RedditやX（旧Twitter）などのソーシャルメディアプラットフォームが無料で利用できる理由について、あなたは考えたことがありますか？その答えは、あなたが投稿する記事や、与える「いいね」、スクロールに費やす時間にあります。

過去には、これらのプラットフォームはあなたの注意を広告主に商品として販売していました。しかし、現在では、AI企業がより大きな買い手となっています。レポートによれば、RedditとGoogleの単一のデータライセンス契約によって前者に年間6000万ドルの収益が生み出されています。しかし、この巨額の富は私たちデータ作成者とは何の関係もありません。

さらに悩ましいのは、私たちのデータを学習したAIが最終的に私たちの仕事を取って代わるかもしれないということです。AIは新しい雇用の機会を創出するかもしれませんが、このデータ独占から生じる富の集中は社会の不平等をますます悪化させることは間違いありません。私たちは、技術巨人たちのほんのわずかな数によって支配されたサイバーパンク世界に滑り込んでいるようです。

では、一般の人々はこのAI時代にどのように利益を守ることができるのでしょうか？AIの台頭後、多くの人々がブロックチェーンをAIに対する人類最後の防衛線と見なしています。この考えに基づいて、一部のイノベーターたちは解決策の探求を始めています。彼らはまず、データの所有権と制御権を取り戻す必要があり、そして次に、このデータを共同で訓練することで、真に一般の人々に役立つAIモデルを作り出すべきだと提案しています。

このアイデアは理想的に思えるかもしれませんが、歴史は私たちに教えてくれるとおり、すべての技術革命は「クレイジー」なコンセプトから始まります。今日、新しいパブリックチェーンプロジェクトである「Vana」がこのビジョンを現実に変えています。Vanaは最初の分散型データ流動性ネットワークとして、あなたのデータを自由に循環するトークンに変えることを目指し、真にユーザーが制御する分散型人工知能を促進します。

Vana’s創業者およびプロジェクトの起源

実際には、Vanaの誕生はMITメディアラボの教室に遡ることができます。ここで、世界を変えるビジョンを持つ2人の若者、アンナ・カズラウスカスとアート・アバルが出会いました。

左：アンナ・カズラウスカス；右：アート・アバル。

Anna KazlauskasはMITでコンピューターサイエンスと経済学を専攻し、データと暗号通貨に対する興味は2015年にさかのぼります。当時、彼女は初期のEthereumマイニングに関わっており、分散型技術の潜在的な可能性を深く理解していました。その後、Annaは連邦準備銀行、欧州中央銀行、世界銀行などの国際金融機関でデータ研究を行い、データが将来の新しい通貨形態になることを実感しました。

一方、アート・アバルはハーバード大学で公共政策の修士号を取得し、ベルファーセンターでデータ影響評価に関する研究を行いました。ヴァナに加わる前に、アートはAIトレーニングデータプロバイダーのAppenで革新的なデータ収集方法を率い、多くの生成型AIツールの台頭に大きく貢献しました。データ倫理とAIの責任に関する彼の洞察は、ヴァナに強い社会的責任感を注入しました。

アンナとアートがMITメディアラボのクラスで出会ったとき、彼らはすぐにデータ民主化とユーザーデータ権に対する共通の情熱を見出しました。彼らは、データ所有権やAIの公正さの問題に真に対処するには、ユーザーが自分のデータを本当にコントロールできるようにする必要があると認識しました。

この共通のビジョンが彼らをVanaの共同創設者に駆り立てました。彼らの目標は、ユーザーのデータ主権を提唱するだけでなく、ユーザーがそのデータから経済的利益を得ることを保証する革命的なプラットフォームを作成することです。革新的なデータ流動プール（DLP）メカニズムと貢献の証明システムを通じて、Vanaはユーザーがプライベートデータを安全に貢献し、そのデータでトレーニングされたAIモデルを共同所有し、それから利益を得ることを可能にし、ユーザー主導のAI開発を促進します。

