việc thu thập đủ dữ liệu tốn kém và mất thời gian, việc duy trì dữ liệu thời gian thực không dễ dàng, và việc chú thích thủ công cho các tập dữ liệu lớn là một trở ngại. Đồng thời, các hạn chế về quyền truy cập và quyền riêng tư cũng không thể bị bỏ qua, các hòn đảo dữ liệu, các quy định pháp lý và các vấn đề đạo đức đều khiến việc thu thập dữ liệu trở nên khó khăn.

Khủng hoảng dữ liệu đã có ảnh hưởng sâu rộng đến sự phát triển của AI. Nó hạn chế việc đào tạo và tối ưu hóa mô hình, có thể buộc các mô hình AI chuyển từ việc theo đuổi quy mô lớn sang chuyên môn hóa và hiệu quả hơn. Trong các ứng dụng ngành, cũng khó đạt được dự đoán và quyết định chính xác, cản trở AI phát huy vai trò lớn hơn trong các lĩnh vực y tế, tài chính, v.v.

Để đối phó với khủng hoảng dữ liệu, các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đang tích cực khám phá nhiều phương pháp khác nhau. Ví dụ, cố gắng thu thập dữ liệu không công khai, nhưng gặp phải các vấn đề về tính hợp pháp và chất lượng; chú trọng vào các tập dữ liệu chuyên ngành, nhưng tính khả dụng và tính thực tiễn còn cần được xác minh; tạo ra dữ liệu tổng hợp, mặc dù có tiềm năng nhất định nhưng cũng tồn tại nhiều nhược điểm. Ngoài ra, tối ưu hóa các phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống, khám phá các giải pháp thu thập dữ liệu phi tập trung cũng trở thành những hướng quan trọng để giải quyết khủng hoảng dữ liệu. Tóm lại, vấn đề khủng hoảng dữ liệu cần được giải quyết khẩn cấp để thúc đẩy sự phát triển bền vững và lành mạnh của AI.

2. Vấn đề "hộp đen dữ liệu" của AI tập trung gây ra, như vấn đề quyền riêng tư, thiếu đa dạng, không minh bạch, v.v.

Trong mô hình hiện tại, quy trình thu thập và xử lý dữ liệu thiếu minh bạch, người dùng thường không biết dữ liệu cá nhân của họ đi đâu và được sử dụng như thế nào. Nhiều thuật toán học máy cần một lượng lớn thông tin nhạy cảm của người dùng để đào tạo, trong đó tồn tại rủi ro rò rỉ dữ liệu, nếu các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư không đầy đủ, thông tin cá nhân của người dùng có thể bị lạm dụng, dẫn đến khủng hoảng lòng tin.

Thiếu đa dạng cũng là một nhược điểm lớn. Hiện tại, dữ liệu mà AI tập trung dựa vào thường tập trung vào một số lĩnh vực hoặc khu vực nhất định, các tập dữ liệu chính thống quốc tế chủ yếu bằng tiếng Anh, dẫn đến nguồn dữ liệu đơn điệu. Điều này khiến cho các mô hình AI được đào tạo không thể hoạt động hiệu quả khi đối mặt với các tình huống thực tế đa dạng, dễ dàng tạo ra thiên kiến. Ví dụ, khi xử lý các nhiệm vụ đa ngôn ngữ hoặc dữ liệu từ các nền văn hóa khác nhau, mô hình có thể không hiểu và ứng phó chính xác, hạn chế tính khả dụng và công bằng của công nghệ AI.

Sự không minh bạch còn tồn tại xuyên suốt toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu. Từ nguồn thu thập dữ liệu, đến phương pháp xử lý, rồi đến cách chuyển đổi cuối cùng thành quyết định, những khâu này đối với bên ngoài giống như một chiếc hộp đen. Sự không minh bạch này không chỉ khiến người dùng khó đánh giá chất lượng dữ liệu mà còn làm khó phát hiện xem mô hình có bị thiên kiến dữ liệu hay không, từ đó ảnh hưởng đến tính công bằng và độ chính xác của quyết định. Về lâu dài, điều này không có lợi cho sự phát triển lành mạnh của công nghệ AI và sự chấp nhận rộng rãi của xã hội.

3. Thách thức trong việc thu thập dữ liệu đã trở thành yếu tố cản trở sự phát triển của AI. Theo bài viết của Dr. Max Li trên Forbes, các vấn đề thường gặp thường đến từ một số khía cạnh sau:

(1) Vấn đề chất lượng dữ liệu.

