Hast du dich jemals gefragt, warum soziale Medienplattformen wie Reddit und X (früher Twitter) kostenlos genutzt werden können? Die Antwort liegt in den Beiträgen, die du machst, den Likes, die du gibst, und sogar der Zeit, die du mit Scrollen verbringst.

In der Vergangenheit haben diese Plattformen Ihre Aufmerksamkeit als Ware an Werbetreibende verkauft. Jetzt haben sie einen größeren Käufer gefunden - KI-Unternehmen. Berichten zufolge kann eine einzige Datenlizenzvereinbarung zwischen Reddit und Google jährlich 60 Millionen US-Dollar für Reddit generieren. Doch dieser immense Reichtum hat nichts mit uns als Daten-Erstellern zu tun.

Was noch beunruhigender ist, ist, dass die KI, die auf unseren Daten trainiert ist, möglicherweise unsere Arbeitsplätze ersetzen wird. Während KI auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten schaffen könnte, verschärft die Konzentration von Reichtum, die aus diesem Datenmonopol resultiert, zweifellos die soziale Ungleichheit. Es scheint, als würden wir in eine von einer Handvoll Tech-Giganten kontrollierte Cyberpunk-Welt abrutschen.

Wie können gewöhnliche Menschen ihre Interessen in dieser KI-Ära schützen? Nach dem Aufstieg der KI betrachten viele die Blockchain als letzte Verteidigungslinie der Menschheit dagegen. Basierend auf dieser Überlegung haben einige Innovatoren begonnen, Lösungen zu erforschen. Sie schlagen vor, dass wir zuerst das Eigentum und die Kontrolle über unsere Daten zurückgewinnen müssen und dann diese Daten nutzen sollten, um gemeinsam ein KI-Modell zu trainieren, das wirklich den gemeinsamen Menschen dient.

Diese Idee mag idealistisch erscheinen, aber die Geschichte zeigt uns, dass jede technologische Revolution mit einem „verrückten“ Konzept beginnt. Heute verwirklicht ein neues öffentliches Chain-Projekt namens „Vana“ diese Vision. Als erstes dezentralisiertes Datenliquiditätsnetzwerk zielt Vana darauf ab, Ihre Daten in frei zirkulierende Tokens umzuwandeln und so eine wirklich benutzerkontrollierte dezentralisierte künstliche Intelligenz zu fördern.

Gründer und Projektursprünge von Vana

Tatsächlich lässt sich die Geburt von Vana auf einen Klassenraum am MIT Media Lab zurückverfolgen, wo sich zwei junge Menschen mit einer Vision trafen, die Welt zu verändern – Anna Kazlauskas und Art Abal.

Links: Anna Kazlauskas; Rechts: Art Abal.

Anna Kazlauskas hat an der MIT Informatik und Wirtschaft studiert, und ihr Interesse an Daten und Kryptowährungen reicht bis ins Jahr 2015 zurück. Damals war sie am frühen Ethereum-Mining beteiligt, was ihr ein tiefgreifendes Verständnis für das Potenzial dezentralisierter Technologien verlieh. Anschließend führte Anna Datenrecherchen bei internationalen Finanzinstituten wie der Federal Reserve, der Europäischen Zentralbank und der Weltbank durch, Erfahrungen, die sie erkennen ließen, dass Daten in Zukunft eine neue Form von Währung darstellen werden.

In der Zwischenzeit absolvierte Art Abal einen Master-Abschluss in öffentlicher Politik an der Harvard University und führte eingehende Forschungen zu Datenwirkungsbeurteilungen am Belfer Center for Science and International Affairs durch. Bevor er sich Vana anschloss, leitete Art innovative Datensammlungsmethoden bei Appen, einem Anbieter von KI-Trainingsdaten, und trug wesentlich zur Entstehung vieler generativer KI-Werkzeuge bei. Seine Erkenntnisse zu Datenethik und KI-Verantwortlichkeit durchdrangen Vana mit einem starken Gefühl sozialer Verantwortung.

Als Anna und Art sich in einem Kurs am MIT Media Lab trafen, entdeckten sie schnell ihre gemeinsame Leidenschaft für die Demokratisierung von Daten und die Rechte der Nutzerdaten. Sie erkannten, dass zur wirklichen Bewältigung der Probleme des Datenbesitzes und der Fairness bei KI ein neues Paradigma erforderlich war - eines, das es den Nutzern ermöglichen würde, ihre eigenen Daten tatsächlich zu kontrollieren.