Vanaのビジョンはすぐに業界で認められました。現在までに、VanaはCoinbase Venturesをリードとする500万ドルの戦略ラウンド、Paradigmをリードとする1800万ドルのシリーズAラウンド、およびPolychainをリードとする200万ドルのシードラウンドを含む、総額2500万ドルの資金調達を完了したと発表しています。他の注目すべき投資家には、Casey Caruso、Packy McCormick、Manifold、GSR、DeFiance Capitalなどがいます。

データが新しい時代の石油であるこの世界において、Vanaの登場はデータ主権を取り戻す重要な機会を私たちに提供してくれます。では、この有望なプロジェクトはどのように運営されているのでしょうか？一緒にVanaの技術アーキテクチャと革新的なコンセプトを探ってみましょう。

Vanaの技術アーキテクチャと革新的な哲学

Vanaの技術的なアーキテクチャは、データの民主化とその価値の最大化を目指した緻密に設計されたエコシステムです。そのコアコンポーネントには、データ流動性プール（DLP）、貢献証明メカニズム、名古屋コンセンサス、ユーザーによるデータの自己保管、および分散型アプリケーションレイヤーが含まれています。これらの要素が組み合わさることで、ユーザーのプライバシーを保護しながらデータの潜在的な価値を引き出す革新的なプラットフォームが生み出されます。

1. データ流動性プール（DLP）：データ価値化の礎

データ流動性プール（DLP）は、Vanaネットワーク内の基本単位として機能し、データのための「流動性マイニング」とも言えます。各DLPは、特定のタイプのデータ資産を集約するために設計されたスマートコントラクトです。例えば、Reddit Data DAO（r/datadao）は成功したDLPの事例であり、140,000人以上のRedditユーザーを集め、ユーザーのRedditの投稿、コメント、投票履歴を集約しています。

ユーザーがデータをDLPに送信した後、RDATなどのDLPに関連する特定のトークンを獲得することができます。これらのトークンは、ユーザーのデータプールへの貢献を表すだけでなく、DLP内でのガバナンス権と将来の利益共有の利益も与えます。特筆すべきは、Vanaが各DLPが独自のトークンを発行できるようにすることで、さまざまなタイプのデータ資産に対して柔軟な価値の捕捉メカニズムを提供していることです。

Vanaのエコシステムでは、トップ16のDLPが追加のVANAトークンの発行を受け取り、高品質のデータプールの形成と競争をさらに促進します。この手法は巧妙に、散在する個人データを流動的なデジタル資産に変え、データの評価と流動性の基盤を築いています。

2. 貢献の証明: データの価値の正確な測定

Contributionの証明は、Vanaのデータ品質を確保するための主要なメカニズムです。各DLPは、特定のニーズに基づいて独自のContributionの証明関数を作成できます。この関数は、データの真正性と完全性を検証するだけでなく、AIモデルのパフォーマンス向上への貢献も評価します。

たとえば、ChatGPT Data DAOの貢献の証明では、4つの重要な次元が考慮されます：信頼性、所有権、品質、一意性。信頼性は、OpenAIによって提供されたデータエクスポートリンクによって検証されます。所有権は、ユーザーの電子メール確認を通じて確認されます。品質評価は、ランダムに抽出された会話に対するLLMスコアリングを活用します。一意性は、データ特徴ベクトルを計算し、既存のデータと比較することで決定されます。

この多次元評価により、高品質で価値のあるデータのみが受け入れられ、報酬が与えられます。貢献の証明はデータの価格設定の基盤となり、エコシステム全体でデータの品質を維持するために不可欠です。

3. 名古屋コンセンサス：分散データ品質保証

名古屋コンセンサスは、BittensorのYumaコンセンサスに触発され、強化されたVanaネットワークの中心です。このメカニズムは、検証ノードのセットによるデータ品質の集合的な評価を中心としており、重み付け平均を通じて最終スコアに到達します。

特徴的なのは、「二層評価」アプローチです。検証ノードはデータ品質だけでなく、他のノードの評価行動にもスコアを付けます。これにより、公正さと正確さが増し、不正行為が抑止されます。たとえば、検証ノードが低品質のデータに高いスコアを割り当てた場合、他のノードはこの判断の誤りに対して是正スコアでペナルティを科すことができます。

