Когда-либо задумывались, почему социальные медиа-платформы, такие как Reddit и X (ранее - Twitter), можно использовать бесплатно? Ответ кроется в постах, которые вы публикуете, лайках, которые вы даете, и даже во времени, которое вы тратите на прокрутку.

Раньше эти платформы продавали ваше внимание как товар рекламодателям. Теперь они нашли более крупного покупателя - компании по искусственному интеллекту. Сообщается, что одно соглашение о лицензировании данных между Reddit и Google может приносить бывшей компании 60 миллионов долларов ежегодно. Тем не менее, этот огромный богатство не имеет ничего общего с нами как создателями данных.

Что еще более тревожно, это то, что ИИ, обученный на наших данных, в конечном итоге может заменить наши рабочие места. Хотя ИИ также может создавать новые возможности для занятости, концентрация богатства, возникающая от этой монополии на данные, несомненно усугубляет социальное неравенство. Кажется, мы скатываемся в киберпанковский мир, контролируемый группой из нескольких техгигантов.

Так как обычным людям защитить свои интересы в этой эпохе искусственного интеллекта? После прихода искусственного интеллекта многие рассматривают блокчейн как последнюю линию защиты человечества от него. Исходя из этой логики, некоторые инноваторы начали исследовать решения. Они предлагают, что сначала мы должны вернуть собственность и контроль над нашими данными; во-вторых, мы должны использовать эти данные для коллективного обучения модели искусственного интеллекта, которая действительно служит обычным людям.

Эта идея может показаться идеалистической, но история показывает, что каждая технологическая революция начинается с «сумасшедшей» концепции. Сегодня новый проект публичной цепочки под названием «Vana» превращает эту видение в реальность. Как первая децентрализованная сеть ликвидности данных, Vana стремится превратить ваши данные в свободно обращающиеся токены, тем самым способствуя по-настоящему пользовательскому контролю децентрализованным искусственным интеллектом.

Основатель Vana и проекта

Фактически рождение Vana можно проследить до аудитории в MIT Media Lab, где встретились два молодых человека с видением изменить мир - Анна Казлаускас и Арт Абал.

Слева: Анна Казлаускас; Справа: Арт Абал.

Анна Казлаускас изучала компьютерные науки и экономику в Массачусетском технологическом институте и ее интерес к данным и криптовалюте берет начало с 2015 года. В то время она участвовала в добыче Ethereum, что дало ей глубокое понимание потенциала децентрализованной технологии. Впоследствии Анна проводила исследования данных в международных финансовых учреждениях, таких как Федеральная резервная система, Европейский центральный банк и Всемирный банк, что привело ее к пониманию того, что данные станут новой формой валюты в будущем.

Тем временем Арт Абалл получил степень магистра по общественной политике в Гарвардском университете и провел глубокое исследование влияния данных в Центре Белфера по науке и международным вопросам. До присоединения к Vana Арт руководил инновационными методами сбора данных в Appen, поставщике данных для обучения искусственного интеллекта, внесший значительный вклад в развитие многих генеративных инструментов искусственного интеллекта сегодня. Его понимание этики данных и ответственности искусственного интеллекта пронизывает Vana с сильным чувством социальной ответственности.

Когда Анна и Арт встретились на занятиях в MIT Media Lab, они быстро обнаружили общую страсть к демократизации данных и правам пользователей на данные. Они признали, что для того, чтобы по-настоящему решить вопросы владения данными и справедливости ИИ, необходима новая парадигма, которая позволила бы пользователям по-настоящему контролировать свои собственные данные.

Это общее видение побудило их стать соучредителями компании Vana. Их цель — создать революционную платформу, которая не только выступает за суверенитет данных для пользователей, но и гарантирует, что пользователи могут извлекать экономическую выгоду из своих данных. Благодаря инновационному механизму пула ликвидности данных (DLP) и системе Proof of Contribution Vana позволяет пользователям безопасно вносить личные данные, совместно владеть моделями ИИ, обученными на этих данных, и извлекать выгоду из них, тем самым способствуя развитию ИИ, управляемого пользователями.