Tính không đầy đủ: Dữ liệu thiếu giá trị hoặc không đầy đủ có thể làm giảm độ chính xác của mô hình AI.

Tính không nhất quán: Dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn thường không khớp định dạng hoặc có xung đột mục.

Tiếng ồn: Dữ liệu không liên quan hoặc sai lệch sẽ làm giảm giá trị của những hiểu biết có ý nghĩa và làm rối loạn mô hình.

Thiên kiến: Dữ liệu không đại diện cho nhóm mục tiêu có thể dẫn đến thiên kiến trong mô hình, gây ra các vấn đề đạo đức và thực tiễn.

(2) Vấn đề khả năng mở rộng.

Thách thức số lượng: Việc thu thập đủ dữ liệu để đào tạo các mô hình phức tạp có thể tốn kém và mất thời gian.

Yêu cầu dữ liệu thời gian thực: Các ứng dụng như lái xe tự động hoặc phân tích dự đoán cần một dòng dữ liệu liên tục và đáng tin cậy, việc duy trì các dòng dữ liệu này có thể gặp thách thức.

Chú thích thủ công: Các tập dữ liệu lớn thường cần được gán nhãn bằng tay, điều này gây ra tắc nghẽn nghiêm trọng về thời gian và nhân lực.

(3) Vấn đề quyền truy cập và quyền riêng tư.

Hòn đảo dữ liệu: Các tổ chức có thể lưu trữ dữ liệu trong các hệ thống cô lập, hạn chế quyền truy cập và tích hợp.

Tuân thủ: Các quy định như GDPR, CCPA hạn chế hành vi thu thập dữ liệu, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính.

Vấn đề đạo đức: Việc thu thập dữ liệu mà không có sự đồng ý của người dùng hoặc không minh bạch có thể dẫn đến rủi ro về danh tiếng và pháp lý.

Các tắc nghẽn phổ biến khác trong thu thập dữ liệu bao gồm thiếu tính đa dạng và tập dữ liệu thực sự toàn cầu, chi phí cao liên quan đến cơ sở hạ tầng dữ liệu và bảo trì, thách thức trong việc xử lý dữ liệu thời gian thực và động, cũng như các vấn đề liên quan đến quyền sở hữu và cấp phép dữ liệu.

OORT ra đời từ nhu cầu thực tế, sự thành lập của nó có một phần ngẫu nhiên. Năm 2018, Max đã giảng dạy cho các sinh viên sau đại học tại Đại học Columbia, trong khóa học trí tuệ nhân tạo, họ cần hoàn thành một dự án yêu cầu đào tạo AI Agent, nhưng do chi phí dịch vụ đám mây truyền thống quá cao, các sinh viên đã gặp khó khăn. Để giải quyết tình huống này, Max đã nảy ra ý tưởng tạo ra nền tảng AI phi tập trung "OORT": ban đầu họ khám phá việc sử dụng blockchain như một lớp khuyến khích, kết nối các nút chưa được sử dụng đầy đủ trên toàn cầu, xây dựng một nguyên mẫu giải pháp đám mây phi tập trung ban đầu và bắt đầu thử nghiệm thanh toán và phân bổ tín dụng qua PayPal, đặt nền tảng cho sự ra đời của token gốc OORT.

Hiện nay, OORT đã trở thành một trong những nhà lãnh đạo DeAI, kết hợp xác thực blockchain với mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu và thiết bị biên, thiết kế cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất.

Đối mặt với vấn đề thiếu dữ liệu huấn luyện AI hiện tại, OORT đã kết nối các nút chưa được sử dụng đầy đủ trên toàn cầu thông qua blockchain để thu thập dữ liệu toàn cầu. Để khuyến khích mọi người tham gia và giải quyết vấn đề thanh toán nhỏ xuyên biên giới, OORT đã nghĩ đến việc sử dụng thanh toán bằng tiền điện tử, từ đó xây dựng một mô hình kinh doanh độc đáo. Sản phẩm OORT DataHub của họ đã ra mắt vào ngày 11 tháng 12, chủ yếu giải quyết tắc nghẽn trong việc thu thập và gán nhãn dữ liệu, khách hàng bao gồm các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như một số công ty công nghệ hàng đầu toàn cầu. Tính phi tập trung của sản phẩm này thực sự đã hiện thực hóa việc thu thập dữ liệu toàn cầu, đa dạng và minh bạch, sử dụng tiền điện tử để cho phép các nhà đóng góp dữ liệu toàn cầu dễ dàng kiếm tiền thưởng, trong khi công nghệ blockchain đảm bảo nguồn gốc và ghi chép sử dụng dữ liệu trên chuỗi, hiệu quả giải quyết nhiều vấn đề mà dịch vụ đám mây Web2 và các công ty AI đang phải đối mặt. Tính đến thời điểm viết bài, OORT DataHub đã thu thập dữ liệu từ hơn 80.000 nhà đóng góp trên toàn cầu.

