คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมโซเชียลมีเดียอย่าง Reddit และ X (เดิมทีคือ Twitter) ถึงใช้งานได้ฟรี คำตอบอยู่ที่โพสต์ที่คุณสร้าง ยอดไลค์ที่คุณคลิก และแม้แต่เวลาที่คุณเล่นทุกวัน

กาลครั้งหนึ่ง แพลตฟอร์มเหล่านี้เคยขายความสนใจของคุณให้กับผู้โฆษณาในฐานะสินค้าโภคภัณฑ์ แต่ตอนนี้พวกเขาได้พบกับผู้ซื้อรายใหญ่กว่าแล้ว นั่นคือบริษัท AI มีรายงานว่าเพียงแค่ข้อตกลงอนุญาตสิทธิ์ข้อมูลระหว่าง Reddit และ Google ก็สามารถสร้างรายได้ 60 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปีได้ และความมั่งคั่งมหาศาลนี้ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับคุณและฉันในฐานะผู้สร้างข้อมูล

สิ่งที่น่ากังวลยิ่งกว่าคือ AI ที่ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลของเราอาจเข้ามาแทนที่งานของเราในอนาคต แม้ว่า AI อาจสร้างงานใหม่ได้ แต่ผลกระทบจากการผูกขาดข้อมูลนี้ทำให้ความไม่เท่าเทียมกันทางสังคมทวีความรุนแรงมากขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย ดูเหมือนว่าเราจะกำลังก้าวเข้าสู่โลกไซเบอร์พังค์ที่ควบคุมโดยยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเพียงไม่กี่ราย

ดังนั้นในฐานะคนธรรมดา เราจะปกป้องผลประโยชน์ของเราในยุค AI ได้อย่างไร หลังจากการเติบโตของ AI หลายคนมองว่าบล็อคเชนเป็นแนวป้องกันสุดท้ายสำหรับมนุษย์ในการต่อต้าน AI โดยอาศัยแนวคิดนี้เองที่นักประดิษฐ์บางคนจึงเริ่มค้นหาวิธีแก้ปัญหา พวกเขาเสนอว่า ประการแรก เราต้องยึดความเป็นเจ้าของและควบคุมข้อมูลของเราเองกลับคืนมา ประการที่สอง เราต้องใช้ข้อมูลนี้เพื่อร่วมกันฝึกอบรมโมเดล AI ที่ให้บริการคนธรรมดาอย่างแท้จริง

แนวคิดนี้อาจดูเป็นอุดมคติ แต่ประวัติศาสตร์บอกเราว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีทุกครั้งเริ่มต้นด้วยแนวคิดที่ "บ้าระห่ำ" ปัจจุบัน โปรเจ็กต์เครือข่ายสาธารณะใหม่ที่เรียกว่า "Vana" กำลังทำให้แนวคิดนี้กลายเป็นจริง ในฐานะเครือข่ายสภาพคล่องของข้อมูลแบบกระจายอำนาจแห่งแรก Vana พยายามที่จะแปลงข้อมูลของคุณให้เป็นโทเค็นที่หมุนเวียนได้อย่างอิสระ และด้วยเหตุนี้จึงส่งเสริมให้เกิดการตระหนักรู้ถึงปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจที่ควบคุมโดยผู้ใช้ได้อย่างแท้จริง

ผู้ก่อตั้งและที่มาของโครงการ Vana

อันที่จริงแล้ว จุดเริ่มต้นของ Vana นั้นสามารถสืบย้อนไปถึงห้องเรียนในห้องปฏิบัติการสื่อของสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ที่นั่น มีเด็กหนุ่มสาวสองคนที่ต้องการเปลี่ยนแปลงโลกอย่าง Anna Kazlauskas และ Art Abal ได้มาพบกัน

