คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Reddit และ X (ก่อนหน้าที่เรียกว่า Twitter) สามารถใช้งานได้ฟรี? คำตอบอยู่ในโพสต์ที่คุณทำ, ความชอบที่คุณให้, และแม้กระทั่งเวลาที่คุณใช้เลื่อนหน้าจอ

ในอดีตแพลตฟอร์มเหล่านี้ขายความสนใจของคุณในฐานะสินค้าให้กับผู้โฆษณา ตอนนี้พวกเขาได้พบผู้ซื้อรายใหญ่นั่นคือ บริษัท AI รายงานระบุว่าข้อตกลงใบอนุญาตข้อมูลเดียวระหว่าง Reddit และ Google สามารถสร้างรายได้ 60 ล้านดอลลาร์ต่อปีสําหรับอดีต กระนั้นความมั่งคั่งมหาศาลนี้ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับเราในฐานะผู้สร้างข้อมูล

สิ่งที่น่ารําคาญยิ่งกว่านั้นคือ AI ที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลของเราอาจเข้ามาแทนที่งานของเราในที่สุด ในขณะที่ AI อาจสร้างโอกาสการจ้างงานใหม่ ๆ แต่การกระจุกตัวของความมั่งคั่งที่เกิดจากการผูกขาดข้อมูลนี้ทําให้ความไม่เท่าเทียมกันทางสังคมรุนแรงขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย ดูเหมือนว่าเรากําลังเลื่อนเข้าสู่โลกไซเบอร์พังค์ที่ควบคุมโดยยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีจํานวนหนึ่ง

ดังนั้นคนธรรมดาจะปกป้องผลประโยชน์ของพวกเขาในยุค AI นี้ได้อย่างไร? หลังจากการเพิ่มขึ้นของ AI หลายคนมองว่าบล็อกเชนเป็นแนวป้องกันสุดท้ายของมนุษยชาติ จากความคิดนี้นักประดิษฐ์บางคนได้เริ่มสํารวจวิธีแก้ปัญหา พวกเขาเสนอว่าก่อนอื่นเราต้องเรียกคืนความเป็นเจ้าของและการควบคุมข้อมูลของเรา ประการที่สองเราควรใช้ข้อมูลนี้เพื่อฝึกโมเดล AI ที่ตอบสนองคนทั่วไปอย่างแท้จริง

ความคิดนี้อาจดูเหมือนอุดมคติ แต่ประวัติศาสตร์แสดงให้เราเห็นว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีทุกครั้งเริ่มต้นด้วยแนวคิดที่ "บ้าคลั่ง" วันนี้โครงการโซ่สาธารณะใหม่ที่เรียกว่า "Vana" กําลังเปลี่ยนวิสัยทัศน์นี้ให้เป็นจริง ในฐานะเครือข่ายสภาพคล่องข้อมูลแบบกระจายอํานาจแห่งแรก Vana มีเป้าหมายที่จะแปลงข้อมูลของคุณให้เป็นโทเค็นหมุนเวียนอย่างอิสระซึ่งจะช่วยส่งเสริมปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอํานาจที่ควบคุมโดยผู้ใช้อย่างแท้จริง

ผู้ก่อตั้ง Vana และกำเนิดโครงการ

ในความเป็นจริงแล้วการเกิดของวานาสามารถติดตามได้ถึงห้องเรียนในห้องปฏิบัติการสื่อสารมวลชนของ MIT ที่สองบุคคลสาวสุดหล่อสุดเซ็กซี่ด้วยวิสัยทัศน์ที่จะเปลี่ยนโลก - แอนนา คาซลาุสกัสและอาร์ต อบัล - พบกัน

ซ้าย: อันนา คาซลาวสคัส; ขวา: อาร์ต อาบัล

อันนา คาซเลาสกัสเรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์และเศรษฐศาสตร์ที่ MIT และความสนใจของเธอในข้อมูลและสกุลเงินดิจิทัลกลับไปถึงปี 2015 ในเวลานั้น เธอมีส่วนร่วมในการขุด Ethereum ในช่วงแรก ซึ่งให้เธอความเข้าใจที่ลึกฉลาดเกี่ยวกับศักยภาพของเทคโนโลยีที่ไร้ส่วนตัว ต่อมา อันนาทำการวิจัยข้อมูลที่สถาบันการเงินระหว่างประเทศเช่น ธนาคารแห่งสหรัฐ, ธนาคารกลางยุโรป, และธนาคารโลก ประสบการณ์ที่นำเธอไปสู่ความเข้าใจว่าข้อมูลจะกลายเป็นรูปแบบของสกุลเงินใหม่ในอนาคต