1800ブロックごとに（おおよそ3時間ごとに）、サイクルが設定され、ノードは累積スコアに基づいて報酬を受け取ります。このメカニズムにより、検証者の誠実さが奨励され、迅速に不正行為が特定および排除され、ネットワークの健全な運営が確保されます。

4. セルフカストディデータストレージ：プライバシーの最終防衛ライン

Vanaの重要なイノベーションの一つは、独自のデータ管理手法にあります。Vanaネットワークでは、ユーザーの元のデータは決して「オンチェーン」になりません。代わりに、ユーザーはGoogleドライブ、Dropbox、MacBook上で動作する個人サーバーなど、自分のストレージ場所を選択することができます。

ユーザーがデータをDLPに提出すると、基本的には暗号化されたデータを指すURLとオプションのコンテンツ整合性ハッシュが提供されます。この情報はVanaのデータ登録契約に記録されます。検証者は必要な時に復号キーを要求してデータをダウンロードして検証することができます。

このデザインは、データのプライバシーとコントロールの問題に巧妙に対処しています。ユーザーはデータの完全なコントロールを維持しながら、データ経済に参加することができます。これにより、データのセキュリティが確保されるだけでなく、将来のより広範なデータアプリケーションの可能性も開かれます。

5. 分散アプリケーションレイヤー：データ価値の多様な実現

Vanaのトップレイヤーはオープンなアプリケーションエコシステムです。ここでは、開発者はDLPsで蓄積されたデータ流動性を活用してさまざまな革新的なアプリケーションを構築することができ、データの投稿者はこれらのアプリケーションから具体的な経済価値を得ることができます。

例えば、開発チームはReddit Data DAOのデータを使用して特化したAIモデルを訓練するかもしれません。データを提供したユーザーは、訓練されたモデルを利用するだけでなく、自分の貢献に応じてモデルが生み出す利益の一部を受け取ることができます。実際、そのようなAIモデルは既に開発されています。詳細は「」という記事にあります。底からのリバウンド：AIトラックの古いトークンr/datadaoが復活する理由は何ですか？“

このモデルは、高品質なデータの貢献を奨励するだけでなく、真にユーザー主導のAI開発エコシステムを作り出します。ユーザーは単なるデータ提供者からAI製品の共同所有者および受益者に移行します。

このアプローチにより、Vanaはデータ経済の風景を再構築しています。この新しいパラダイムでは、ユーザーは受動的なデータプロバイダーから積極的な参加者およびエコシステム構築の共同利益者に移行します。これにより、個々の価値獲得の新たな道が生まれるだけでなく、AI産業全体に新たな活力とイノベーションが注入されます。

Vanaの技術アーキテクチャは、データの所有権、プライバシー保護、価値分配など、現在のデータ経済の中核的な問題に対処するとともに、将来のデータに基づくイノベーションの道を切り拓いています。さらに多くのデータDAOがネットワークに参加し、プラットフォーム上でさらなるアプリケーションが構築されるにつれて、Vanaは次世代の分散型AIやデータ経済の基盤インフラとなる可能性があります。

Satori Testnet: Vana’s public testing ground

6月11日にSatoriテストネットのローンチを行ったことで、Vanaはそのエコシステムのプロトタイプを一般に公開しました。これは技術的な検証のためのプラットフォームとしてのみならず、将来のメインネットの運用モデルのプレビューとしても機能しています。現時点では、Vanaエコシステムでは参加者に3つの主要なパスを提供しています：DLP検証ノードの実行、新しいDLPの作成、または既存のDLPにデータを提出して「データマイニング」に参加することです。

DLPの検証ノードを実行します

検証ノードは、DLPに提出されたデータの品質を検証する責任を持つ、Vanaネットワークの門番です。検証ノードを運営するには、技術的な専門知識だけでなく、十分な計算リソースも必要です。Vanaの技術文書によると、検証ノードの最小ハードウェア要件は1つのCPUコア、8GBのRAM、10GBの高速SSDストレージです。