ซ้าย: Anna Kazlauskas; ขวา: Art Abal

Anna Kazlauskas สำเร็จการศึกษาสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และเศรษฐศาสตร์จากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ และเธอสนใจข้อมูลและสกุลเงินดิจิทัลมาตั้งแต่ปี 2015 ในเวลานั้น เธอมีส่วนร่วมในการขุด Ethereum ในช่วงแรกๆ ซึ่งทำให้เธอตระหนักดีถึงศักยภาพของเทคโนโลยีแบบกระจายอำนาจ ต่อมา Anna ได้ทำการวิจัยข้อมูลที่สถาบันการเงินระหว่างประเทศ เช่น ธนาคารกลางสหรัฐ ธนาคารกลางยุโรป และธนาคารโลก ซึ่งทำให้เธอตระหนักว่าในโลกอนาคต ข้อมูลจะกลายเป็นสกุลเงินรูปแบบใหม่

ในเวลาเดียวกัน Art Abal ศึกษาในระดับปริญญาโทสาขานโยบายสาธารณะที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด และดำเนินการวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับการประเมินผลกระทบของข้อมูลที่ Belfer Center for Science and International Affairs ก่อนที่จะเข้าร่วมกับ Vana Art ได้นำวิธีการรวบรวมข้อมูลเชิงนวัตกรรมที่ Appen ซึ่งเป็นผู้ให้บริการข้อมูลการฝึกอบรม AI ซึ่งมีส่วนสนับสนุนอย่างสำคัญต่อการกำเนิดเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์มากมายในปัจจุบัน ความเข้าใจเชิงลึกของเขาเกี่ยวกับจริยธรรมของข้อมูลและความรับผิดชอบของ AI ได้ปลูกฝังให้ Vana มีความรับผิดชอบต่อสังคมอย่างเข้มแข็ง

เมื่อแอนนาและอาร์ตพบกันในหลักสูตรที่ MIT Media Lab พวกเขาก็ค้นพบอย่างรวดเร็วว่าพวกเขามีใจรักในเรื่องการประชาธิปไตยของข้อมูลและสิทธิ์ข้อมูลของผู้ใช้เหมือนกัน พวกเขาตระหนักว่าการจะแก้ปัญหาความเป็นเจ้าของข้อมูลและความยุติธรรมของ AI ได้อย่างแท้จริงนั้น จำเป็นต้องมีแนวคิดใหม่ นั่นคือ ระบบที่อนุญาตให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลของตนเองได้อย่างแท้จริง

วิสัยทัศน์ร่วมกันนี้เองที่ทำให้พวกเขาร่วมกันก่อตั้ง Vana เป้าหมายของพวกเขาคือการสร้างแพลตฟอร์มปฏิวัติวงการที่ไม่เพียงแต่ต่อสู้เพื่ออธิปไตยของข้อมูลสำหรับผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังรับประกันด้วยว่าผู้ใช้จะได้รับประโยชน์ทางเศรษฐกิจจากข้อมูลของตนเอง ด้วยกลไก DLP (Data Liquidity Pool) ที่สร้างสรรค์และระบบ Proof of Contribution Vana ทำให้ผู้ใช้สามารถมีส่วนสนับสนุนข้อมูลส่วนตัวได้อย่างปลอดภัย เป็นเจ้าของร่วมกัน และรับประโยชน์จากโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลนี้ จึงส่งเสริมการพัฒนา AI ที่ผู้ใช้เป็นผู้นำ

วิสัยทัศน์ของ Vana ได้รับการยอมรับจากอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว ณ ตอนนี้ Vana ได้ประกาศว่าได้ระดมทุนได้ทั้งหมด 25 ล้านเหรียญสหรัฐแล้ว ซึ่งรวมถึงการระดมทุนเชิงกลยุทธ์ 5 ล้านเหรียญสหรัฐที่นำโดย Coinbase Ventures การระดมทุนซีรีส์ A 18 ล้านเหรียญสหรัฐที่นำโดย Paradigm และการระดมทุนรอบเริ่มต้น 2 ล้านเหรียญสหรัฐที่นำโดย Polychain นักลงทุนที่มีชื่อเสียงรายอื่นๆ ได้แก่ Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR, DeFiance Capital และอื่นๆ

ในโลกที่ข้อมูลคือน้ำมันรูปแบบใหม่ การเกิดขึ้นของ Vana ทำให้เรามีโอกาสสำคัญในการเรียกร้องอำนาจอธิปไตยของข้อมูลคืนมาอย่างไม่ต้องสงสัย แล้วโครงการที่มีแนวโน้มดีนี้ทำงานอย่างไร มาดูสถาปัตยกรรมทางเทคนิคและแนวคิดสร้างสรรค์ของ Vana กันอย่างละเอียด