ในขณะเดียวกัน Art Abal สําเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านนโยบายสาธารณะที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดและทําการวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับการประเมินผลกระทบข้อมูลที่ Belfer Center for Science and International Affairs ก่อนที่จะร่วมงานกับ Vana Art ได้นําวิธีการรวบรวมข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ Appen ซึ่งเป็นผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ซึ่งมีส่วนสําคัญต่อการเกิดขึ้นของเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์มากมายในปัจจุบัน ข้อมูลเชิงลึกของเขาเกี่ยวกับจริยธรรมของข้อมูลและความรับผิดชอบของ AI ทําให้ Vana มีความรู้สึกรับผิดชอบต่อสังคมอย่างมาก

เมื่อแอนนาและอาร์ตพบกันในชั้นเรียนที่ MIT Media Lab พวกเขารู้สึกถึงความหลงใหลของพวกเขาที่ร่วมกันสำหรับการประชาธิปไตยข้อมูลและสิทธิข้อมูลของผู้ใช้ พวกเขารู้สึกถึงว่าเพื่อจะแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวกับการเป็นเจ้าของข้อมูลและความยุติธรรมของ AI จำเป็นต้องมีรูปแบบใหม่ที่จำเป็น—รูปแบบที่จะทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลของตัวเองอย่างแท้จริง

วิสัยทัศน์ที่ร่วมกันนี้ทำให้พวกเขามีแรงจูงใจในการร่วมกันก่อตั้ง Vana จุดมุ่งหมายของพวกเขาคือการสร้างแพลตฟอร์มที่น่าประทับใจซึ่งไม่เพียงเสนอสิทธิในการครอบครองข้อมูลส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้ แต่ยังให้ความมั่นใจว่าผู้ใช้สามารถได้รับประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากข้อมูลของพวกเขาได้อย่างปลอดภัย ผ่านกลไกทุ่มน้ำข้อมูลนวัตกรรม (DLP) และระบบพิสูจน์การมีส่วนร่วม Vana ทำให้ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมในข้อมูลส่วนตัว ร่วมครอง และได้รับประโยชน์จากโมเดล AI ที่ฝึกอบรมด้วยข้อมูลนั้น ๆ ซึ่งส่งเสริมการพัฒนา AI จากผู้ใช้

วิสัยทัศน์ของ Vana ได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วในวงการ จนถึงปัจจุบัน Vana ได้ประกาศว่าได้รับเงินทุนรวมกว่า 25 ล้านเหรียญสหรัฐ, รวมถึงรอบกลยุทธ์ระดับ 5 ล้านเหรียญสหรัฐที่นำโดย Coinbase Ventures, รอบซีรีส์ A รวม 18 ล้านเหรียญสหรัฐที่นำโดย Paradigm, และรอบซีด 2 ล้านเหรียญสหรัฐที่นำโดย Polychain นอกจากนี้ยังมีนักลงทุนที่น่าสนใจอื่น ๆ เช่น Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR, และ DeFiance Capital

ในโลกนี้ซึ่งข้อมูลเป็นน้ำมันใหม่ของยุค การเกิดขึ้นของ Vana ไม่น้อยหน้าที่จะให้โอกาสที่สำคัญให้เราได้กู้คืนความเป็นเจ้าของข้อมูล เพื่อนั่งร่วมกันไปสำรวจโครงสร้างเทคนิคและแนวคิดนวัตกรรมของ Vana

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและหลักคิดนวัตกรรมของวานา

โครงสร้างเทคนิคของ Vana เป็นระบบนิเวศที่ออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อการประชาธิปไตยของข้อมูลและการสูงสุดในการใช้คุณค่าของมัน ส่วนประกอบหลักประกอบด้วย Data Liquidity Pool (DLP), Proof of Contribution mechanism, Nagoya Consensus, การให้สิทธิ์ในการสงวนทรัพย์สินของผู้ใช้ข้อมูล, และชั้นข้อกำหนดโปรแกรมที่กระจายอยู่ ร่วมกันเหล่านี้สร้างแพลตฟอร์มนวัตกรรมที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ในขณะปลดล็อกความคุณค่าทางธุรกิจของข้อมูล