Nghiên cứu khoa học cứng cáp và nền tảng học thuật, nhận tài trợ từ các ông lớn, phục vụ hơn 10.000 doanh nghiệp và cá nhân

Đội ngũ OORT rất mạnh mẽ. Max không chỉ là người sáng lập và CEO của OORT, hiện còn là giảng viên tại Đại học Columbia, đồng sáng lập Nakamoto & Turing Labs tại New York, đối tác sáng lập quỹ Aveslair tại New York, và có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực công nghệ, sở hữu hơn 200 bằng sáng chế quốc tế và Mỹ (đã cấp và đang chờ cấp), đã công bố nhiều bài báo trên các tạp chí học thuật nổi tiếng, bao gồm các lĩnh vực truyền thông, học máy và hệ thống điều khiển. Ngoài ra, ông còn là người phản biện và thành viên hội đồng chương trình kỹ thuật của nhiều tạp chí và hội nghị hàng đầu trong nhiều lĩnh vực, cũng như là người đánh giá tài trợ của Hội đồng Nghiên cứu Khoa học và Kỹ thuật Canada.

Trước khi thành lập OORT, Max đã hợp tác với nhóm nghiên cứu Qualcomm để thiết kế hệ thống 4G LTE và 5G. Max cũng là đồng sáng lập của phòng thí nghiệm Nakamoto & Turing Labs tại New York, chuyên đầu tư, giáo dục và tư vấn dựa trên blockchain và trí tuệ nhân tạo.

Max cũng là một cây bút thường xuyên của tạp chí Forbes, trong bài viết mới nhất của ông trên Forbes có tiêu đề "Sự gia tăng thất bại AI vào năm 2025: Kêu gọi đổi mới phi tập trung" và "Chú ý đến AI phi tập trung vào năm 2025: Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử", Max đã nhấn mạnh sự phát triển và tầm quan trọng của AI phi tập trung trong lĩnh vực tiền điện tử, nhấn mạnh những thay đổi và tiềm năng mà nó mang lại. Không khó để nhận ra rằng Max là một người ủng hộ vững chắc cho AI phi tập trung.

Chủ tịch quỹ OORT, Michael Robinson, cũng là thành viên hội đồng quản trị của Agentebtc, thành viên hội đồng quản trị của Burble, đối tác quản lý của quỹ Aveslair, đồng sáng lập và chủ tịch quỹ Reed - Robinson, cũng như là đối tác của Laireast, có kinh nghiệm phong phú trong nhiều lĩnh vực, cam kết thúc đẩy sự hòa nhập giữa kinh doanh và công nghệ toàn cầu.

Các thành viên cốt lõi khác trong đội ngũ đến từ các trường đại học hàng đầu thế giới và các tổ chức nổi tiếng như Đại học Columbia, Qualcomm, AT&T, JPMorgan Chase, v.v. Hơn nữa, sự phát triển của OORT cũng nhận được sự hỗ trợ từ các công ty đầu tư mạo hiểm tiền điện tử nổi tiếng như Emurgo Ventures (Quỹ Cardano ADA) và từ Microsoft và Google.

Tính đến hiện tại, OORT đã huy động được 10 triệu USD từ các nhà đầu tư nổi tiếng, bao gồm Taisu Venture Capital, Red Beard Venture Capital, Sanctor Capital, và nhận được tài trợ từ Microsoft và Google, cũng như thiết lập quan hệ hợp tác với nhiều ông lớn trong ngành như Lenovo Imaging, Dell, Tencent Cloud, BNB Chain, v.v.

OORT đã hoàn thành giai đoạn khám phá sớm của dự án từ năm 2018 đến 2019, trong giai đoạn 2020 đến 2021 đã tập trung nghiên cứu, phát triển một loạt công nghệ cốt lõi, bao gồm công nghệ lưu trữ, tính toán và quản lý dữ liệu, và bắt đầu xây dựng cơ sở hạ tầng cho hệ sinh thái OORT. Trong thời gian này, OORT đã ra mắt các nút lưu trữ phi tập trung Edge Device, hình thành sản phẩm ban đầu, đặt nền tảng cho sự phát triển thương mại trong tương lai.

