Trong thời đại Web3, giá trị của dữ liệu ngày càng trở nên nổi bật. Tuy nhiên, nhiều người thường đặt câu hỏi khi tham gia mạng con dữ liệu OpenLedger (Datanet): Dữ liệu tôi tải lên có thật sự mang lại lợi ích cho tôi không? Hệ thống có chỉ thiên lệch về phía các nhà phát triển mô hình không?

Thực tế, điểm đặc biệt của OpenLedger là nó đã xây dựng một cơ chế quy trình hoàn chỉnh. Cơ chế này không chỉ mang lại cảm giác tham gia cho những người đóng góp dữ liệu mà còn giúp họ cảm nhận được phần thưởng thực sự. Phần thưởng này không dựa vào những lời hứa suông của nền tảng, mà được thực hiện tự động thông qua các thuật toán trên chuỗi.

Vậy, "thuộc tính" là gì? Nói ngắn gọn, thuộc tính là xác định dữ liệu nào có vai trò quan trọng đối với kết quả đầu ra của mô hình. Cơ chế "bằng chứng thuộc tính" (Proof of Attribution) do OpenLedger đưa ra nhằm giải quyết vấn đề này. Bằng cách phân tích quá trình đào tạo và suy diễn của mô hình, hệ thống có thể tự động nhận diện dữ liệu nào ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả cuối cùng, và dựa vào đó làm cơ sở phân bổ phần thưởng.

Điều này có nghĩa là, chỉ cần dữ liệu bạn cung cấp được mô hình áp dụng và thực sự cải thiện hiệu suất của mô hình, bạn sẽ có quyền nhận được token OPEN như một phần thưởng. Cơ chế này đảm bảo rằng những đóng góp của người cung cấp dữ liệu được công nhận và bồi thường một cách công bằng.

Quá trình quy kết của OpenLedger không phải là tưởng tượng vô căn cứ hoặc phán đoán chủ quan, mà dựa trên một bộ công cụ quy kết tích hợp, bộ công cụ này hoạt động trong quá trình suy diễn mô hình. Phương pháp quy kết dựa trên thuật toán này đảm bảo tính khách quan và công bằng của toàn bộ quá trình.

Thông qua cơ chế quy trách nhiệm đổi mới này, OpenLedger không chỉ khuyến khích nhiều người tham gia chia sẻ dữ liệu mà còn cung cấp một mô hình mới cho việc đánh giá giá trị dữ liệu. Trong hệ thống này, mỗi phần dữ liệu có giá trị đều có thể nhận được phần thưởng xứng đáng, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững của toàn bộ hệ sinh thái.