Avez-vous déjà demandé pourquoi les plateformes de médias sociaux comme Reddit et X (anciennement Twitter) peuvent être utilisées gratuitement ? La réponse réside dans les publications que vous faites, les likes que vous donnez, et même le temps que vous passez à faire défiler.

Par le passé, ces plateformes vendaient votre attention comme une marchandise aux annonceurs. Maintenant, elles ont trouvé un plus gros acheteur - les entreprises d'IA. Les rapports indiquent qu'un seul accord de licence de données entre Reddit et Google peut générer 60 millions de dollars par an pour le premier. Pourtant, cette immense richesse n'a rien à voir avec nous en tant que créateurs de données.

Ce qui est encore plus inquiétant, c'est que l'IA formée à partir de nos données pourrait éventuellement remplacer nos emplois. Bien que l'IA puisse également créer de nouvelles opportunités d'emploi, la concentration de richesse résultant de ce monopole des données aggrave sans aucun doute l'inégalité sociale. Il semble que nous glissions vers un monde cyberpunk contrôlé par une poignée de géants de la technologie.

Alors, comment les gens ordinaires peuvent-ils protéger leurs intérêts à l'ère de l'IA? Après l'avènement de l'IA, beaucoup considèrent la blockchain comme la dernière ligne de défense de l'humanité contre celle-ci. Sur la base de cette réflexion, certains innovateurs ont commencé à explorer des solutions. Ils proposent tout d'abord de récupérer la propriété et le contrôle de nos données; deuxièmement, nous devrions utiliser ces données pour former collectivement un modèle d'IA qui serve véritablement le peuple commun.

Cette idée peut sembler idéaliste, mais l'histoire nous montre que chaque révolution technologique commence par un concept "fou". Aujourd'hui, un nouveau projet de chaîne publique appelé "Vana" transforme cette vision en réalité. En tant que premier réseau de liquidité de données décentralisé, Vana vise à transformer vos données en jetons circulant librement, favorisant ainsi une intelligence artificielle décentralisée réellement contrôlée par l'utilisateur.

Fondateur de Vana et origines du projet

En fait, la naissance de Vana peut être retracée jusqu'à une salle de classe au MIT Media Lab, où deux jeunes individus ayant pour vision de changer le monde - Anna Kazlauskas et Art Abal - se sont rencontrés.

Left: Anna Kazlauskas; Right: Art Abal.

Anna Kazlauskas a fait des études en informatique et en économie au MIT, et son intérêt pour les données et les cryptomonnaies remonte à 2015. À cette époque, elle s'est impliquée dans le minage précoce d'Ethereum, ce qui lui a donné une compréhension approfondie du potentiel de la technologie décentralisée. Par la suite, Anna a effectué des recherches sur les données dans des institutions financières internationales telles que la Réserve fédérale, la Banque centrale européenne et la Banque mondiale, des expériences qui l'ont amenée à réaliser que les données deviendraient une nouvelle forme de monnaie à l'avenir.

Pendant ce temps, Art Abal a poursuivi un master en politique publique à l'Université Harvard et a réalisé des recherches approfondies sur les évaluations de l'impact des données au Belfer Center for Science and International Affairs. Avant de rejoindre Vana, Art a dirigé des méthodes innovantes de collecte de données chez Appen, un fournisseur de données d'entraînement IA, contribuant ainsi de manière significative à l'émergence de nombreux outils IA génératifs d'aujourd'hui. Ses connaissances en éthique des données et en responsabilité de l'IA ont imprégné Vana d'un fort sentiment de responsabilité sociale.

Quand Anna et Art se sont rencontrés dans une classe au MIT Media Lab, ils ont rapidement découvert leur passion commune pour la démocratisation des données et les droits des utilisateurs sur les données. Ils ont reconnu que pour véritablement aborder les problèmes de propriété des données et d'équité de l'IA, un nouveau paradigme était nécessaire - un paradigme qui permettrait aux utilisateurs de réellement contrôler leurs propres données.

Cette vision commune les a motivés à co-fonder Vana. Leur objectif est de créer une plateforme révolutionnaire qui défend non seulement la souveraineté des données pour les utilisateurs, mais garantit également que les utilisateurs peuvent tirer des avantages économiques de leurs données. Grâce au mécanisme innovant du Pool de Liquidité des Données (DLP) et au système de Preuve de Contribution, Vana permet aux utilisateurs de contribuer en toute sécurité à des données privées, de les co-détenir et de bénéficier des modèles d'IA formés sur ces données, favorisant ainsi le développement de l'IA piloté par les utilisateurs.