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและแนวคิดสร้างสรรค์ของ Vana

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ Vana เป็นระบบนิเวศที่ได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อประชาธิปไตยของข้อมูลและเพิ่มมูลค่าของข้อมูลให้สูงสุด ส่วนประกอบหลักประกอบด้วยกลุ่มสภาพคล่องของข้อมูล (DLP) กลไกการพิสูจน์การมีส่วนสนับสนุน ฉันทามติของนาโกย่า ข้อมูลที่ผู้ใช้โฮสต์เอง และชั้นแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ องค์ประกอบเหล่านี้เมื่อรวมกันจะสร้างแพลตฟอร์มนวัตกรรมที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และปลดล็อกมูลค่าที่เป็นไปได้ของข้อมูล

1. Data Liquidity Pool (DLP): รากฐานของมูลค่าข้อมูล

Data Liquidity Pool เป็นหน่วยพื้นฐานของเครือข่าย Vana ซึ่งสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นเวอร์ชันข้อมูลของ "การขุดสภาพคล่อง" DLP แต่ละตัวโดยพื้นฐานแล้วเป็นสัญญาอัจฉริยะที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรวบรวมสินทรัพย์ข้อมูลประเภทเฉพาะ ตัวอย่างเช่น Reddit Data DAO (r/datadao) เป็นกรณี DLP ที่ประสบความสำเร็จซึ่งดึงดูดผู้ใช้ Reddit กว่า 140,000 รายให้เข้าร่วม โดยจะรวบรวมโพสต์ Reddit ความคิดเห็น และประวัติการโหวตของผู้ใช้

หลังจากผู้ใช้ส่งข้อมูลไปยัง DLP แล้ว พวกเขาจะได้รับรางวัลสำหรับโทเค็นเฉพาะของ DLP ตัวอย่างเช่น โทเค็นเฉพาะของ Reddit Data DAO (r/datadao) คือ RDAT โทเค็นเหล่านี้ไม่เพียงแต่แสดงถึงการมีส่วนสนับสนุนของผู้ใช้ต่อกลุ่มข้อมูลเท่านั้น แต่ยังให้สิทธิ์แก่ผู้ใช้ในการควบคุม DLP และสิทธิ์ในการแจกจ่ายผลกำไรในอนาคตอีกด้วย ที่น่าสังเกตคือ Vana อนุญาตให้แต่ละ DLP ออกโทเค็นของตัวเอง ซึ่งทำให้มีกลไกการจับมูลค่าที่ยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับสินทรัพย์ข้อมูลประเภทต่างๆ

ในระบบนิเวศของ Vana DLP 16 อันดับแรกยังสามารถรับรางวัลการปล่อยโทเค็น VANA เพิ่มเติมได้ ซึ่งจะช่วยกระตุ้นการก่อตัวและการแข่งขันของกลุ่มข้อมูลที่มีคุณภาพสูงอีกด้วย ด้วยวิธีนี้ Vana จึงแปลงข้อมูลส่วนบุคคลที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่มีสภาพคล่องได้อย่างชาญฉลาด ซึ่งช่วยวางรากฐานสำหรับมูลค่าและสภาพคล่องของข้อมูล

2. หลักฐานการมีส่วนสนับสนุน: การวัดค่าข้อมูลที่แม่นยำ

หลักฐานการมีส่วนสนับสนุนเป็นกลไกสำคัญสำหรับ Vana ในการรับรองคุณภาพของข้อมูล แต่ละ DLP สามารถปรับแต่งฟังก์ชันการพิสูจน์การมีส่วนสนับสนุนเฉพาะตัวได้ตามลักษณะเฉพาะของตัวเอง ฟังก์ชันนี้ไม่เพียงแต่ตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล แต่ยังประเมินการมีส่วนสนับสนุนของข้อมูลในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI อีกด้วย