1. Data Liquidity Pool (DLP): รากฐานที่สําคัญของความกล้าหาญของข้อมูล

สระน้ำเงินฝอยข้อมูล (DLP) เป็นหน่วยพื้นฐานภายในเครือข่าย Vana และสามารถเปรียบเทียบกับ "การทำเหมืองความเหลื่อม" แต่เป็นเพื่อข้อมูล แต่ละ DLP พื้นฐานที่สุดคือสัญญาอัจฉริยะที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมสินทรัพย์ข้อมูลประเภทพิเศษ ตัวอย่างเช่น Reddit Data DAO (r/datadao) เป็นกรณี DLP ที่ประสบความสำเร็จโดยดึงดูดผู้ใช้ Reddit มากกว่า 140,000 คน และรวบรวมโพสต์ Reddit ของผู้ใช้ ความคิดเห็น และประวัติการโหวตของผู้ใช้

หลังจากที่ผู้ใช้ส่งข้อมูลของพวกเขาไปยัง DLP พวกเขาสามารถรับโทเคนที่เฉพาะเจาะจงที่เกี่ยวข้องกับ DLP นั้น ๆ เช่น RDAT สำหรับ Reddit Data DAO (r/datadao) โทเคนเหล่านี้ไม่เพียงแต่แทนการสนับสนุนของผู้ใช้ในสระข้อมูล แต่ยังมอบสิทธิ์ในการปกครองและประโยชน์ในการแบ่งปันกำไรในอนาคตภายใน DLP อย่างมีชื่อเสียง Vana ทำให้ทุก DLP สามารถเปิดโอกาสให้โทเคนของตัวเอง โดยเสนอกลได้รับมูลค่าที่เหมาะสมสำหรับประเภทของสินทรัพย์ข้อมูลที่แตกต่างกัน

ในระบบนิเวศของ Vana นั้น วีดีพีสูงสุด 16 รายได้รับการเผยแพร่โทเค็น VANA เพิ่มเติมเพื่อกระตุ้นการสร้างและการแข่งขันของบริษัทดาต้าคุณภาพสูง วิธีการนี้สร้างการเติบโตของข้อมูลส่วนบุคคลที่กระจายกันอย่างฉับไวเป็นสินทรัพย์ดิจิตอลที่เหลือเชื่อและสร้างความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนข้อมูลเป็นเงินทุน

2. การพิสูจน์ความสนับสนุน: การวัดค่าข้อมูลอย่างแม่นยำ

การพิสูจน์ความเป็นส่วนร่วม (Proof of Contribution) เป็นกลไกสำคัญของ Vana ในการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล แต่ละ DLP สามารถกำหนดฟังก์ชัน Proof of Contribution ที่เหมาะสมต่อความต้องการของมันได้เอง ฟังก์ชันนี้ไม่เพียงแค่ยืนยันความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล แต่ยังประเมินผลการมีส่วนร่วมของข้อมูลในการปรับปรุงประสิทธิภาพโมเดล AI ด้วย

ตัวอย่างเช่น Proof of Contribution ของ ChatGPT Data DAO พิจารณามิติสี่ประการที่สำคัญ: ความถูกต้อง, การเป็นเจ้าของ, คุณภาพ, และความไม่เหมือนใคร ความถูกต้องได้รับการยืนยันผ่านลิงก์ส่งออกข้อมูลที่ OpenAI ให้; การเป็นเจ้าของได้รับการยืนยันผ่านการยืนยันอีเมลของผู้ใช้; การประเมินคุณภาพใช้การให้คะแนน LLM บนการสนทนาที่สุ่มเลือกได้; และความไม่เหมือนใครได้รับการกำหนดโดยการคำนวณเวกเตอร์คุณลักษณะข้อมูลและเปรียบเทียบกับข้อมูลที่มีอยู่