La vision de Vana a rapidement été reconnue dans l'industrie. À ce jour, Vana a annoncé avoir réalisé un financement total de 25 millions de dollars, dont un tour de table stratégique de 5 millions de dollars mené par Coinbase Ventures, un tour de série A de 18 millions de dollars mené par Paradigm, et un tour d'amorçage de 2 millions de dollars mené par Polychain. Parmi les autres investisseurs notables figurent Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR et DeFiance Capital.

Dans ce monde où les données sont le nouvel or de l'ère, l'émergence de Vana nous offre sans aucun doute une occasion importante de récupérer la souveraineté des données. Alors, comment fonctionne ce projet prometteur ? Plongeons ensemble dans l'architecture technique et les concepts innovants de Vana.

L'architecture technique de Vana et sa philosophie novatrice

L'architecture technique de Vana est un écosystème méticuleusement conçu dans le but de démocratiser les données et de maximiser leur valeur. Ses composants principaux comprennent le Data Liquidity Pool (DLP), le mécanisme de preuve de contribution, le consensus de Nagoya, la garde des données par l'utilisateur lui-même et une couche d'application décentralisée. Ensemble, ces éléments créent une plateforme innovante qui protège la vie privée de l'utilisateur tout en libérant le potentiel de valeur des données.

1. Pool de Liquidité des Données (PLD) : Le pilier de la valorisation des données

Le pool de liquidité des données (DLP) sert d'unité fondamentale au sein du réseau Vana et peut être comparé à du « minage de liquidité » mais pour les données. Chaque DLP est essentiellement un smart contract conçu pour agréger des types spécifiques d'actifs de données. Par exemple, le Reddit Data DAO (r/datadao) est un cas de DLP réussi, attirant plus de 140 000 utilisateurs de Reddit et agrégeant les publications, commentaires et historiques de vote des utilisateurs de Reddit.

Après que les utilisateurs aient soumis leurs données à un DLP, ils peuvent gagner des jetons spécifiques associés à ce DLP, tels que RDAT pour le Reddit Data DAO (r/datadao). Ces jetons représentent non seulement la contribution de l'utilisateur au pool de données, mais accordent également des droits de gouvernance et des avantages futurs de partage des bénéfices au sein du DLP. Notamment, Vana permet à chaque DLP d'émettre ses propres jetons, offrant un mécanisme flexible de capture de valeur pour différents types d'actifs de données.

Dans l'écosystème de Vana, les 16 meilleurs DLP reçoivent des émissions supplémentaires de jetons VANA, ce qui incite davantage à la formation et à la concurrence de pools de données de haute qualité. Cette approche transforme habilement les données personnelles dispersées en actifs numériques liquides, jetant les bases de la valorisation et de la liquidité des données.

2. Preuve de contribution: une mesure précise de la valeur des données

La preuve de contribution est le mécanisme clé de Vana pour garantir la qualité des données. Chaque DLP peut adapter une fonction de preuve de contribution unique en fonction de ses besoins spécifiques. Cette fonction vérifie non seulement l'authenticité et l'exhaustivité des données, mais évalue également leur contribution à l'amélioration des performances du modèle d'IA.

Par exemple, le Proof of Contribution du ChatGPT Data DAO prend en compte quatre dimensions critiques : l'authenticité, la propriété, la qualité et l'unicité. L'authenticité est vérifiée via les liens d'exportation des données fournis par OpenAI ; la propriété est confirmée par la vérification de l'e-mail des utilisateurs ; l'évaluation de la qualité utilise le score LLM sur des conversations échantillonnées de manière aléatoire ; et l'unicité est déterminée en calculant les vecteurs de caractéristiques des données et en les comparant avec les données existantes.

Cette évaluation multidimensionnelle garantit que seules les données de haute qualité et précieuses sont acceptées et récompensées. La preuve de la contribution sert de base pour la tarification des données et est essentielle pour maintenir la qualité des données dans l'écosystème.

3. Consensus de Nagoya : Assurance de la qualité des données décentralisée

Le consensus de Nagoya est le cœur du réseau Vana, inspiré par et améliorant le consensus Yuma de Bittensor. Ce mécanisme repose sur une évaluation collective de la qualité des données par un ensemble de nœuds de validation, aboutissant à un score final par une moyenne pondérée.

Ce qui le distingue, c’est l’approche « d’évaluation à deux niveaux » : non seulement les nœuds de validation évaluent la qualité des données, mais ils notent également les comportements d’évaluation des autres nœuds. Cela ajoute une couche d’équité et d’exactitude, ce qui dissuade les comportements répréhensibles. Par exemple, si un nœud de validation attribue un score élevé à des données de faible qualité, d’autres nœuds peuvent pénaliser cette erreur de jugement avec un score correctif.

