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Event Logs
在 deck 8, 9, 10, 11 頁中有提到，生成式 AI 會放大假訊息以及造成著作權爭議。 並且，如果生成式 AI 的創作要申請著作權，也必須驗證創作歷程，創作歷程也是溯源當中重要的一環， 因此會需要更好的架構來定義數位資料溯源，如果訓練資料能夠溯源，能夠跨國界存取、開放、透明， 也會促進公司、機構等對於 AI 的信賴。
數位資料溯源其實就像 git 系統，重要的不在於驗證真偽，而是有開放的系統讓社群協作， 無論 C2PA 或者 Numbers Protocol，都是以這樣的理念去設計的。
是可以的，不過由於 C2PA 的資料會需要簽署人， 這個簽署人就像是 git commit 的作者， 在開放協作的系統中，很自然我們都會知道那些 commit 更可信賴， 數位資料溯源的系統重點不在於 "判斷真假"，而是 "產生紀錄" 讓人類可以更好的下決策判斷真假。
是的，這就是目前所有數位溯源架構努力的目標， 你可以參考 deck 32, 33, 34 頁， 這是一個布丁產生的作品， 作品的 profile 可參考 這裡。 透過數位溯源架構的紀錄，我們有機會簡易地驗證資訊的來源， 你也可以點點看 commit assettree，會看到布丁的 prompt。
目前主流的方式是 proof-of-stake，所以效率問題已經大幅度改善了， 外加很多新的區塊鏈技術針對 performance 進行不少調整。 且 AI 雖然有巨量資料，但好的資料重用性很高， 我們只需要針對 "讀取" 的部分去調整，甚至可以做 cache，因此已經不是太大的問題了，
同上，數位資料溯源其實就像 git 系統，重要的不在於驗證真偽，而是有開放的系統讓社群協作， 且如果沒有數位資料溯源架構，當我們越來越依賴網路、當 AI 越來越聰明， 它的影響是非常全面性的，例如碳權、電商交易等，都會遇到瓶頸， 所以數位資料溯源在生成式 AI 的年代已經是 "must have"。
有的，Starling Framework 與 Numbers Protocol 都大幅度採用了區塊鏈技術
Numbers Protocol 其實是一個 "framework"，我們只是 "有" 自己的區塊鏈， 所有的數位溯源資訊都是可以同時寫到 Numbers 區塊鏈或者其他公鏈的， 例如烏克蘭證據保存專案裡面，就使用 Numbers Protocol 把資訊寫到多個區塊鏈上。 我們部屬自己區塊鏈的原因是，一旦進入商業使用的領域，有很多問題都是目前公鏈沒有考慮到的問題， 所以有自己的區塊鏈會更彈性，畢竟區塊鏈的發展還很新， 如果沒有自己的區塊鏈有很多功能不容易推動， 但如果未來有更好的選擇，並成為使用者的共識，不使用 Numbers 的區塊鏈也可以是一個選項。
沒有辦法，如果這是一張很重要的資料，只能靠後續的社群協作來修正。 所以 Starling 跟 Numbers 都做了 Camera App，從源頭開始記錄， 並且 C2PA 也有 Nikon, Canon 的導入，都是為了從源頭就開始保障溯源性。
Web3 範圍其實很大，這裡我想專注在 "數據溯源" 的應用上。 在這個領域裡面，Web3 主要的角色是 "open spec"， 也就是用相同的方式，你可以讀取不同人所記錄的資料， 不用考慮這個服務是 Google Cloud 還是 AWS 支援的， 對於建立開放的數據溯源網絡非常重要。
這個部分與數據溯源的關係比較小，可能不是我適合回答的問題。 不過數據溯源會讓 AI 生成的建議與論述有更多參考資料， 協助最後判斷的人做更好的決策。
Numbers Protocol 的 solution 是 based on blockchain。C2PA 目前沒有統一公鏈，C2PA 的核心價值是 content-based。如果一開始註冊階段就遭到竄改，假設是有價值的資訊，會可以透過開放社群驗證來修正，如同既有的社群與開源機制，但如果是沒有價值的資訊，大約就會沉入網路的大海之中。