Видение Ваны быстро получило признание в индустрии. На сегодняшний день Vana объявила, что завершила общий объем финансирования в размере 25 миллионов долларов, включая 5-миллионный стратегический раунд, возглавляемый Coinbase Ventures, раунд серии A на 18 миллионов долларов, возглавляемый Paradigm, и проращение на 2 миллиона долларов, возглавленное Polychain. Среди других значимых инвесторов также есть Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR и DeFiance Capital.

В этом мире, где данные являются новой нефтью эпохи, появление Vana, безусловно, дает нам важную возможность вернуть суверенитет над данными. Итак, как работает этот многообещающий проект? Давайте вместе погрузимся в техническую архитектуру и инновационные концепции Vana.

Техническая архитектура и инновационная философия Vana

Техническая архитектура Vana - это тщательно разработанная экосистема, направленная на демократизацию данных и максимизацию их стоимости. Ее основные компоненты включают пул ликвидности данных (DLP), механизм доказательства вклада, Нагойское согласие, самостоятельное хранение данных пользователя и децентрализованный слой приложения. Вместе эти элементы создают инновационную платформу, которая защищает конфиденциальность пользователей, одновременно раскрывая потенциальную стоимость данных.

1. Пул ликвидности данных (DLP): краеугольный камень валидации данных

The Data Liquidity Pool (DLP) служит основной единицей в сети Vana и может быть сравнена с «добычей ликвидности», но для данных. Каждый DLP по сути является смарт-контрактом, разработанным для агрегации конкретных типов активов данных. Например, Reddit Data DAO (r/datadao) - успешный пример DLP, привлекающий более 140 000 пользователей Reddit и агрегирующий сообщения, комментарии и историю голосования пользователей.

После того, как пользователи отправляют свои данные в DLP, они могут заработать определенные токены, связанные с этим DLP, такие как RDAT для Reddit Data DAO (r/datadao). Эти токены не только представляют вклад пользователя в пул данных, но также предоставляют права на управление и будущие выгоды от совместного использования прибыли в рамках DLP. Следует отметить, что Vana позволяет каждому DLP выпускать свои собственные токены, предлагая гибкий механизм захвата стоимости для различных типов данных.

В экосистеме Vana топ-16 DLP получают дополнительные эмиссии токенов VANA, что дополнительно стимулирует формирование и конкуренцию высококачественных пулов данных. Этот подход умно преобразует рассеянные персональные данные в ликвидные цифровые активы, заложив основу для валидации и ликвидности данных.

2. Доказательство вклада: точная мера стоимости данных

Доказательство вклада - ключевой механизм Vana для обеспечения качества данных. Каждый DLP может настраивать уникальную функцию доказательства вклада в соответствии со своими конкретными потребностями. Эта функция не только проверяет подлинность и полноту данных, но и оценивает их вклад в улучшение производительности модели искусственного интеллекта.

Например, Proof of Contribution DAO ChatGPT учитывает четыре критических измерения: подлинность, владение, качество и уникальность. Подлинность проверяется с помощью ссылок на экспорт данных, предоставленных OpenAI; владение подтверждается через верификацию электронной почты пользователей; оценка качества использует оценку LLM на случайно выбранных разговорах; а уникальность определяется путем вычисления векторов признаков данных и сравнения их с существующими данными.

Эта многомерная оценка гарантирует, что принимаются и вознаграждаются только высококачественные, ценные данные. Доказательство Вклада служит основой для ценообразования данных и является необходимым условием для поддержания качества данных во всей экосистеме.

3. Нагойское соглашение: децентрализованное обеспечение качества данных

Нагойское соглашение является основой сети Vana и вдохновлено и улучшает согласование Yuma Bittensor. Этот механизм основан на коллективной оценке качества данных набором узлов проверки, которые приходят к конечному результату путем взвешенного усреднения.

Что отличает его - это подход "двухуровневой оценки": не только узлы валидации оценивают качество данных, но они также оценивают и поведение оценки других узлов. Это добавляет уровень справедливости и точности, предотвращая неправомерное поведение. Например, если узел валидации присваивает высокую оценку низкокачественным данным, другие узлы могут наказать это неправильное суждение исправительной оценкой.

Каждые 1800 блоков (приблизительно каждые 3 часа) отмечают цикл, в течение которого узлы вознаграждаются на основе их накопленных баллов. Этот механизм стимулирует честность среди валидаторов и быстро выявляет и устраняет недобросовестное поведение, обеспечивая здоровую работу сети.