Từ năm 2022, OORT bắt đầu khám phá con đường thương mại hóa:

1. OORT đã xây dựng một nền tảng thị trường dữ liệu, kết nối nhà cung cấp dữ liệu và người sử dụng dữ liệu. Nhà cung cấp dữ liệu có thể bán dữ liệu của mình trên nền tảng, trong khi người sử dụng dữ liệu có thể mua dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình AI và các mục đích khác. OORT kiếm lợi nhuận bằng cách thu phí giao dịch, đồng thời để khuyến khích nhà cung cấp dữ liệu cung cấp dữ liệu chất lượng cao, nền tảng cũng đã thiết lập cơ chế thưởng, dựa trên chất lượng, tính đa dạng và tần suất sử dụng dữ liệu để trao thưởng cho nhà cung cấp.

2. Cung cấp dịch vụ lưu trữ và tính toán đám mây phi tập trung, doanh nghiệp và cá nhân có thể thuê tài nguyên đám mây của OORT để chạy các ứng dụng AI của riêng họ. So với dịch vụ đám mây truyền thống, dịch vụ đám mây phi tập trung của OORT có tính bảo mật cao hơn, chi phí thấp hơn và khả năng mở rộng tốt hơn. Người dùng có thể linh hoạt chọn tài nguyên đám mây cần thiết theo nhu cầu thực tế của mình và thanh toán theo mức sử dụng.

3. Đối với nhu cầu cụ thể của các doanh nghiệp lớn, OORT cung cấp các giải pháp AI tùy chỉnh. Những giải pháp này dựa trên kiến trúc công nghệ phi tập trung của OORT, cung cấp dịch vụ một cửa cho quản lý dữ liệu, đào tạo mô hình, quyết định thông minh, v.v. Thông qua hợp tác với các doanh nghiệp, OORT không chỉ có thể có nguồn thu ổn định mà còn tích lũy kinh nghiệm trong ngành, từ đó tối ưu hóa sản phẩm và dịch vụ của mình.

Hiện tại, OORT phục vụ hơn 10.000 doanh nghiệp và cá nhân trên toàn cầu, các nút mạng của họ đã đạt doanh thu hàng triệu USD, chứng minh tính khả thi của mô hình kinh doanh.

Mọi người đều có thể tham gia vào sự phát triển của AI và hưởng lợi từ đó

OORT có nhiều sản phẩm, bao gồm ba sản phẩm chính là OORT Storage, OORT Compute và OORT DataHub, dựa trên ba sản phẩm này, OORT còn có một giải pháp gọi là OORT AI, có thể giúp doanh nghiệp nhanh chóng tích hợp trợ lý thông minh, cụ thể như sau:

・OORT Storage là giải pháp phi tập trung duy nhất hiện nay có thể so sánh về hiệu suất với dịch vụ lưu trữ AWS S3, đã có nhiều doanh nghiệp và cá nhân đăng ký;

・OORT Compute nhằm mục đích thực hiện phân tích và xử lý dữ liệu phi tập trung, cung cấp hiệu quả chi phí tốt hơn cho việc đào tạo và suy diễn mô hình AI, hiện vẫn đang trong quá trình chuẩn bị, chưa ra mắt;

・OORT DataHub chính thức ra mắt vào ngày 11 tháng 12, đánh dấu dự án bước vào một giai đoạn phát triển mới, sẽ trở thành trọng tâm mới của OORT, được kỳ vọng trở thành "con bò sữa".

OORT DataHub cung cấp một phương pháp thu thập và gán nhãn dữ liệu sáng tạo, cho phép các nhà đóng góp toàn cầu thu thập, phân loại và xử lý dữ liệu cho các ứng dụng AI, thông qua việc sử dụng công nghệ blockchain, giải quyết vấn đề nguồn dữ liệu đơn điệu và hiệu suất gán nhãn thấp trong phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống, đồng thời nâng cao tính bảo mật. Đáng chú ý, OORT DataHub đã thành công ra mắt tại sàn giao dịch dữ liệu Thâm Quyến, mở ra một con đường mới cho các doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo và các tổ chức nghiên cứu để thu thập các tập dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và tuân thủ an toàn.

OORT DataHub cung cấp nhiều cách để người dùng kiếm điểm, như đăng nhập hàng ngày, hoàn thành nhiệm vụ, xác minh nhiệm vụ và chương trình giới thiệu, người dùng tích lũy điểm có đủ điều kiện tham gia rút thăm hàng tháng và nhận USDT tương đương với đô la Mỹ như một phần thưởng.

