연구자가 AI 학습 데이터 품질 평가 방법론 'LQS v3.1'을 발표했어요. 기존 데이터 마켓플레이스 실패 원인은 구매자가 품질을 독립적으로 평가할 수 없었던 점이었어요. LQS v3.1은 19가지 차원을 평가하며, 다중 오라클 합의와 서명 인증 방식을 사용해요. 평가 결과는 공개 인덱스에서 확인할 수 있으며, 누구나 무료로 데이터 평가를 요청할 수 있어요.
LQS v3.1은 오라클 간의 합의 정도를 평가 지표에 반영하여 신뢰도를 높이고, 실제 품질 결과 데이터를 기반으로 오라클의 신뢰도를 재조정하는 시스템을 구축했어요. 서명 인증서를 통해 감사자가 오프라인에서도 검증할 수 있도록 했으며, 공개 인덱스를 통해 263개 데이터셋의 평가 결과를 매일 재조정하여 제공해요. 현재까지는 수익 창출을 하지 않고 있으며, 방법론 검토 및 adversarial 데이터셋 제안을 환영해요.