4. Хранение данных с собственным управлением: последняя линия защиты конфиденциальности

Одним из значительных инноваций Vana является его уникальный подход к управлению данными. В сети Vana исходные данные пользователей никогда действительно не находятся «на цепи». Вместо этого пользователи могут выбирать места их хранения, такие как Google Drive, Dropbox или даже личные серверы, работающие на MacBook.

Когда пользователи отправляют данные в DLP, они фактически предоставляют URL, указывающий на зашифрованные данные, и необязательный хеш целостности контента. Эта информация записывается в контракт регистрации данных Vana. Валидаторы могут запрашивать ключи дешифрования для загрузки и проверки данных при необходимости.

Этот дизайн умно решает проблемы конфиденциальности и управления данными. Пользователи сохраняют полный контроль над своими данными, участвуя в экономике данных. Это не только обеспечивает безопасность данных, но также открывает возможности для более широких сценариев применения данных в будущем.

5. Децентрализованный уровень приложений: разнообразная реализация ценности данных

Верхний слой Vana - это открытая экосистема приложений. Здесь разработчики могут использовать накопленную в DLPs ликвидность данных для создания различных инновационных приложений, в то время как участники данных могут извлечь материальную экономическую ценность из этих приложений.

Например, команда разработчиков может обучить специализированную AI-модель, используя данные от Reddit Data DAO. Пользователи, внесшие вклад в данные, могут не только использовать модель после ее обучения, но и получать долю прибыли, генерируемой моделью, в соответствии с их вкладом. Фактически, такая AI-модель уже разработана; дополнительные подробности можно найти в статье Восстановление снизу: Почему старый токен r/datadao на треке искусственного интеллекта возвращается к жизни?“

Эта модель стимулирует не только вклад высококачественных данных, но и создает поистине пользовательскую экосистему развития искусственного интеллекта. Пользователи переходят от простых поставщиков данных к совладельцам и получателям продуктов искусственного интеллекта.

Через этот подход Vana переформатирует ландшафт экономики данных. В этой новой парадигме пользователи переходят от пассивных поставщиков данных к активным участникам и со-бенефициарам в построении экосистемы. Это не только создает новые возможности для приобретения индивидуальной ценности, но также внедряет весьма живучесть и инновации во всю отрасль искусственного интеллекта.

Техническая архитектура Vana решает основные проблемы в текущей данных экономики, такие как владение данными, защита конфиденциальности и распределение стоимости, открывая путь для будущих инноваций, основанных на данных. По мере того как больше данных DAOs присоединяются к сети и на платформе создаются дополнительные приложения, у Vana есть потенциал стать основной инфраструктурой для следующего поколения децентрализованного искусственного интеллекта и данных экономики.

Satori Testnet: общественная площадка для тестирования Ваны

С запуском тестовой сети Satori 11 июня Vana показала прототип своей экосистемы общественности. Это служит не только платформой для технической проверки, но и предварительным просмотром операционной модели для будущей основной сети. В настоящее время экосистема Vana предлагает участникам три основных пути: запуск узлов валидации DLP, создание новых DLP или представление данных существующим DLP для участия в "добыче данных".

Запустите узел проверки DLP

Узлы валидации - это стражи сети Vana, ответственные за проверку качества данных, представленных в DLP. Для работы узла валидации требуется не только техническая экспертиза, но и достаточные вычислительные ресурсы. Согласно технической документации Vana, минимальные аппаратные требования для узла валидации составляют одно ядро ЦП, 8 ГБ ОЗУ и 10 ГБ высокоскоростного накопителя SSD.

Пользователи, заинтересованные в том, чтобы стать валидаторами, должны сначала выбрать DLP, а затем зарегистрироваться в качестве валидатора через смарт-контракт этой DLP. После регистрации и утверждения валидаторы могут запускать узлы проверки, специфичные для этой защиты от потери данных. Важно отметить, что валидаторы могут управлять узлами для нескольких DLP одновременно, но каждая DLP имеет свои уникальные требования к минимальному стейкингу.

Создать новый DLP

Для пользователей с уникальными данными или инновационными идеями создание нового DLP является привлекательным вариантом. Для создания DLP необходимо глубоко понимать техническую архитектуру Vana, в частности механизмы доказательства вклада и согласования Нагойи.

