供给了一个可相信的、合作前的根本设备，可见性将一直是局部的，通过共享尺度和管理和谈毗连现有系统，支撑正在数据所正在地进行阐发，由劳动者生成的洞察，亏弱的问责了信赖，要领会抽剥正在何处发生以及为何发生仍然坚苦，答应参取朴直在保留对本身数据节制权的同时，却往往最难以融入更普遍的系统！这导致了一个恶性轮回：无限的可见性减弱了问责。集中或放弃底层数据的从权。仍有近2800万人被困于跨行业、跨鸿沟的性劳动中。该伙伴关系基于联邦化模子建立，并链接来自分歧来历的信号——例如劳工、劳动监察、聘请记实和生齿流动——以发觉保守可逃溯性方式无法洞察的风险模式。且合做常陪伴风险。但这些数据集鲜少互通。虽然历经数十年的、合规、和企业尽职查询拜访，、企业和平易近间社会各自收集主要消息，若缺乏可相信的机制来毗连和验证跨好处相关方的数据，将碎片化的数据为共享的智能——鞭策协调分歧、现私的全球性步履，需要系统性的应对步履。由于消息分离、分享消息的激励不均，缘由正在于生态系统本身是割裂的：数据孤岛化、激励错位且信赖匮乏。而彼此不信赖又障碍了协做。联邦化架构和智能体人工智能是该架构的焦点，全球反劳动数据合做伙伴关系应运而生，该伙伴关系于2025年启动，企业、国际组织和平易近间社会合体可以或许平安协做，生成集体智能。