การประเมินมิติหลายมิตินี้จะทำให้มั่นใจได้ว่าเฉพาะข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและมีคุณค่าถูกยอมรับและรับรางวัล การพิสูจน์การมีส่วนร่วมเป็นพื้นฐานสำหรับการกำหนดราคาข้อมูลและเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาคุณภาพข้อมูลในระบบนิเวศ

3. Nagoya Consensus: การรับรองคุณภาพข้อมูลที่ไม่มีการจัดสรรที่กระจาย

คำตกลงแห่งนาโกย่าเป็นส่วนสำคัญของเครือข่ายวานา โดยได้รับแรงบันดาลใจจากและเสริมสร้างความเสถียรภาพของ Bittensor's Yuma Consensus กลไกนี้เน้นการประเมินคุณภาพของข้อมูลโดยชุดของโหนดการตรวจสอบ โดยมีการมาถึงคะแนนสุดท้ายผ่านการเฉลี่ยน้ำหนัก

สิ่งที่ทําให้มันแตกต่างคือวิธีการ "การประเมินสองชั้น" : ไม่เพียง แต่โหนดตรวจสอบความถูกต้องจะประเมินคุณภาพของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังให้คะแนนพฤติกรรมการให้คะแนนของโหนดอื่น ๆ อีกด้วย สิ่งนี้เพิ่มชั้นของความเป็นธรรมและความถูกต้องยับยั้งการประพฤติมิชอบ ตัวอย่างเช่นหากโหนดการตรวจสอบกําหนดคะแนนสูงให้กับข้อมูลคุณภาพต่ําโหนดอื่น ๆ สามารถลงโทษการตัดสินที่ผิดพลาดนี้ด้วยคะแนนการแก้ไข

ทุก ๆ 1800 บล็อก (ประมาณทุก 3 ชั่วโมง) จะทําเครื่องหมายรอบในระหว่างที่โหนดจะได้รับรางวัลตามคะแนนสะสม กลไกนี้จูงใจให้เกิดความซื่อสัตย์ในหมู่ผู้ตรวจสอบความถูกต้องและระบุและขจัดการประพฤติมิชอบอย่างรวดเร็วเพื่อให้มั่นใจว่าเครือข่ายทํางานได้ดี

4. การเก็บข้อมูลด้วยตนเอง: เส้นป้องกันสุดท้ายสำหรับความเป็นส่วนตัว

หนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญของ Vana คือวิธีการจัดการข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ ในเครือข่าย Vana ข้อมูลเดิมของผู้ใช้ไม่ได้อยู่บนโซ่จริง ๆ แทนที่นั้น ผู้ใช้สามารถเลือกสถานที่เก็บข้อมูลของตนเอง เช่น Google Drive, Dropbox หรือแม้แต่เซิร์ฟเวอร์ส่วนบุคคลที่ทำงานบน MacBook

เมื่อผู้ใช้ส่งข้อมูลไปยัง DLP พวกเขากำลังให้ URL ที่ชี้ไปที่ข้อมูลที่เข้ารหัสและแฮชความสมบูรณ์ของเนื้อหาที่เป็นทางเลือก ข้อมูลเหล่านี้ถูกบันทึกในสัญญาการลงทะเบียนข้อมูลของ Vana ผู้ตรวจสอบสามารถขอคีย์การถอดรหัสเพื่อดาวน์โหลดและตรวจสอบข้อมูลเมื่อจำเป็น

การออกแบบนี้แก้ไขปัญหาความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูลอย่างชาญฉลาด ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลของตนเองอย่างสมบูรณ์ในขณะที่ยังมีส่วนร่วมในเศรษฐกิจข้อมูล สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ให้ความมั่นคงของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้เกิดโอกาสในการประยุกต์ข้อมูลที่กว้างขึ้นในอนาคต

5. ชั้นที่เป็นศูนย์กลางสำหรับการประยุกต์ใช้: การทำให้ค่าข้อมูลหลากหลาย

ชั้นบนสุดของ Vana เป็นระบบนิเวศแอปพลิเคชันเปิด ที่นั่น นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากความเหมืองข้อมูลที่สะสมไว้ใน DLPs เพื่อสร้างแอปพลิเคชันนวัตกรรมต่าง ๆ ในขณะเดียวกัน ผู้ส่งข้อมูลสามารถได้รับมูลค่าเศรษฐกิจที่แน่นอนจากแอปพลิเคชันเหล่านี้