Создателям новой DLP необходимо разработать конкретные цели по вкладу данных, методы их проверки и параметры вознаграждения. Кроме того, им необходимо реализовать функцию доказательства вклада, которая точно оценивает стоимость данных. Хотя этот процесс может быть сложным, Vana предоставляет подробные шаблоны и документацию для поддержки создателей.

Участвуйте в майнинге данных

Для большинства пользователей отправка данных в существующие DLP, чтобы участвовать в «добыче данных», может быть наиболее прямым способом взаимодействия. В настоящее время официально рекомендовано 13 DLP, охватывающих широкий спектр областей от данных социальных медиа до данных финансового прогнозирования.

· Finquarium: Собирает данные о финансовых прогнозах.

·GPT Data DAO: Фокусируется на экспорте чат-данных ChatGPT.

· Reddit Data DAO: Сосредотачивается на данных пользователей Reddit и официально запущен.

· Volara: Специализируется на сборе и использовании данных Twitter.

·Flirtual: Собирает данные о знакомствах.

· ResumeDataDAO: Специализируется на экспорте данных LinkedIn.

·SixGPT: Собирает и управляет данными чата LLM.

·YKYR: Собирает данные Google Analytics.

· Sydintel: Краудсорсит разведку, чтобы раскрыть темные уголки интернета.

·MindDAO: Собирает данные о временных рядах, связанных с благополучием пользователей.

·Kleo: Создает самый полный набор данных о просмотре в мире.

·DataPIG: Сосредоточен на данных о предпочтениях инвестиций в токены.

· ScrollDAO: Собирает и использует данные Instagram.

Некоторые из этих DLP все еще находятся в разработке, в то время как другие уже подключены к сети, но все они находятся на стадии предварительного майнинга. Пользователи могут официально отправлять данные для майнинга только после запуска основной сети. Тем не менее, пользователи могут заранее получить право на участие различными способами. Например, они могут участвовать в соответствующих мероприятиях в Vana Telegram Appили предварительно зарегистрируйтесь на официальных веб-сайтах каждого DLP.

Резюме

Появление Ваны ознаменовывает смену парадигмы в экономике данных. В текущей волне искусственного интеллекта данные стали "нефтью" новой эры, и Вана стремится переформатировать модели добычи, очистки и распределения этого ресурса.

В основном, Vana строит решение для «трагедии общинных ресурсов» в области данных. Благодаря умному дизайну стимулов и технологическим инновациям, она превращает персональные данные - кажущийся неограниченный ресурс, который сложно монетизировать - в управляемый, оцениваемый и торгуемый цифровой актив. Это не только открывает новые пути для обычных пользователей участвовать в распределении прибыли от искусственного интеллекта, но и предоставляет потенциальный образец для развития децентрализованного искусственного интеллекта.

Однако успех Vana сталкивается с множеством неопределенностей. С технической точки зрения, ему необходимо найти баланс между открытостью и безопасностью; с экономической точки зрения, он должен доказать, что его модель способна генерировать устойчивую ценность; и социально, он должен справиться с потенциальными этическими и регуляторными вызовами в области данных.

На более глубоком уровне Vana представляет собой отражение и вызов существующим монополиям на данные и моделям развития ИИ. Это ставит важный вопрос: в эру ИИ мы выбираем укреплять текущих данных олигархов или пытаемся построить более открытую, справедливую и разнообразную экосистему данных?

Безусловно, независимо от того, добьется ли Вана окончательного успеха, ее появление дает нам возможность переосмыслить ценность данных, этику искусственного интеллекта и технологические инновации. В будущем проекты подобные Ване могут стать важными мостами, соединяющими идеалы Web3 с реальностью искусственного интеллекта, направляя следующую фазу развития цифровой экономики.

Disclaimer：

1. Эта статья воспроизводится из [BlockBeats], авторские права принадлежат оригинальному автору [Странные мысли], если у вас есть какие-либо возражения по поводу перепечатки, пожалуйста, свяжитесь сGate Learnкоманда и команда обработают его как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не составляют инвестиционных советов.

3. Другие языковые версии статьи переводятся командой Gate Learn и не упоминаются в ней.Gate.io, переведенная статья не может быть воспроизведена, распространена или украдена.