Tous les 1800 blocs (environ toutes les 3 heures) marquent un cycle, au cours duquel les nœuds sont récompensés en fonction de leurs scores cumulatifs. Ce mécanisme incite à l'honnêteté parmi les validateurs et identifie rapidement et élimine les comportements répréhensibles, garantissant le bon fonctionnement du réseau.

4. Stockage de données en auto-garde: La dernière ligne de défense pour la vie privée

L'une des innovations significatives de Vana réside dans son approche unique de la gestion des données. Dans le réseau Vana, les données originales des utilisateurs ne sont jamais vraiment « on-chain ». Au lieu de cela, les utilisateurs peuvent choisir leurs emplacements de stockage, tels que Google Drive, Dropbox ou même des serveurs personnels exécutés sur un MacBook.

Lorsque les utilisateurs soumettent des données à un DLP, ils fournissent essentiellement une URL pointant vers les données chiffrées et un hachage d'intégrité du contenu facultatif. Ces informations sont enregistrées dans le contrat d'enregistrement des données de Vana. Les validateurs peuvent demander les clés de déchiffrement pour télécharger et vérifier les données lorsque cela est nécessaire.

Cette conception aborde intelligemment les problèmes de confidentialité et de contrôle des données. Les utilisateurs conservent un contrôle total sur leurs données tout en participant à l'économie des données. Cela garantit non seulement la sécurité des données, mais ouvre également des possibilités pour des scénarios d'application de données plus larges à l'avenir.

5. Couche d'application décentralisée : réalisation diversifiée de la valeur des données

La couche supérieure de Vana est un écosystème d'application ouvert. Ici, les développeurs peuvent exploiter la liquidité des données accumulées dans les DLP pour construire diverses applications innovantes, tandis que les contributeurs de données peuvent tirer une valeur économique tangible de ces applications.

Par exemple, une équipe de développement peut entraîner un modèle d’IA spécialisé à l’aide des données de la DAO Reddit Data. Les utilisateurs qui ont fourni des données peuvent non seulement utiliser le modèle une fois qu’il est formé, mais aussi recevoir une part des bénéfices générés par le modèle en fonction de leur contribution. En fait, un tel modèle d’IA a déjà été développé ; Vous trouverez plus de détails dans l’article «Rebondir depuis le bas : Pourquoi l'Ancien Token r/datadao dans la piste d'IA reprend vie ?“

Ce modèle incite non seulement à la contribution de données de haute qualité, mais crée également un écosystème de développement d'IA vraiment axé sur l'utilisateur. Les utilisateurs passent de simples fournisseurs de données à des co-propriétaires et bénéficiaires de produits d'IA.

Grâce à cette approche, Vana redéfinit le paysage de l'économie des données. Dans ce nouveau paradigme, les utilisateurs passent de simples fournisseurs de données à des participants actifs et co-bénéficiaires dans la construction de l'écosystème. Cela crée non seulement de nouvelles opportunités d'acquisition de valeur individuelle, mais injecte également une vitalité et une innovation renouvelées dans l'ensemble de l'industrie de l'IA.

L'architecture technique de Vana aborde les problèmes fondamentaux de l'économie actuelle des données, tels que la propriété des données, la protection de la vie privée et la distribution de la valeur, tout en ouvrant la voie aux futures innovations basées sur les données. À mesure que de plus en plus de DAO de données rejoignent le réseau et que des applications supplémentaires sont développées sur la plateforme, Vana a le potentiel de devenir l'infrastructure fondamentale pour la prochaine génération d'IA décentralisée et l'économie des données.

Testnet Satori : terrain de test public de Vana

Avec le lancement du testnet Satori le 11 juin, Vana a présenté un prototype de son écosystème au public. Cela sert non seulement de plateforme de validation technique, mais aussi de prévisualisation du modèle opérationnel pour le futur mainnet. Actuellement, l'écosystème Vana offre aux participants trois principales voies : exécuter des nœuds de validation DLP, créer de nouveaux DLP ou soumettre des données à des DLP existants pour participer à l'« extraction de données ».

Exécutez le nœud de vérification DLP

Les noeuds de validation sont les gardiens du réseau Vana, responsables de la vérification de la qualité des données soumises aux DLP. L'exploitation d'un noeud de validation nécessite non seulement une expertise technique, mais également des ressources informatiques suffisantes. Selon la documentation technique de Vana, les exigences matérielles minimales pour un noeud de validation sont un coeur de CPU, 8 Go de RAM et 10 Go de stockage SSD haute vitesse.