バリデータになりたいユーザーは、まずDLPを選択し、そのDLPのスマートコントラクトを介してバリデータとして登録する必要があります。登録されて承認された後、バリデータはそのDLPに特化したバリデーションノードを実行することができます。重要な点として、バリデータは複数のDLPのノードを同時に操作することができますが、各DLPには独自の最小ステーキング要件があります。

新しいDLPを作成する

ユニークなデータリソースや革新的なアイデアを持つユーザーにとって、新しいDLPを作成することは魅力的な選択肢です。DLPを確立するには、Vanaの技術アーキテクチャに対する深い理解が必要です。特に貢献の証明と名古屋コンセンサスメカニズムについてです。

新しいDLPの作成者は、特定のデータ貢献目標、検証方法、および報酬パラメータを設計する必要があります。さらに、データの価値を正確に評価する貢献の証明機能を実装する必要があります。このプロセスは複雑なことがありますが、Vanaは作成者をサポートするための詳細なテンプレートとドキュメントを提供しています。

データマイニングに参加する

ほとんどのユーザーにとって、「データマイニング」に参加するために既存のDLPにデータを提出することが最も簡単な方法かもしれません。現在、公式に推奨されているDLPは13つあり、ソーシャルメディアデータから金融予測データまで、さまざまな分野をカバーしています。

·Finquarium: 金融予測データを収集します。

・GPTデータDAO：ChatGPTチャットデータのエクスポートに焦点を当てています。

· Reddit Data DAO: Redditユーザーデータに焦点を当て、正式に開始しました。

·Volara：Twitterデータの収集と利用を専門としています。

·Flirtual：デートデータを収集します。

・ResumeDataDAO: LinkedInのデータエクスポートに特化しています。

·SixGPT：LLMチャットデータを収集および管理します。

·YKYR: Googleアナリティクスデータを収集します。

· Sydintel: クラウドソーシングされたインテリジェンスにより、インターネットの暗いコーナーを明らかにします。

·MindDAO：ユーザーの幸福に関連する時系列データを収集します。

·Kleo:グローバルで最も包括的なブラウジング履歴データセットを構築します。

・DataPIG：トークン投資の嗜好データに特化しています。

· ScrollDAO：Instagramデータを収集して活用します。

これらのDLPのうち、一部はまだ開発中ですが、他のものはすでにオンラインですが、すべてがプリマイニングフェーズにあります。ユーザーはメインネットが開始されると正式にデータをマイニングすることができます。ただし、ユーザーは事前にさまざまな方法で参加資格を確保することができます。たとえば、関連するチャレンジ活動に参加することができます。Vana Telegram Appまたは、各DLPの公式ウェブサイトで事前登録することもできます。

概要

Vanaの出現は、データ経済におけるパラダイムシフトを示しています。現在のAIの波では、データは新しい時代の「石油」となっており、Vanaはこのリソースの採掘、精製、配布のモデルを再構築しようとしています。

基本的に、Vanaはデータにおける「共有資源の悲劇」への解決策を構築しています。巧妙なインセンティブ設計と技術革新により、個人データ──限りなく供給されるが収益化が難しい資産──を管理可能で価値のある取引可能なデジタル資産に変えます。これにより、一般ユーザーがAI利益共有に参加する新しい道を開くだけでなく、分散型AIの開発のための潜在的な設計図を提供します。

しかし、ヴァナの成功は多くの不確実性に直面しています。技術的には、オープンさとセキュリティのバランスを見つけなければならず、経済的には、そのモデルが持続可能な価値を生み出せることを証明する必要があります。そして、社会的には、潜在的なデータ倫理と規制上の課題に取り組まなければなりません。

より深いレベルでは、Vanaは既存のデータ独占とAI開発モデルへの反映と挑戦を表しています。重要な問いを提起します：AIの時代において、私たちは現在のデータ寡占企業を強化することを選ぶのか、よりオープンで公正、多様なデータエコシステムを構築しようとするのか、という問いです。

Vanaが最終的に成功するかどうかに関係なく、その出現は、データの価値、AI倫理、技術革新を見直すための窓を提供しています。将来、Vanaのようなプロジェクトは、Web3の理想とAIの現実を結びつけ、次の段階のデジタル経済発展を導く重要な架け橋となる可能性があります。

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