ตัวอย่างเช่นทีมพัฒนาอาจฝึกโมเดล AI ที่เชี่ยวชาญโดยใช้ข้อมูลจาก Reddit Data DAO ผู้ใช้ที่มีส่วนร่วมในการให้ข้อมูลไม่เพียงแค่สามารถใช้โมเดลหลังจากฝึกฝนแล้ว แต่ยังได้รับส่วนแบ่งของกำไรที่โมเดลสร้างขึ้นตามส่วนร่วมของพวกเขา ในความเป็นจริงโมเดล AI แบบนี้ได้ถูกพัฒนาขึ้นแล้ว ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถหาได้ในบทความ "การดัดแปลงจากด้านล่าง: เหตุใดเหรียญโทเค็นเก่า r/datadao ในแทร็ก AI กำลังกลับมาถึงชีวิตอีกครั้ง?“

โมเดลนี้ไม่เพียงแต่สร้างสรรค์แรงจูงใจให้กับข้อมูลที่มีคุณภาพสูง แต่ยังสร้างระบบนิเวศการพัฒนา AI ที่เป็นระบบที่ใช้งานจริงโดยผู้ใช้ ผู้ใช้จะเปลี่ยนจากผู้ให้ข้อมูลเพียงแค่ผู้ให้ข้อมูลเป็นเจ้าของร่วมและผู้ได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ AI

ผ่านวิธีนี้ Vana กำลังทำให้ทิศทางของเศรษฐกิจข้อมูลเปลี่ยนแปลง ในแนวทางใหม่นี้ ผู้ใช้จะเปลี่ยนจากผู้ให้ข้อมูลแบบผ่าน ๆ เป็นผู้ร่วมสร้างและร่วมประโยชน์ในการสร้างระบบนิเวศ สิ่งนี้ไม่เพียงสร้างทางใหม่สำหรับการได้รับมูลค่าแบบบุคคล แต่ยังทำให้ภูมิคุ้มค่าและนวัตกรรมใหม่เข้ามาในวงการ AI ทั้งหมด

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ Vana แก้ไขปัญหาหลักในระบบเศรษฐกิจข้อมูลในปัจจุบัน เช่น ความเป็นเจ้าของข้อมูล การปกป้องความเป็นส่วนตัว และการกระจายมูลค่า ในขณะที่ปูทางไปสู่นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในอนาคต เมื่อ DAOs ข้อมูลเข้าร่วมเครือข่ายมากขึ้นและแอปพลิเคชันเพิ่มเติมถูกสร้างขึ้นบนแพลตฟอร์ม Vana มีศักยภาพที่จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานสําหรับ AI แบบกระจายอํานาจรุ่นต่อไปและเศรษฐกิจข้อมูล

Satori Testnet: พื้นที่ทดสอบสาธารณะของ Vana

ด้วยการเปิดตัวเครือข่ายทดสอบ Satori เมื่อวันที่ 11 มิถุนายน Vana ได้แสดงต้นแบบของระบบนิเวศต่อสาธารณชน สิ่งนี้ทําหน้าที่ไม่เพียง แต่เป็นแพลตฟอร์มสําหรับการตรวจสอบทางเทคนิค แต่ยังเป็นตัวอย่างของรูปแบบการดําเนินงานสําหรับ mainnet ในอนาคต ปัจจุบันระบบนิเวศของ Vana มีเส้นทางหลักสามเส้นทางแก่ผู้เข้าร่วม: การเรียกใช้โหนดการตรวจสอบ DLP การสร้าง DLP ใหม่ หรือการส่งข้อมูลไปยัง DLP ที่มีอยู่เพื่อเข้าร่วมใน "การทําเหมืองข้อมูล"

เรียกใช้โหนดตรวจสอบ DLP

โหนดการตรวจสอบสามารถทำหน้าที่เป็นเจ้าหน้าที่ดูแลเครือข่าย Vana ซึ่งรับผิดชอบในการตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่ส่งเข้าสู่ DLPs โหนดการตรวจสอบต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่เพียงพอไม่เพียงแต่ความชำนาญทางเทคนิคเท่านั้น ตามเอกสารทางเทคนิคของ Vana ความต้องการขั้นต่ำของฮาร์ดแวร์สำหรับโหนดการตรวจสอบคือหนึ่งหน่วยประมวลผล CPU 8GB ของ RAM และ 10GB ของพื้นที่จัดเก็บ SSD ความเร็วสูง