Les utilisateurs intéressés à devenir des validateurs doivent d'abord sélectionner un DLP, puis s'inscrire en tant que validateur via le contrat intelligent de ce DLP. Une fois inscrits et approuvés, les validateurs peuvent exécuter des nœuds de validation spécifiques à ce DLP. Il est important de noter que les validateurs peuvent exploiter des nœuds pour plusieurs DLP simultanément, mais chaque DLP a ses propres exigences minimales de mise en jeu uniques.

Créer un nouveau DLP

Pour les utilisateurs disposant de ressources de données uniques ou d'idées innovantes, la création d'un nouveau DLP est une option attrayante. L'établissement d'un DLP nécessite une compréhension approfondie de l'architecture technique de Vana, en particulier les mécanismes de preuve de contribution et de consensus de Nagoya.

Les créateurs d'un nouveau DLP doivent concevoir des objectifs spécifiques de contribution de données, des méthodes de validation et des paramètres de récompense. De plus, ils doivent mettre en œuvre une fonction de preuve de contribution qui évalue précisément la valeur des données. Bien que ce processus puisse être complexe, Vana fournit des modèles et une documentation détaillés pour soutenir les créateurs.

Participer à l'extraction de données

Pour la plupart des utilisateurs, soumettre des données aux DLP existants pour participer à l'« extraction de données » peut être le moyen le plus simple de s'engager. Actuellement, 13 DLP ont été officiellement recommandés, couvrant un éventail de domaines, des données des médias sociaux aux données de prévision financière.

·Finquarium: Rassemble des données de prédiction financière.

·GPT Data DAO: Se concentre sur les exportations de données de chat ChatGPT.

· Reddit Data DAO: Se concentre sur les données des utilisateurs de Reddit et a été officiellement lancé.

·Volara: Spécialisé dans la collecte et l'utilisation des données Twitter.

·Flirtual : Collecte des données de rencontres.

·ResumeDataDAO: Se concentre sur les exportations de données LinkedIn.

·SixGPT: Collecte et gère les données de chat LLM.

·YKYR: Rassemble des données Google Analytics.

· Sydintel: Crowdsources intelligence to reveal the dark corners of the internet.

·MindDAO: Collecte des données chronologiques liées au bien-être de l'utilisateur.

·Kleo: Construit l'ensemble de données d'historique de navigation le plus complet au niveau mondial.

·DataPIG: Se concentre sur les données de préférence d'investissement en jetons.

·ScrollDAO : Collecte et utilise des données Instagram.

Certains de ces DLP sont encore en développement, tandis que d'autres sont déjà en ligne, mais tous sont en phase de pré-minage. Les utilisateurs ne peuvent officiellement soumettre des données à des fins de minage qu'une fois que le mainnet est lancé. Cependant, les utilisateurs peuvent sécuriser leur éligibilité à la participation de diverses manières à l'avance. Par exemple, ils peuvent participer à des activités de défi pertinentes dans le Vana Application Telegramou pré-enregistrer sur les sites officiels de chaque DLP.

Résumé

L'émergence de Vana marque un changement de paradigme dans l'économie des données. Dans la vague actuelle de l'IA, les données sont devenues le "pétrole" de la nouvelle ère, et Vana cherche à remodeler les modèles d'extraction, de raffinage et de distribution de cette ressource.

Essentiellement, Vana construit une solution au "tragédie des communs" dans les données. Grâce à une conception incitative astucieuse et à l'innovation technologique, elle transforme les données personnelles - un approvisionnement apparemment illimité et difficile à monétiser - en un actif numérique gérable, évaluable et négociable. Cela ouvre non seulement de nouveaux chemins pour que les utilisateurs ordinaires participent au partage des bénéfices de l'IA, mais fournit également un plan potentiel pour le développement de l'IA décentralisée.

Cependant, le succès de Vana est confronté à de nombreuses incertitudes. Sur le plan technique, il doit trouver un équilibre entre l'ouverture et la sécurité ; sur le plan économique, il doit prouver que son modèle peut générer une valeur durable ; et sur le plan social, il doit relever les défis potentiels en matière d'éthique des données et de réglementation.

À un niveau plus profond, Vana représente une réflexion et un défi aux monopoles de données existants et aux modèles de développement de l'IA. Cela soulève une question importante : à l'ère de l'IA, choisissons-nous de renforcer les oligarques actuels des données, ou tentons-nous de construire un écosystème de données plus ouvert, équitable et diversifié ?

Quelle que soit la réussite, l'émergence de Vana nous offre une occasion de repenser la valeur des données, l'éthique de l'IA et l'innovation technologique. À l'avenir, des projets comme Vana pourraient devenir des ponts essentiels reliant les idéaux de Web3 aux réalités de l'IA, guidant la prochaine phase du développement économique numérique.

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