Diese gemeinsame Vision motivierte sie dazu, Vana mitzubegründen. Ihr Ziel ist es, eine revolutionäre Plattform zu schaffen, die sich nicht nur für die Datenhoheit der Benutzer einsetzt, sondern auch sicherstellt, dass Benutzer wirtschaftliche Vorteile aus ihren Daten ziehen können. Durch den innovativen Data Liquidity Pool (DLP) Mechanismus und das Proof of Contribution System ermöglicht es Vana den Benutzern, private Daten sicher beizutragen, mitzubesitzen und von den auf diesen Daten trainierten AI-Modellen zu profitieren und somit die benutzergetriebene AI-Entwicklung zu fördern.

Vanans Vision gewann schnell Anerkennung in der Branche. Bisher hat Vana bekannt gegeben, dass es insgesamt 25 Millionen US-Dollar an Finanzierungen abgeschlossen hat, darunter eine strategische Runde in Höhe von 5 Millionen US-Dollar, angeführt von Coinbase Ventures, eine Serie A-Runde in Höhe von 18 Millionen US-Dollar, angeführt von Paradigm, und eine Seed-Runde in Höhe von 2 Millionen US-Dollar, angeführt von Polychain. Zu den weiteren namhaften Investoren gehören Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR und DeFiance Capital.

In dieser Welt, in der Daten das neue Öl der Ära sind, bietet uns das Aufkommen von Vana zweifellos eine wichtige Möglichkeit, die Datenhoheit zurückzugewinnen. Wie funktioniert dieses vielversprechende Projekt also? Lassen Sie uns gemeinsam in Vanas technische Architektur und innovative Konzepte eintauchen.

Vanas technische Architektur und innovative Philosophie

Die technische Architektur von Vana ist ein sorgfältig konzipiertes Ökosystem, das darauf abzielt, Daten zu demokratisieren und ihren Wert zu maximieren. Zu den Kernkomponenten gehören der Data Liquidity Pool (DLP), der Proof of Contribution-Mechanismus, der Nagoya-Konsens, die selbstverwahrte Nutzerdaten und eine dezentrale Anwendungsschicht. Zusammen erzeugen diese Elemente eine innovative Plattform, die den Datenschutz der Benutzer schützt und gleichzeitig das potenzielle Wert von Daten freisetzt.

1. Data Liquidity Pool (DLP): Der Eckpfeiler der Datenverwertung

Der Data Liquidity Pool (DLP) dient als grundlegende Einheit innerhalb des Vana-Netzwerks und kann mit "Liquiditätsmining" für Daten verglichen werden. Jeder DLP ist im Wesentlichen ein Smart Contract, der bestimmte Arten von Datenvermögen aggregiert. Zum Beispiel ist der Reddit Data DAO (r/datadao) ein erfolgreicher DLP-Fall, der über 140.000 Reddit-Nutzer anzieht und die Reddit-Beiträge, Kommentare und Abstimmungshistorien der Benutzer aggregiert.

Nachdem Benutzer ihre Daten an einen DLP übermittelt haben, können sie spezifische Tokens verdienen, die mit diesem DLP verbunden sind, wie z.B. RDAT für das Reddit Data DAO (r/datadao). Diese Tokens repräsentieren nicht nur den Beitrag des Benutzers zum Datenspeicher, sondern gewähren auch Governance-Rechte und zukünftige Gewinnbeteiligungen innerhalb des DLP. Bemerkenswerterweise ermöglicht Vana jedem DLP, seine eigenen Tokens auszugeben und bietet so einen flexiblen Mechanismus zur Werterfassung für verschiedene Arten von Datenvermögen.

Im Ökosystem von Vana erhalten die Top 16 DLPs zusätzliche VANA-Token-Emissionen, was die Bildung und den Wettbewerb von hochwertigen Datenpools weiter anregt. Dieser Ansatz verwandelt geschickt verstreute persönliche Daten in flüssige digitale Vermögenswerte und legt damit den Grundstein für die Valorisation und Liquidität von Daten.

