La problemática actual en la industria de la IA no radica en la capacidad de cálculo, sino en la conformidad de los datos. La AI Act de la Unión Europea establece que los datos de entrenamiento de los modelos deben ser rastreables, en Estados Unidos las demandas por derechos de autor son constantes, y en el ámbito nacional las regulaciones sobre el uso de datos son cada vez más estrictas. Pero los esquemas de almacenamiento existentes tienen defectos fatales. El almacenamiento centralizado promete cumplimiento normativo con palabras grandilocuentes, ¿pero en qué pueden confiar los usuarios? Aunque el almacenamiento descentralizado es transparente y abierto, no protege bien la privacidad.

Al ver la función Seal de Walrus, esto parece ser una idea prometedora. No se trata simplemente de cifrar archivos, sino de construir un sistema completo de control de acceso programable, que junto con los contratos inteligentes de Sui, puede gestionar datos que sean tanto privados como rastreables. Para las necesidades de datos de entrenamiento de IA, esto precisamente resuelve un punto crítico.

La estrategia de Seal consiste en la gestión de claves con umbral. Hay dos caminos sin salida en los esquemas de cifrado tradicionales: uno, gestionar la clave uno mismo, lo que puede llevar a perderla; dos, confiar en un tercero, lo cual genera inseguridad. La solución de Seal distribuye la clave en múltiples nodos, cada uno solo posee una parte, y se requiere alcanzar un umbral establecido para descifrar. Por ejemplo, si hay 10 nodos, se necesita la aprobación de 6 para proceder, lo que es seguro y evita riesgos de punto único.

Lo más innovador es que los permisos de descifrado son programables. Puedes escribir un contrato inteligente en Sui que defina las condiciones para descifrar: solo los usuarios que posean un NFT específico podrán acceder, o que solo esté disponible en un período de tiempo determinado, o incluso que requiera firmas múltiples para desbloquear. Toda esta lógica se ejecuta en la cadena, siendo transparente y auditable. Esto sería una buena opción para datos de IA que deben cumplir con diversas regulaciones.