ผู้ใช้ที่สนใจเป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องจะต้องเลือก DLP ก่อนจากนั้นจึงลงทะเบียนเป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องผ่านสัญญาอัจฉริยะของ DLP นั้น เมื่อลงทะเบียนและอนุมัติแล้ว ผู้ตรวจสอบความถูกต้องสามารถเรียกใช้โหนดการตรวจสอบเฉพาะสําหรับ DLP นั้นได้ สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่าผู้ตรวจสอบความถูกต้องสามารถใช้งานโหนดสําหรับ DLP หลายตัวพร้อมกันได้ แต่ DLP แต่ละรายการมีข้อกําหนดการปักหลักขั้นต่ําที่ไม่ซ้ํากัน

สร้าง DLP ใหม่

สำหรับผู้ใช้ที่มีทรัพยากรข้อมูลที่ไม่เหมือนใครหรือความคิดสร้างสรรค์ DLP ใหม่เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ การสร้าง DLP ต้องการความเข้าใจลึกเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ Vana โดยเฉพาะกลไกการรับรองและกลไกข้อตกลง Nagoya

ผู้สร้าง DLP ใหม่ต้องออกแบบเป้าหมายการมอบข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง วิธีการตรวจสอบ และพารามิเตอร์ของรางวัล นอกจากนี้พวกเขาต้องการนำมาใช้ฟังก์ชันการมีส่วนร่วมที่แม่นยำที่ประเมินค่าข้อมูล แม้กระทั้งกระบวนการนี้จะซับซ้อน Vana ก็จะมีเทมเพลตและเอกสารที่เป็นรายละเอียดเพื่อสนับสนุนผู้สร้าง

มีส่วนร่วมในการขุดข้อมูล

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ การส่งข้อมูลไปยัง DLP ที่มีอยู่เพื่อเข้าร่วม "การขุดข้อมูล" อาจเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเข้าร่วมกิจกรรม ณ ปัจจุบัน มี DLP ที่แนะนำอย่างเป็นทางการ 13 แห่ง ครอบคลุมหลากหลายสาขา ตั้งแต่ข้อมูลสื่อสังคมไปจนถึงข้อมูลการพยากรณ์ทางการเงิน

· Finquarium: รวบรวมข้อมูลการพยากรณ์ทางการเงิน

· GPT Data DAO: มุ่งเน้นไปที่การส่งออกข้อมูลแชท ChatGPT

· รวมข้อมูล Reddit DAO: รวมข้อมูลผู้ใช้ Reddit และเปิดให้บริการอย่างเป็นทางการ

·Volara: มีความเชี่ยวชาญในการเก็บรวบรวมและใช้ข้อมูลจาก Twitter

·Flirtual: รวบรวมข้อมูลการเดท

·ResumeDataDAO: เน้นการส่งออกข้อมูลจาก LinkedIn

·SixGPT: รวบรวมและจัดการข้อมูลสนทนา LLM

·YKYR: รวบรวมข้อมูล Google Analytics

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

·MindDAO: สะสมข้อมูลชุดเวลาที่เกี่ยวข้องกับความเป็นอยู่ของผู้ใช้

· Kleo: สร้างชุดข้อมูลประวัติการเรียกดูที่สมบูรณ์ที่สุดในระดับโลก

·DataPIG: โฟกัสที่ข้อมูลรายละเอียดการลงทุนในโทเค็น

·ScrollDAO: สะสมและใช้ข้อมูล Instagram

DLP เหล่านี้บางส่วนยังอยู่ในระหว่างการพัฒนาในขณะที่บางส่วนออนไลน์อยู่แล้ว แต่ทั้งหมดอยู่ในขั้นตอนก่อนการขุด ผู้ใช้สามารถส่งข้อมูลอย่างเป็นทางการสําหรับการขุดเมื่อเปิดตัวเมนเน็ตเท่านั้น อย่างไรก็ตามผู้ใช้สามารถรักษาความปลอดภัยสิทธิ์การมีส่วนร่วมได้หลายวิธีล่วงหน้า ตัวอย่างเช่นพวกเขาสามารถมีส่วนร่วมในกิจกรรมความท้าทายที่เกี่ยวข้องใน แอปพลิเคชันเทเลเลแกรมของวานาหรือลงทะเบียนล่วงหน้าที่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของแต่ละ DLP