2. Nachweis des Beitrags: Ein genaues Maß für den Datenwert

Der Beitragsnachweis ist der Schlüsselmechanismus von Vana zur Sicherung der Datenqualität. Jeder DLP kann eine einzigartige Beitragserbringungsfunktion entsprechend seinen spezifischen Anforderungen anpassen. Diese Funktion überprüft nicht nur die Authentizität und Vollständigkeit der Daten, sondern bewertet auch ihren Beitrag zur Verbesserung der Leistung des KI-Modells.

Zum Beispiel berücksichtigt der Proof of Contribution des ChatGPT Data DAO vier kritische Dimensionen: Authentizität, Eigentum, Qualität und Einzigartigkeit. Die Authentizität wird über von OpenAI bereitgestellte Datenexportlinks verifiziert; das Eigentum wird durch die E-Mail-Verifizierung der Benutzer bestätigt; die Qualitätsbewertung nutzt die LLM-Bewertung von zufällig ausgewählten Gesprächen; und die Einzigartigkeit wird durch die Berechnung von Datenmerkmalvektoren und deren Vergleich mit vorhandenen Daten bestimmt.

Diese multidimensionale Bewertung gewährleistet, dass nur hochwertige, wertvolle Daten akzeptiert und belohnt werden. Der Nachweis der Beitrag dient als Grundlage für die Datenpreisgestaltung und ist unerlässlich für die Aufrechterhaltung der Datenqualität im gesamten Ökosystem.

3. Nagoya-Konsens: Dezentrale Datenqualitätssicherung

Der Nagoya-Konsens ist der Kern des Vana-Netzwerks, inspiriert von und verbessert den Yuma-Konsens von Bittensor. Dieser Mechanismus dreht sich um eine kollektive Bewertung der Datenqualität durch eine Reihe von Validierungsknoten, die durch gewichtete Durchschnittsbildung zu einer endgültigen Punktzahl gelangen.

Das Besondere daran ist der Ansatz der "zweischichtigen Bewertung": Validierungsknoten bewerten nicht nur die Datenqualität, sondern auch das Bewertungsverhalten anderer Knoten. Dies fügt eine Ebene der Fairness und Genauigkeit hinzu und schreckt von Fehlverhalten ab. Wenn beispielsweise ein Validierungsknoten Daten von geringer Qualität eine hohe Punktzahl zuweist, können andere Knoten diese Fehleinschätzung mit einer Korrekturbewertung bestrafen.

Alle 1800 Blöcke (ungefähr alle 3 Stunden) markieren einen Zyklus, in dem Knoten basierend auf ihren kumulativen Punktzahlen belohnt werden. Dieser Mechanismus fördert die Ehrlichkeit unter den Validatoren und identifiziert und entfernt Fehlverhalten schnell, um den reibungslosen Betrieb des Netzwerks zu gewährleisten.

4. Selbstverwahrung von Daten: Die letzte Verteidigungslinie für die Privatsphäre

Eine der bedeutenden Innovationen von Vana liegt in ihrem einzigartigen Ansatz zur Datenverwaltung. Im Vana-Netzwerk ist die ursprüngliche Daten der Benutzer niemals wirklich "on-chain". Stattdessen können Benutzer ihre Speicherorte wie Google Drive, Dropbox oder sogar persönliche Server, die auf einem MacBook ausgeführt werden, auswählen.

Wenn Benutzer Daten an eine DLP übermitteln, stellen sie im Wesentlichen eine URL bereit, die auf die verschlüsselten Daten und einen optionalen Inhaltsintegritäts-Hash verweist. Diese Informationen werden im Datenregistrierungsvertrag von Vana erfasst. Validator können Entschlüsselungsschlüssel anfordern, um die Daten bei Bedarf herunterzuladen und zu überprüfen.

Dieses Design geht geschickt auf Fragen des Datenschutzes und der Kontrolle ein. Benutzer behalten die vollständige Kontrolle über ihre Daten, während sie dennoch an der Datenwirtschaft teilnehmen. Dies gewährleistet nicht nur die Datensicherheit, sondern eröffnet auch Möglichkeiten für breitere Anwendungsszenarien in der Zukunft.

5. Dezentralisierte Anwendungsschicht: vielfältige Realisierung des Datenwerts

Die oberste Schicht von Vana ist ein offenes Anwendungssystem. Hier können Entwickler die in DLPs angesammelte Datenliquidität nutzen, um verschiedene innovative Anwendungen zu erstellen, während Datenbeiträger aus diesen Anwendungen einen greifbaren wirtschaftlichen Wert ableiten können.