ใช้ ChatGPT Data DAO เป็นตัวอย่าง หลักฐานการมีส่วนสนับสนุนครอบคลุมมิติสำคัญสี่ประการ ได้แก่ ความถูกต้อง ความเป็นเจ้าของ คุณภาพ และความเป็นเอกลักษณ์ ความถูกต้องจะได้รับการรับรองโดยการตรวจสอบลิงก์ส่งออกข้อมูลที่จัดทำโดย OpenAI ความเป็นเจ้าของจะได้รับการยืนยันโดยอีเมลของผู้ใช้ การประเมินคุณภาพจะได้รับคะแนนจาก LLM สำหรับการสนทนาที่สุ่มตัวอย่าง ความเป็นเอกลักษณ์จะพิจารณาจากการคำนวณเวกเตอร์คุณสมบัติของข้อมูลและเปรียบเทียบกับข้อมูลที่มีอยู่

การประเมินแบบหลายมิตินี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและมีค่าเท่านั้นที่จะได้รับการยอมรับและได้รับรางวัล หลักฐานการมีส่วนสนับสนุนไม่เพียงแต่เป็นพื้นฐานสำหรับการกำหนดราคาข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเป็นการรับประกันที่สำคัญสำหรับการรักษาคุณภาพข้อมูลของระบบนิเวศทั้งหมดอีกด้วย

3. Nagoya Consensus: การรับประกันคุณภาพข้อมูลแบบกระจายอำนาจ

Nagoya Consensus เป็นหัวใจสำคัญของเครือข่าย Vana ซึ่งดึงและปรับปรุง Yuma Consensus ของ Bittensor แนวคิดหลักของกลไกนี้คือการประเมินคุณภาพข้อมูลโดยรวมผ่านกลุ่มโหนดการตรวจสอบและใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพื่อให้ได้คะแนนสุดท้าย

สิ่งที่สร้างสรรค์กว่าคือโหนดการตรวจสอบไม่เพียงแต่ประเมินข้อมูล แต่ยังให้คะแนนพฤติกรรมการให้คะแนนของโหนดการตรวจสอบอื่นๆ อีกด้วย กลไก "การประเมินสองชั้น" นี้ช่วยปรับปรุงความยุติธรรมและความถูกต้องของระบบได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น หากโหนดการตรวจสอบให้คะแนนสูงกับข้อมูลคุณภาพต่ำอย่างชัดเจน โหนดอื่นๆ ก็จะให้คะแนนลงโทษพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมนี้

ทุกๆ 1,800 บล็อก (ประมาณ 3 ชั่วโมง) ในแต่ละรอบ ระบบจะจัดสรรรางวัลที่สอดคล้องกันให้กับโหนดการตรวจสอบโดยอิงจากคะแนนรวมในช่วงเวลาดังกล่าว กลไกนี้ไม่เพียงแต่กระตุ้นให้โหนดการตรวจสอบยังคงซื่อสัตย์ แต่ยังระบุและกำจัดพฤติกรรมที่ไม่ดีได้อย่างรวดเร็ว จึงรักษาการทำงานที่เหมาะสมของเครือข่ายทั้งหมดไว้ได้

4. การจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ใช่แบบควบคุม: แนวป้องกันสุดท้ายสำหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัว

นวัตกรรมที่สำคัญอย่างหนึ่งของ Vana คือวิธีการจัดการข้อมูลที่ไม่เหมือนใคร ในเครือข่าย Vana ข้อมูลต้นฉบับของผู้ใช้ไม่เคยอยู่ใน "เครือข่าย" จริงๆ แต่ผู้ใช้เลือกตำแหน่งจัดเก็บด้วยตัวเอง เช่น Google Drive, Dropbox หรือแม้แต่เซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวที่ทำงานบน Macbook

เมื่อผู้ใช้ส่งข้อมูลไปยัง DLP พวกเขาเพียงแค่ให้ URL ที่ชี้ไปยังข้อมูลที่เข้ารหัสและแฮชความสมบูรณ์ของเนื้อหาที่เป็นทางเลือก ข้อมูลนี้จะถูกบันทึกไว้ในสัญญาการลงทะเบียนข้อมูลของ Vana เมื่อผู้ตรวจสอบต้องการเข้าถึงข้อมูล ก็จะขอคีย์การถอดรหัส จากนั้นดาวน์โหลดและถอดรหัสข้อมูลเพื่อการตรวจสอบ