Sản phẩm này hiệu quả loại bỏ trung gian trong việc thu thập dữ liệu, cung cấp quy trình an toàn hơn, do người tham gia kiểm soát, phù hợp với xu hướng ngày càng tăng kêu gọi áp dụng nhiều phương pháp đạo đức hơn trong việc xử lý AI.

Dựa trên OORT DataHub, OORT cũng đã ra mắt OORT DataHub Mini App, ứng dụng này sẽ tích hợp liền mạch với nền tảng ứng dụng mini của Telegram, giúp người dùng dễ dàng đóng góp dữ liệu và tham gia vào việc thu thập dữ liệu phi tập trung, mở rộng hệ sinh thái OORT và nâng cao mức độ tham gia của người dùng, dự kiến sự tích hợp này sẽ mang lại hàng triệu người dùng và thúc đẩy sự phát triển của nền tảng.

OORT DataHub là hiện thân của tầm nhìn OORT, tầm nhìn của OORT là để mọi người đều có thể tham gia vào sự phát triển của AI, bất kể vị trí địa lý, tình trạng kinh tế hay nền tảng công nghệ, đều có thể hưởng lợi từ đó. Sứ mệnh của OORT là cung cấp các giải pháp AI phi tập trung đáng tin cậy, an toàn và hiệu quả, thúc đẩy sự phổ biến và ứng dụng của công nghệ AI trên toàn cầu, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, an toàn và tuân thủ đạo đức.

Thông qua mô hình thị trường dữ liệu phi tập trung, OORT đã phá vỡ tình trạng độc quyền dữ liệu, cho phép các nhà cung cấp dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới có thể tải dữ liệu của họ lên nền tảng để giao dịch và chia sẻ. Dù là người dùng cá nhân hay doanh nghiệp, chỉ cần có dữ liệu có giá trị, đều có thể nhận được lợi ích tương ứng trên nền tảng OORT, thực hiện phân phối công bằng giá trị dữ liệu.

Kiến trúc phi tập trung khiến dữ liệu không còn được lưu trữ tập trung tại một máy chủ hoặc trung tâm dữ liệu duy nhất, mà phân tán trên các nút trên toàn cầu. Mỗi nút đều mã hóa dữ liệu, chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập và sử dụng dữ liệu. Đồng thời, tính không thể thay đổi của công nghệ blockchain đảm bảo tính toàn vẹn và tính xác thực của dữ liệu, hiệu quả ngăn chặn rủi ro rò rỉ và thay đổi dữ liệu.

Do mạng lưới phi tập trung của OORT được cấu thành từ nhiều nút, không tồn tại vấn đề lỗi điểm đơn. Ngay cả khi một nút bị tấn công hoặc gặp sự cố, các nút khác vẫn có thể hoạt động bình thường, đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của toàn bộ hệ thống. Hơn nữa, cơ chế đồng thuận phi tập trung khiến cho kẻ tấn công khó có thể thay đổi dữ liệu của hệ thống hoặc kiểm soát toàn bộ mạng, nâng cao tính bảo mật của hệ thống. Ví dụ, khi đối mặt với các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS), kiến trúc phân tán của OORT có thể phân tán lưu lượng tấn công, giúp hệ thống duy trì hoạt động bình thường, đảm bảo dữ liệu và dịch vụ của người dùng không bị ảnh hưởng.

Mặt khác, OORT thông qua việc cung cấp các phương pháp thu thập và gán nhãn dữ liệu sáng tạo, thiết lập cơ chế kiểm soát và xác minh chất lượng dữ liệu nghiêm ngặt, cùng với các thuật toán AI tiên tiến để quản lý và phân tích dữ liệu một cách thông minh, giải quyết các vấn đề về thu thập, kiểm soát và quản lý dữ liệu.

OORT rất chú trọng đến công tác bảo vệ dữ liệu và tuân thủ quyền riêng tư, nghiêm túc tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu trên toàn cầu như GDPR, HIPAA, v.v., đảm bảo dữ liệu của người dùng được xử lý hợp pháp.

Thông qua việc tổng hợp các sản phẩm hiện có của OORT và tiến trình sản phẩm, kết hợp với tầm nhìn tương lai của OORT, chúng ta có thể thấy rằng OORT đã xây dựng một hệ sinh thái AI công bằng, minh bạch và đáng tin cậy.