Beispielsweise könnte ein Entwicklungsteam ein spezialisiertes KI-Modell mit Daten aus dem Reddit Data DAO trainieren. Benutzer, die Daten beigetragen haben, können das Modell nicht nur nutzen, sobald es trainiert ist, sondern auch einen Anteil an den durch das Modell generierten Gewinnen entsprechend ihres Beitrags erhalten. Tatsächlich wurde bereits ein solches KI-Modell entwickelt; weitere Details finden Sie im Artikel „Von unten aufprallen: Warum der alte Token r/datadao in der KI-Spur wieder zum Leben erwacht?“

Dieses Modell belohnt nicht nur hochwertige Datenbeiträge, sondern schafft auch ein wirklich nutzergesteuertes KI-Entwicklungssystem. Benutzer werden von einfachen Datenanbietern zu Miteigentümern und Nutznießern von KI-Produkten.

Durch diesen Ansatz gestaltet Vana die Landschaft der Datenwirtschaft um. In diesem neuen Paradigma wechseln die Benutzer von passiven Datenanbietern zu aktiven Teilnehmern und Mitbegünstigten beim Aufbau des Ökosystems. Dies schafft nicht nur neue Möglichkeiten für den individuellen Wertzuwachs, sondern bringt auch neue Vitalität und Innovation in die gesamte KI-Branche.

Vanans technische Architektur befasst sich mit Kernfragen der aktuellen Datenwirtschaft, wie z.B. Datenbesitz, Datenschutz und Wertschöpfungsverteilung, und ebnet den Weg für zukünftige datengetriebene Innovationen. Mit dem Eintritt von weiteren Daten-DAOs in das Netzwerk und der Entwicklung zusätzlicher Anwendungen auf der Plattform hat Vana das Potenzial, zur grundlegenden Infrastruktur für die nächste Generation von dezentraler KI und der Datenwirtschaft zu werden.

Satori Testnet: Vanas öffentlicher Testbereich

Mit dem Start des Satori-Testnetzes am 11. Juni hat Vana einen Prototyp seines Ökosystems der Öffentlichkeit vorgestellt. Dies dient nicht nur als Plattform zur technischen Validierung, sondern auch als Vorschau auf das Betriebsmodell für das zukünftige Mainnet. Derzeit bietet das Vana-Ökosystem den Teilnehmern drei Hauptwege: das Betreiben von DLP-Validierungsknoten, das Erstellen neuer DLPs oder das Einreichen von Daten bei bestehenden DLPs, um am „Data Mining“ teilzunehmen.

Führen Sie den DLP-Überprüfungsknoten aus

Validierungsknoten sind die Türsteher des Vana-Netzwerks und verantwortlich für die Überprüfung der Qualität der an DLPs übermittelten Daten. Die Betreibung eines Validierungsknotens erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ausreichende Rechenressourcen. Gemäß der technischen Dokumentation von Vana betragen die Mindesthardwareanforderungen für einen Validierungsknoten ein CPU-Kern, 8 GB RAM und 10 GB Hochgeschwindigkeits-SSD-Speicher.

Benutzer, die daran interessiert sind, Validatoren zu werden, müssen zuerst eine DLP auswählen und sich dann als Validator über den Smart Contract dieser DLP registrieren. Sobald sie registriert und genehmigt sind, können Validatoren Validierungsknoten spezifisch für diese DLP betreiben. Es ist wichtig zu beachten, dass Validatoren gleichzeitig Knoten für mehrere DLPs betreiben können, aber jede DLP hat ihre einzigartigen Mindesteinsatzanforderungen.

Neue DLP erstellen

Für Benutzer mit einzigartigen Datensätzen oder innovativen Ideen ist die Erstellung eines neuen DLP eine attraktive Option. Die Einrichtung eines DLP erfordert ein tiefes Verständnis der technischen Architektur von Vana, insbesondere der Mechanismen des Proof of Contribution und des Nagoya-Konsenses.

Die Ersteller eines neuen DLP müssen spezifische Ziele für die Datenbereitstellung, Validierungsmethoden und Belohnungsparameter entwerfen. Darüber hinaus müssen sie eine Funktion zur Beitragsermittlung implementieren, die den Datenwert genau bewertet. Obwohl dieser Prozess komplex sein kann, stellt Vana detaillierte Vorlagen und Dokumentationen zur Unterstützung der Ersteller zur Verfügung.