สรุป

การเกิดขึ้นของ Vana แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงแบบเบรกมาร์กในเศรษฐกิจข้อมูล ในคลื่น AI ปัจจุบัน ข้อมูลกลายเป็น "น้ำมัน" ของยุคใหม่ และ Vana มุ่งพัฒนาแบบจำลองสำหรับการขุดเจาะ และกระบวนการทำให้ทรัพยากรนี้เป็นมูลค่า

โดยพื้นฐานแล้ว Vana กําลังสร้างวิธีแก้ปัญหา "โศกนาฏกรรมของสามัญชน" ในข้อมูล ด้วยการออกแบบสิ่งจูงใจที่ชาญฉลาดและนวัตกรรมทางเทคโนโลยี มันเปลี่ยนข้อมูลส่วนบุคคลซึ่งเป็นอุปทานที่ไร้ขีด จํากัด ซึ่งยากที่จะสร้างรายได้ให้กลายเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่จัดการได้ราคาและซื้อขายได้ สิ่งนี้ไม่เพียง แต่เปิดเส้นทางใหม่สําหรับผู้ใช้ทั่วไปในการมีส่วนร่วมในการแบ่งปันผลกําไรของ AI แต่ยังให้พิมพ์เขียวที่มีศักยภาพสําหรับการพัฒนา AI แบบกระจายอํานาจ

อย่างไรก็ตามความสำเร็จของวานาเผชิญกับความไม่แน่นอนจำนวนมาก อย่างทางเทคนิค มันต้องหาความสมดุลระหว่างความเปิดเผยและความปลอดภัย ทางเศรษฐศาสตร์ มันต้องพิสูจน์ว่าแบบจำลองของมันสามารถสร้างค่าที่ยั่งยืนได้ และทางสังคม มันต้องจัดการกับความเป็นไปได้ที่ข้อมูลทางจริยธรรมและกฎระเบียบ

ในระดับที่ลึกซึ้ง Vana แทนสิ่งที่เป็นการสะท้อนและท้าทายความมีการครองข้อมูลที่มีอยู่และโมเดลการพัฒนา AI ซึ่งเป็นคำถามที่สำคัญ: ในยุค AI เราเลือกที่จะเสริมสร้างระบบนิรนามข้อมูลปัจจุบันหรือพยายามสร้างระบบนิรนามข้อมูลที่เปิดเผย ยุติธรรม และหลากหลายมากขึ้น?

ไมว่า Vana จะประสบความสำเร็จหรือไม่ การเกิดขึ้นของมันเสนอให้เรามองเห็นหน้าต่างในการทบทวนค่าข้อมูล จรรยาบรรณของ AI และนวัตกรรมเทคโนโลยี ในอนาคต โครงการเช่น Vana อาจกลายเป็นสะพานที่สำคัญที่เชื่อมโยงความเชื่อทางเว็บ3 กับความเป็นจริงของ AI และช่วยนำทางช่วงต่อไปของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัล

ข้อความประกันความถูกต้อง：

1. บทความนี้ถูกคัดลอกมาจาก [ BlockBeats], ลิขสิทธิ์เป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [ความคิดแปลก ๆหากคุณมีเหตุผลใด ๆ ที่ต้องการยืนยันความถูกต้องของการพิมพ์ซ้ำ โปรดติดต่อGate Learnทีม และทีมจะดำเนินการในสูตรของการปฏิบัติตามไปให้เร็วที่สุดที่เป็นไปตามขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง

2. คำประกาศ: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงอยู่ในบทความนี้แทนเพียงความคิดเห็นส่วนบุคคลของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นที่เป็นที่ปรึกษาด้านการลงทุนใด ๆ

3. เวอร์ชันภาษาอื่น ๆ ของบทความถูกแปลโดยทีม gate Learn และไม่ได้ถูกกล่าวถึงในgate, บทความที่แปลอาจไม่สามารถทำซ้ำ กระจาย หรือลอกเลียนแบบได้