การออกแบบนี้ช่วยแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูลได้อย่างชาญฉลาด ผู้ใช้ยังคงควบคุมข้อมูลของตนเองได้อย่างเต็มที่ในขณะที่สามารถมีส่วนร่วมในเศรษฐกิจข้อมูลได้ สิ่งนี้ไม่เพียงแต่รับประกันความปลอดภัยของข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเปิดโอกาสให้มีการใช้งานข้อมูลในรูปแบบอื่นๆ มากขึ้นในอนาคตอีกด้วย

5. เลเยอร์แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ: การรับรู้คุณค่าข้อมูลที่หลากหลาย

เลเยอร์บนสุดของ Vana เป็นระบบนิเวศแอปพลิเคชันแบบเปิด ที่นี่ นักพัฒนาสามารถใช้สภาพคล่องของข้อมูลที่สะสมโดย DLP เพื่อสร้างแอปพลิเคชันนวัตกรรมต่างๆ และผู้สนับสนุนข้อมูลสามารถรับมูลค่าทางเศรษฐกิจที่แท้จริงจากแอปพลิเคชันเหล่านี้ได้

ตัวอย่างเช่น ทีมพัฒนาอาจฝึกอบรมโมเดล AI เฉพาะทางโดยอิงจากข้อมูลของ Reddit Data DAO ผู้ใช้ที่เข้าร่วมการสนับสนุนข้อมูลไม่เพียงแต่สามารถใช้โมเดลหลังจากการฝึกอบรมเท่านั้น แต่ยังได้รับรายได้ที่สร้างโดยโมเดลตามอัตราส่วนการสนับสนุนที่เกี่ยวข้องอีกด้วย ในความเป็นจริง โมเดล AI ดังกล่าวได้รับการพัฒนาแล้ว สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดอ่าน "เหตุใดสกุลเงินติดตาม AI รุ่นเก่าอย่าง r/datadao จึงกลับมามีชีวิตอีกครั้งเมื่อถึงจุดต่ำสุด".

โมเดลนี้ไม่เพียงแต่ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเท่านั้น แต่ยังสร้างระบบนิเวศการพัฒนา AI ที่ขับเคลื่อนโดยผู้ใช้อย่างแท้จริงอีกด้วย ผู้ใช้ได้เปลี่ยนจากผู้ให้บริการข้อมูลเพียงอย่างเดียวไปเป็นเจ้าของร่วมและผู้รับผลประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ AI

ด้วยวิธีนี้ Vana จึงได้ปรับเปลี่ยนเศรษฐกิจข้อมูลใหม่ ในกรอบแนวคิดใหม่นี้ ผู้ใช้ได้เปลี่ยนจากผู้ให้บริการข้อมูลแบบเฉยๆ ไปเป็นผู้สร้างระบบนิเวศที่มีส่วนร่วมและได้รับประโยชน์ร่วมกัน ซึ่งไม่เพียงแต่สร้างช่องทางใหม่ๆ ให้บุคคลต่างๆ ได้รับคุณค่าเท่านั้น แต่ยังเพิ่มพลังและนวัตกรรมใหม่ๆ ให้กับอุตสาหกรรม AI ทั้งหมดอีกด้วย

สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ Vana ไม่เพียงแต่แก้ไขปัญหาหลักในเศรษฐกิจข้อมูลปัจจุบัน เช่น การเป็นเจ้าของข้อมูล การปกป้องความเป็นส่วนตัว และการกระจายมูลค่า แต่ยังปูทางไปสู่การสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในอนาคตอีกด้วย เมื่อมี DAO ข้อมูลเข้าร่วมเครือข่ายมากขึ้นและมีการสร้างแอปพลิเคชันบนแพลตฟอร์มมากขึ้น Vana จึงมีศักยภาพที่จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI แบบกระจายอำนาจและเศรษฐกิจข้อมูลรุ่นต่อไป