An der Datengewinnung teilnehmen

Für die meisten Benutzer ist es möglicherweise der unkomplizierteste Weg, an bestehende DLPs Daten zur Teilnahme am „Data Mining“ zu übermitteln. Derzeit wurden offiziell 13 DLPs empfohlen, die eine Reihe von Bereichen von Social Media-Daten bis hin zu Finanzprognosedaten abdecken.

·Finquarium: Sammelt Finanzprognosedaten.

·GPT Data DAO: Konzentriert sich auf ChatGPT-Chatdaten-Exports.

· Reddit Data DAO: Konzentriert sich auf Reddit-Benutzerdaten und wurde offiziell gestartet.

·Volara: Spezialisiert sich auf die Sammlung und Nutzung von Twitter-Daten.

·Flirtual: Sammelt Dating-Daten.

·ResumeDataDAO: Konzentriert sich auf LinkedIn-Datenexporte.

·SixGPT: Sammelt und verwaltet LLM-Chatdaten.

·YKYR: Sammelt Google Analytics-Daten.

· Sydintel: Crowdsourcing-Intelligenz, um die dunklen Ecken des Internets aufzudecken.

·MindDAO: Sammelt zeitbezogene Daten zum Wohlbefinden des Benutzers.

Kleo: Erstellt das umfassendste Browserverlauf-Datensatz weltweit.

·DataPIG: Konzentriert sich auf Token-Investment-Präferenzdaten.

·ScrollDAO: Sammelt und nutzt Instagram-Daten.

Einige dieser DLPs befinden sich noch in der Entwicklung, während andere bereits online sind, aber alle befinden sich in der Vor-Mining-Phase. Benutzer können erst offiziell Daten für das Mining einreichen, wenn das Mainnet gestartet wird. Benutzer können jedoch auf verschiedene Weise im Voraus die Teilnahmeberechtigung sichern. Sie können beispielsweise an relevanten Challenge-Aktivitäten teilnehmen, Vana Telegram Appoder sich auf den offiziellen Websites jeder DLP vorregistrieren.

Zusammenfassung

Das Auftauchen von Vana markiert einen Paradigmenwechsel in der Datenwirtschaft. In der aktuellen KI-Welle ist Daten zu dem "Öl" des neuen Zeitalters geworden, und Vana zielt darauf ab, die Modelle für die Gewinnung, Veredelung und Verteilung dieser Ressource neu zu gestalten.

Im Wesentlichen baut Vana eine Lösung für die „Tragödie der Allmende“ bei Daten auf. Durch clevere Anreizgestaltung und technologische Innovation verwandelt es persönliche Daten – eine scheinbar unbegrenzte Versorgung, die schwer zu monetarisieren ist – in ein verwaltbares, preiswertes und handelbares digitales Gut. Dies eröffnet nicht nur neue Wege für normale Benutzer, um an der Gewinnbeteiligung bei KI teilzunehmen, sondern bietet auch einen möglichen Leitfaden für die Entwicklung von dezentraler KI.

Vanas Erfolg steht jedoch vor zahlreichen Unsicherheiten. Technisch gesehen muss es ein Gleichgewicht zwischen Offenheit und Sicherheit finden; wirtschaftlich muss es nachweisen, dass sein Modell nachhaltigen Wert generieren kann; und sozial muss es potenzielle Herausforderungen in Bezug auf Datenethik und Regulierung angehen.

Auf einer tieferen Ebene stellt Vana eine Reflexion und Herausforderung für die bestehenden Datenmonopole und KI-Entwicklungsmodelle dar. Es wirft eine wichtige Frage auf: In der KI-Ära wählen wir, die aktuellen Daten-Oligarchen zu stärken, oder versuchen wir, ein offeneres, gerechteres und vielfältigeres Datenökosystem aufzubauen?

Unabhängig davon, ob Vana letztendlich erfolgreich ist, bietet uns sein Aufkommen die Möglichkeit, den Wert von Daten, die Ethik von KI und technologische Innovationen neu zu überdenken. In der Zukunft können Projekte wie Vana wichtige Brücken sein, die Web3-Ideale mit den Realitäten der KI verbinden und die nächste Phase der digitalen wirtschaftlichen Entwicklung lenken.

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