เครือข่ายทดสอบ Satori: พื้นที่ทดสอบสาธารณะของ Vana

ด้วยการเปิดตัวเครือข่ายทดสอบ Satori เมื่อวันที่ 11 มิถุนายน Vana ได้นำเสนอต้นแบบของระบบนิเวศของตนต่อสาธารณะ ซึ่งไม่เพียงแต่เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการตรวจสอบทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นการแสดงตัวอย่างโหมดการทำงานของเมนเน็ตในอนาคตอีกด้วย ในปัจจุบัน ระบบนิเวศของ Vana มีเส้นทางหลักสามเส้นทางสำหรับผู้เข้าร่วม ได้แก่ การเรียกใช้โหนดการตรวจสอบ DLP การสร้าง DLP ใหม่ หรือการส่งข้อมูลไปยัง DLP ที่มีอยู่เพื่อเข้าร่วมใน "การขุดข้อมูล"

การเรียกใช้โหนดตรวจสอบ DLP

โหนดตรวจสอบเป็นผู้ดูแลเครือข่าย Vana ซึ่งรับผิดชอบในการตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่ส่งไปยัง DLP การเรียกใช้โหนดตรวจสอบไม่เพียงแต่ต้องใช้ความสามารถทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังต้องมีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่เพียงพอด้วย ตามเอกสารทางเทคนิคของ Vana ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำสำหรับโหนดตรวจสอบคือ 1 คอร์ CPU, RAM 8GB และพื้นที่จัดเก็บ SSD ความเร็วสูง 10GB

ผู้ใช้ที่สนใจจะเป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องจะต้องเลือก DLP ก่อน จากนั้นจึงลงทะเบียนเป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องผ่านสัญญาอัจฉริยะของ DLP นั้น เมื่อการลงทะเบียนได้รับการอนุมัติ ผู้ตรวจสอบความถูกต้องจะสามารถรันโหนดตรวจสอบความถูกต้องที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ DLP นั้นได้ สิ่งที่น่าสังเกตก็คือ ผู้ตรวจสอบความถูกต้องสามารถรันโหนดสำหรับ DLP หลายรายการในเวลาเดียวกันได้ แต่ DLP แต่ละรายการจะมีข้อกำหนดการวางเดิมพันขั้นต่ำเฉพาะของตัวเอง

การสร้าง DLP ใหม่

การสร้าง DLP ใหม่เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ที่มีทรัพยากรข้อมูลที่ไม่ซ้ำใครหรือมีแนวคิดที่สร้างสรรค์ การสร้าง DLP จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมทางเทคนิคของ Vana โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Proof of Contribution และกลไก Nagoya Consensus

ผู้สร้าง DLP ใหม่ต้องออกแบบเป้าหมายการบริจาคข้อมูล วิธีการตรวจสอบความถูกต้อง และพารามิเตอร์รางวัลเฉพาะ ในเวลาเดียวกัน พวกเขายังต้องใช้ฟังก์ชันการพิสูจน์การบริจาคที่สามารถประเมินค่าของข้อมูลได้อย่างแม่นยำอีกด้วย แม้ว่ากระบวนการนี้จะซับซ้อน แต่ Vana ก็จัดเตรียมเทมเพลตและเอกสารประกอบที่ละเอียดไว้รองรับ

เข้าร่วมการขุดข้อมูล

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ การส่งข้อมูลไปยัง DLP ที่มีอยู่เพื่อเข้าร่วม "การขุดข้อมูล" อาจเป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการเข้าร่วม ในปัจจุบัน มีการแนะนำ DLP อย่างเป็นทางการ 13 รายการ ซึ่งครอบคลุมหลายฟิลด์ตั้งแต่ข้อมูลโซเชียลมีเดียไปจนถึงข้อมูลการคาดการณ์ทางการเงิน

· Finquarium: รวบรวมข้อมูลการคาดการณ์ทางการเงิน

· GPT Data DAO: เน้นการส่งออกข้อมูลแชท GPT

· Reddit Data DAO: เน้นข้อมูลผู้ใช้ Reddit และเปิดตัวอย่างเป็นทางการแล้ว

· Volara: เน้นการรวบรวมและการใช้ข้อมูล Twitter

· Flirtual: รวบรวมข้อมูลการออกเดท

· ResumeDataDAO: เน้นการส่งออกข้อมูลของ LinkedIn

· SixGPT: รวบรวมและจัดการข้อมูลแชท LLM

· YKYR: รวบรวมข้อมูลของ Google Analytics

· Sydintel: เปิดเผยมุมมืดของอินเทอร์เน็ตผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการระดมความคิดจากมวลชน

· MindDAO: รวบรวมข้อมูลอนุกรมเวลาที่เกี่ยวข้องกับความสุขของผู้ใช้

· Kleo: สร้างชุดข้อมูลประวัติการเรียกดูที่ครอบคลุมที่สุดในโลก

· DataPIG: เน้นข้อมูลการตั้งค่าการลงทุนโทเค็น

· ScrollDAO: รวบรวมและใช้ประโยชน์จากข้อมูลของ Instagram

DLP บางส่วนยังอยู่ระหว่างการพัฒนา ในขณะที่บางส่วนได้เปิดตัวไปแล้ว แต่ทั้งหมดอยู่ในขั้นตอนก่อนการขุด เนื่องจากผู้ใช้จะสามารถส่งข้อมูลอย่างเป็นทางการเพื่อทำการขุดได้หลังจากเปิดตัวเมนเน็ตเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ขณะนี้ผู้ใช้สามารถล็อกคุณสมบัติการเข้าร่วมล่วงหน้าได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถเข้าร่วมกิจกรรมท้าทายที่เกี่ยวข้องใน Vana Telegram App หรือลงทะเบียนล่วงหน้าบนเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ DLP ต่างๆ

สรุป

การเกิดขึ้นของ Vana ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเศรษฐกิจข้อมูล ในคลื่นลูกปัจจุบันของ AI ข้อมูลได้กลายมาเป็น "น้ำมัน" ของยุคใหม่ และ Vana กำลังพยายามปรับเปลี่ยนรูปแบบการขุด การกลั่นกรอง และการแจกจ่ายทรัพยากรนี้

โดยพื้นฐานแล้ว Vana กำลังสร้างโซลูชัน "โศกนาฏกรรมของทรัพยากรส่วนรวม" ในรูปแบบข้อมูล ผ่านการออกแบบแรงจูงใจที่ชาญฉลาดและนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ทำให้ Vana เปลี่ยนข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งเป็นทรัพยากรที่ดูเหมือนไม่มีขีดจำกัดแต่ยากต่อการสร้างรายได้ ให้กลายเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่จัดการได้ มีราคา และซื้อขายได้ ซึ่งไม่เพียงแต่เปิดช่องทางใหม่ให้ผู้ใช้ทั่วไปมีส่วนร่วมในการจ่ายเงินปันผลของ AI เท่านั้น แต่ยังเป็นแนวทางที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนา AI แบบกระจายอำนาจอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของ Vana ยังคงเผชิญกับความไม่แน่นอนหลายประการ ในทางเทคนิคแล้ว Vana จำเป็นต้องหาจุดสมดุลระหว่างความเปิดกว้างและความปลอดภัย ในทางเศรษฐกิจ Vana จำเป็นต้องพิสูจน์ว่าโมเดลของตนสามารถสร้างมูลค่าที่ยั่งยืนได้ ในทางสังคม Vana ยังจำเป็นต้องจัดการกับความท้าทายด้านจริยธรรมของข้อมูลและกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นอีกด้วย

ในระดับที่ลึกซึ้งกว่านั้น Vana เป็นตัวแทนของภาพสะท้อนและความท้าทายต่อการผูกขาดข้อมูลและโมเดลการพัฒนา AI ที่มีอยู่ คำถามที่สำคัญคือ ในยุค AI เราจะเลือกที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับการผูกขาดข้อมูลที่มีอยู่ต่อไปหรือพยายามสร้างระบบนิเวศข้อมูลที่เปิดกว้าง ยุติธรรม และหลากหลายมากขึ้น?

ในที่สุด Vana จะประสบความสำเร็จหรือไม่ การเกิดขึ้นของ Vana ช่วยให้เราคิดทบทวนมูลค่าข้อมูล จริยธรรมของ AI และนวัตกรรมเทคโนโลยีได้ ในอนาคต โปรเจ็กต์อย่าง Vana อาจกลายเป็นสะพานสำคัญที่เชื่อมอุดมคติของ Web3 กับความเป็นจริงของ AI และชี้ทางไปสู่ขั้นตอนต่อไปของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัล

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia