هل تساءلت يومًا عن سبب قدرة منصات التواصل الاجتماعي مثل رديت وX (المعروفة سابقًا بتويتر) على الاستخدام المجاني؟ الإجابة تكمن في المنشورات التي تقوم بها، والإعجابات التي تعطيها، وحتى الوقت الذي تقضيه في التمرير.

في الماضي، كانت هذه المنصات تبيع انتباهك كسلعة للمعلنين. الآن، وجدوا مشترٍ أكبر - شركات الذكاء الاصطناعي. تشير التقارير إلى أن اتفاق ترخيص البيانات الواحد بين رديت وجوجل يمكن أن يولد 60 مليون دولار سنويًا للأولى. ومع ذلك، فإن هذا الثروة الضخمة ليس لها علاقة بنا كمنشئي البيانات.

ما هو أكثر إزعاجًا هو أن الذكاء الاصطناعي المدرب على بياناتنا قد يحل محل وظائفنا في نهاية المطاف. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يخلق فرص عمل جديدة أيضًا ، إلا أن تراكم الثروة الناتج عن هذا الاحتكار في البيانات يزيد بلا شك من عدم المساواة الاجتماعية. يبدو أننا ننزلق إلى عالم سايبربانك تسيطر عليه عدد قليل من العمالقة التكنولوجيين.

إذن ، كيف يمكن للناس العاديين حماية مصالحهم في هذا العصر الذكاء الاصطناعي؟ بعد صعود الذكاء الاصطناعي ، ينظر الكثيرون إلى blockchain على أنها خط الدفاع الأخير للبشرية ضدها. بناء على هذا التفكير ، بدأ بعض المبتكرين في استكشاف الحلول. يقترحون أنه أولا ، يجب علينا استعادة ملكية بياناتنا والسيطرة عليها. ثانيا ، يجب أن نستخدم هذه البيانات لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني يخدم عامة الناس حقا.

قد تبدو هذه الفكرة مثالية، ولكن التاريخ يظهر لنا أن كل ثورة تكنولوجية تبدأ بمفهوم "مجنون". اليوم، يقوم مشروع سلسلة بيانات عامة جديد يسمى "فانا" بتحويل هذه الرؤية إلى واقع. بوصفها أول شبكة سوائل بيانات لامركزية، تهدف فانا إلى تحويل بياناتك إلى رموز تتداول بحرية، وبالتالي تعزيز الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يسيطر عليه المستخدم بشكل حقيقي.

مؤسس فانا وأصول المشروع

في الواقع، يمكن تتبع ولادة فانا إلى فصل دراسي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، حيث التقى شخصان شابان لديهما رؤية لتغيير العالم - آنا كازلاوسكاس وآرت آبال.

اليسار: آنا كازلاوسكاس؛ اليمين: آرت أبال.

تخصصت آنا كازلاوسكاس في علوم الحاسوب والاقتصاد في معهد التكنولوجيا بماساتشوستس، ويعود اهتمامها بالبيانات والعملات المشفرة إلى عام 2015. في ذلك الوقت، شاركت في تعدين الإيثيريوم المبكر، مما أعطاها فهمًا عميقًا لإمكانات التكنولوجيا اللامركزية. فيما بعد، قامت آنا بإجراء بحوث بيانات في المؤسسات المالية الدولية مثل الاحتياطي الفدرالي والبنك المركزي الأوروبي والبنك الدولي، تجارب أدركت من خلالها أن البيانات ستصبح عملة جديدة في المستقبل.

في الوقت نفسه، تابع آرت آبال درجة الماجستير في السياسة العامة في جامعة هارفارد وأجرى بحوثاً معمقة حول تقييم تأثير البيانات في مركز بيلفر للعلوم والشؤون الدولية. قبل الانضمام إلى فانا، قاد آرت طرقاً مبتكرة لجمع البيانات في شركة أبن، مزودة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، مساهماً بشكل كبير في ظهور العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية اليوم. معرفته بالأخلاقيات المتعلقة بالبيانات والمساءلة في مجال الذكاء الاصطناعي أعطت فانا شعوراً قوياً بالمسؤولية الاجتماعية.

عندما التقت آنا وأرت في صف في معمل وسائط MIT، اكتشفا بسرعة شغفهم المشترك بتحقيق الديمقراطية في البيانات وحقوق مستخدمي البيانات. أدركا أنه من الضروري حقًا لمعالجة قضايا ملكية البيانات والعدالة في الذكاء الاصطناعي، أن يكون هناك نمط جديد مطلوب - نمط يسمح للمستخدمين بالتحكم الفعلي في بياناتهم الخاصة.

دفعتهم هذه الرؤية المشتركة إلى المشاركة في تأسيس فانا. هدفهم هو إنشاء منصة ثورية لا تدافع عن سيادة البيانات للمستخدمين فحسب ، بل تضمن أيضا أن المستخدمين يمكنهم جني فوائد اقتصادية من بياناتهم. من خلال آلية مجمع سيولة البيانات المبتكرة (DLP) ونظام إثبات المساهمة ، تمكن Vana المستخدمين من المساهمة بأمان في البيانات الخاصة ، والمشاركة في الملكية ، والاستفادة من النماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على تلك البيانات ، وبالتالي تعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي التي يحركها المستخدم.

رؤية فانا حظيت بسرعة بالاعتراف في الصناعة. حتى الآن، أعلنت فانا أنها أكملت مجموع 25 مليون دولار في التمويل، بما في ذلك جولة استراتيجية بقيمة 5 ملايين دولار قادتها شركة كوينبيس فينتشرز، وجولة سلسلة A بقيمة 18 مليون دولار قادتها بارادايم، وجولة بذور بقيمة 2 مليون دولار قادتها بوليتشاين. من بين المستثمرين الملحوظين الآخرين كيسي كاروسو، باكي ماكورميك، مانيفولد، جي أس أر، وديفيانس كابيتال.

في هذا العالم حيث تعتبر البيانات هي النفط الجديد للعصر، فإن ظهور Vana بلا شك يوفر لنا فرصة هامة لاستعادة سيادة البيانات. إذا، كيف يعمل هذا المشروع الواعد؟ دعونا ننغمس سوياً في البنية التقنية لـ Vana والمفاهيم الابتكارية.

الهندسة المعمارية التقنية لفانا والفلسفة المبتكرة

الهندسة المعمارية التقنية لفانا هي نظام بيئي مصمم بدقة يهدف إلى تحقيق الديمقراطية في البيانات وتعظيم قيمتها. تشمل المكونات الأساسية لها بركة سيولة البيانات (DLP)، وآلية إثبات المساهمة، وتوافق ناغويا، وحفظ المستخدم لبياناته الشخصية، وطبقة تطبيقات لامركزية. معًا، تخلق هذه العناصر منصة مبتكرة تحمي خصوصية المستخدم بينما تُفتح القيمة المحتملة للبيانات.

1. بركة سيولة البيانات (DLP): ركيزة تثمين البيانات

يعمل بركة سيولة البيانات (DLP) كوحدة أساسية داخل شبكة Vana ويمكن مقارنته بـ "تعدين السيولة" ولكن للبيانات. يعتبر كل DLP في الأساس عقد ذكي مصمم لتجميع أنواع معينة من أصول البيانات. على سبيل المثال، حالة DLP الناجحة هي Reddit Data DAO (r/datadao)، حيث جذبت أكثر من 140،000 مستخدم من Reddit وجمعت مشاركاتهم، تعليقاتهم، وتاريخ تصويتهم.

بعد أن يرسل المستخدمون بياناتهم إلى DLP ، يمكنهم كسب رموز مميزة محددة مرتبطة ب DLP ، مثل RDAT ل Reddit Data DAO (r / datadao). لا تمثل هذه الرموز المميزة مساهمة المستخدم في مجمع البيانات فحسب ، بل تمنح أيضا حقوق الحوكمة ومزايا مشاركة الأرباح المستقبلية داخل DLP. والجدير بالذكر أن Vana تسمح لكل DLP بإصدار الرموز المميزة الخاصة بها ، مما يوفر آلية مرنة لالتقاط القيمة لأنواع مختلفة من أصول البيانات.

في نظام البيئة الخاص بـ Vana ، تتلقى أفضل 16 DLPs عملات VANA الإضافية ، مما يحفز بشكل أكبر على تشكيل ومنافسة مجموعات بيانات عالية الجودة. تحول هذه الطريقة بذكاء بيانات الأشخاص المتناثرة إلى أصول رقمية سائلة ، مما يمهد الطريق لتحقيق قيمة وسيولة البيانات.

2. دليل على المساهمة: مقياس دقيق لقيمة البيانات

دليل الإسهام هو الآلية الرئيسية لـ Vana لضمان جودة البيانات. يمكن لكل DLP تخصيص وظيفة فريدة لدليل الإسهام بناءً على احتياجاتها الخاصة. تقوم هذه الوظيفة ليس فقط بالتحقق من أصالة البيانات واكتمالها ولكن أيضًا تقييم مساهمتها في تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال ، يعتبر Proof of Contribution لـ ChatGPT Data DAO أربعة أبعاد حاسمة: المصداقية والملكية والجودة والفرادة. يتم التحقق من المصداقية عبر روابط تصدير البيانات المقدمة من OpenAI؛ يتم تأكيد الملكية من خلال التحقق من بريد المستخدمين؛ تقوم تقييم الجودة بالاستفادة من تسجيلات LLM على محادثات عشوائية مختارة؛ ويتم تحديد الفرادة من خلال حساب متجهات ميزة البيانات ومقارنتها مع البيانات الموجودة.

تضمن هذا التقييم متعدد الأبعاد أن يتم قبول البيانات عالية الجودة والقيمة فقط وتكافؤها. يعتبر دليل المساهمة أساسًا لتسعير البيانات وأساسيًا للحفاظ على جودة البيانات في النظام البيئي.

3. النجاح المشترك: ضمان جودة البيانات اللامركزية

اتفاق ناغويا هو نواة شبكة فانا، مستوحاة ومعززة من اتفاق يوما لبيتنسور. تدور هذه الآلية حول تقييم جماعي لجودة البيانات من خلال مجموعة من العقداء التحقق، وصولا إلى درجة نهائية من خلال المتوسط المرجح.

ما يميزه هو نهج "التقييم المزدوج الطبقات": لا تقوم عقد التحقق فقط بتقييم جودة البيانات ، بل إنها تقيم أيضًا سلوكيات تصنيف العقد الأخرى. يضيف ذلك طبقة من العدالة والدقة ، مما يردع عن ارتكاب المخالفات. على سبيل المثال ، إذا منحت عقدة التحقق تصنيفًا عاليًا للبيانات ذات جودة منخفضة ، يمكن للعقد الأخرى معاقبة هذا الخطأ بتصنيف تصحيحي.

كل 1800 كتلة (تقريبًا كل 3 ساعات) تمثل دورة، حيث يتم مكافأة العقداء بناءً على نقاطهم التراكمية. يحفز هذا الآلية على النزاهة بين المُحققين ويكشف بسرعة ويزيل السلوك غير الأخلاقي، مما يضمن تشغيل الشبكة بشكل صحي.

4. تخزين البيانات ذاتية الحضانة: الخط النهائي للدفاع عن الخصوصية

إحدى الابتكارات الهامة في Vana تكمن في نهجها الفريد لإدارة البيانات. في شبكة Vana ، لا تكون بيانات المستخدمين الأصلية حقًا "على السلسلة". بدلاً من ذلك ، يمكن للمستخدمين اختيار أماكن تخزينهم ، مثل Google Drive أو Dropbox أو حتى خوادم شخصية تعمل على جهاز MacBook.

عندما يقوم المستخدمون بتقديم البيانات إلى DLP، فإنهم في الأساس يقدمون عنوان URL يشير إلى البيانات المشفرة وهاش سلامة المحتوى الاختياري. يتم تسجيل هذه المعلومات في عقد تسجيل بيانات Vana. يمكن للمحققين طلب مفاتيح فك التشفير لتنزيل البيانات والتحقق منها عند الحاجة.

تتناول هذا التصميم بذكاء قضايا الخصوصية والتحكم في البيانات. يحتفظ المستخدمون بالتحكم الكامل في بياناتهم مع المشاركة في اقتصاد البيانات. وهذا لا يضمن فقط أمان البيانات ولكنه يفتح أيضًا إمكانيات لسيناريوهات تطبيق بيانات أوسع في المستقبل.

5. الطبقة التطبيقية غير المركزية: تنويع تحقيق قيمة البيانات

الطبقة العليا من Vana هي نظام بيئي للتطبيقات المفتوحة. هنا، يمكن للمطورين الاستفادة من السيولة البيانات المتراكمة في DLPs لبناء تطبيقات مبتكرة مختلفة، بينما يمكن لمساهمي البيانات استخلاص قيمة اقتصادية ملموسة من هذه التطبيقات.

على سبيل المثال، قد يقوم فريق تطوير بتدريب نموذج ذكاء اصطناعي متخصص باستخدام البيانات من Reddit Data DAO. يمكن للمستخدمين الذين ساهموا في تقديم البيانات ليستخدموا النموذج بمجرد تدريبه، وكذلك يتلقون حصة من الأرباح التي تولدها النموذج وفقًا لمساهمتهم. في الواقع، تم بالفعل تطوير مثل هذا النموذج الذكاء الاصطناعي؛ يمكن العثور على تفاصيل إضافية في المقال “التعافي من القاع: لماذا يعود الرمز القديم r/datadao في المسار الذكاء الاصطناعي إلى الحياة؟“

هذا النموذج لا يشجع فقط على تقديم مساهمات بيانات عالية الجودة ولكنه يخلق أيضًا نظامًا بيئيًا لتطوير الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل حقيقي على المستخدمين. ينتقل المستخدمون من كونهم مجرد مزودين للبيانات إلى شركاء ومستفيدين من منتجات الذكاء الاصطناعي.

من خلال هذا النهج، يقوم Vana بإعادة تشكيل منظر الاقتصاد البيانات. في هذا النموذج الجديد، ينتقل المستخدمون من مزودين passsive للبيانات إلى مشاركين نشطين وشركاء مشتركين في بناء النظام البيئي. هذا لا يخلق فقط طرقًا جديدة لاكتساب القيمة الفردية ولكنه أيضًا يضفي حيوية متجددة وابتكارًا على صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

تتناول الهندسة المعمارية التقنية لـ Vana القضايا الأساسية في اقتصاد البيانات الحالي ، مثل ملكية البيانات وحماية الخصوصية وتوزيع القيمة ، مما يمهد الطريق للابتكارات المستقبلية التي تعتمد على البيانات. مع انضمام المزيد من DAOs للبيانات إلى الشبكة وبناء تطبيقات إضافية على المنصة ، يتمتع Vana بإمكانات ليصبح البنية التحتية الأساسية للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي المتمركز واقتصاد البيانات.

ساتوري تستنت: ساحة اختبار عامة لفانا

مع إطلاق شبكة الاختبار ساتوري في 11 يونيو، قد قدمت فانا نموذجًا أوليًا لنظامها البيئي للجمهور. يعمل هذا ليس فقط كمنصة للتحقق التقني ولكن أيضًا كمعاينة لنموذج التشغيلي للشبكة الرئيسية المستقبلية. حاليًا، يقدم نظام فانا مسارات رئيسية ثلاثة للمشاركين: تشغيل العقد التكنولوجية للأدلة الاستقرارية، إنشاء أدلة استقرارية جديدة، أو تقديم البيانات إلى أدلة استقرارية قائمة للمشاركة في "تعدين البيانات".

تشغيل عقدة التحقق من DLP

يعدُّ العُقَدُ التَحقُّقِيَّةُ بُوابَاتِ شَبَكَةِ فانا، مَسْؤُولَةً عن التَّحَقُّقِ مِن جُودَةِ البَيَانَاتِ التي يُقَدِّمُهَا إِلَى DLPs. يَتَطَلَّبُ تَشْغِيلُ عُقَدِةِ التَحَقُّقِ لَيْسَ فَقَطَ الخُبْرَةَ الفَنِّيَّةَ وَلَكِنْ أَيْضًا مَوَارِدَ الحَسَابِ الكَافِيَةَ. وَفقًا لِوَثَائِقِ فانا التَّقْنِيَّةِ، الحَدُّ الأَدَنَى لمَتَطَلُّبَاتِ الأَجْهِزَةِ لعُقَدَةِ التَحَقُّقِ هُوَ نَوَاةٌ وَاحِدَةٌ للمُعَالَجِ المَركَزِيِّ، 8GB من الذَّاكِرَةِ العَشَوَائِيَّةِ، وَ10GB من تَخْزِينِ SSD عالِي السُّرْعَةِ.

يجب على المستخدمين الذين يرغبون في أن يصبحوا محققين أولاً اختيار DLP ثم التسجيل كمحقق من خلال عقد DLP الذكي. بمجرد التسجيل والموافقة ، يمكن للمحققين تشغيل أجهزة التحقق المحددة لتلك DLP. من المهم أن نلاحظ أن المحققين يمكنهم تشغيل العقد لعدة DLPs في وقت واحد ، ولكن لكل DLP متطلبات رهن مشتركة فريدة من نوعها.

إنشاء DLP جديدة

بالنسبة للمستخدمين الذين يمتلكون موارد بيانات فريدة أو أفكار مبتكرة، إنشاء DLP جديد هو خيار جذاب. يتطلب إنشاء DLP فهمًا عميقًا لبنية Vana الفنية، وخاصة آليات إثبات الإسهام وآليات التوافق ناغويا.

يجب أن يقوم مبتكرو DLP الجديد بتصميم أهداف محددة للمساهمة في البيانات وأساليب التحقق ومعلمات ال recompense. بالإضافة إلى ذلك، يحتاجون إلى تنفيذ وظيفة إثبات المساهمة التي تقيم قيمة البيانات بدقة. على الرغم من أن هذه العملية قد تكون معقدة، إلا أن Vana توفر قوالب مفصلة ووثائق لدعم المبتكرين.

المشاركة في التنقيب عن البيانات

بالنسبة لمعظم المستخدمين، تقديم البيانات إلى أنظمة حماية البيانات الحالية للمشاركة في "تعدين البيانات" قد يكون أكثر الطرق مباشرة للانخراط. حاليا، تم توصية رسميا بـ 13 نظام حماية للبيانات، تغطي مجموعة من المجالات من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي إلى بيانات التنبؤ المالي.

· Finquarium: يجمع بيانات توقعات مالية.

·GPT Data DAO: يركز على تصدير بيانات الدردشة ChatGPT.

· Reddit Data DAO: تركز على بيانات مستخدمي Reddit وقد أطلقت رسميًا.

·فولارا: تختص في جمع واستخدام بيانات تويتر.

·Flirtual: يجمع بيانات المواعدة.

·ResumeDataDAO: يركز على تصدير بيانات LinkedIn.

·SixGPT: يجمع ويدير بيانات الدردشة LLM.

· YKYR: يجمع بيانات Google Analytics.

· Sydintel: تجمع المعلومات لكشف أركان الإنترنت المظلمة.

·MindDAO: يجمع بيانات السلاسل الزمنية المتعلقة برفاهية المستخدم.

·Kleo: يبني أكثر مجموعة بيانات تاريخ تصفح شاملة على مستوى العالم.

·DataPIG: يركز على بيانات تفضيلات الاستثمار في الرموز.

· ScrollDAO: يجمع ويستخدم بيانات Instagram.

بعض هذه الـ DLPs لا تزال قيد التطوير، بينما البعض الآخر متاح بالفعل على الإنترنت، ولكن جميعها في مرحلة ما قبل التعدين. يمكن للمستخدمين تقديم البيانات رسميًا للتعدين فقط بمجرد إطلاق الشبكة الرئيسية. ومع ذلك، يمكن للمستخدمين ضمان الأهلية للمشاركة بطرق مختلفة مسبقًا. على سبيل المثال، يمكنهم المشاركة في الأنشطة التحدي الصلة في تطبيق فينا تليجرامأو قم بالتسجيل المسبق على المواقع الرسمية لكل DLP.

ملخص

ظهور ڤانا يشكل تحولاً نمطياً في اقتصاد البيانات. في موجة الذكاء الاصطناعي الحالية، أصبحت البيانات "النفط" للعصر الجديد، وتسعى ڤانا إلى إعادة صياغة النماذج لتعدين وتكرير وتوزيع هذا المورد.

عملياً، فانا تقوم ببناء حل لـ "مأساة المحاذير المشتركة" في البيانات. من خلال تصميم حافز ذكي وابتكار تكنولوجي، يحول البيانات الشخصية - التي تبدو إمدادًا لا ينضب يصعب تحويلها إلى أموال - إلى أصول رقمية قابلة للإدارة والتسعير والتداول. هذا لا يفتح فقط ممرات جديدة للمستخدمين العاديين للمشاركة في تقاسم الأرباح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ولكنه يوفر أيضًا نموذجًا محتملاً لتطوير الذكاء الاصطناعي المتمركز.

ومع ذلك، تواجه نجاح فانا العديد من عدم اليقينات. من الناحية التقنية، يجب أن تجد توازنًا بين الانفتاح والأمان؛ اقتصاديًا، يحتاج إلى إثبات أن نموذجه يمكن أن يولد قيمة مستدامة؛ واجتماعيًا، يجب عليه التعامل مع تحديات الأخلاقيات والتنظيم البيانات المحتملة.

على مستوى أعمق، تمثل فانا انعكاسًا وتحديًا للاحتكارات الحالية للبيانات ونماذج تطوير الذكاء الاصطناعي. إنها تطرح سؤالًا مهمًا: في عصر الذكاء الاصطناعي، هل نختار تعزيز الأوليجاركيات الحالية للبيانات، أم نحاول بناء بيئة بيانات أكثر انفتاحًا وعدالة وتنوعًا؟

بغض النظر عما إذا كانت فانا ستنجح في نهاية المطاف ، فإن ظهورها يوفر لنا نافذة لإعادة التفكير في قيمة البيانات ، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي ، والابتكار التكنولوجي. في المستقبل ، قد تصبح مشاريع مثل Vana جسورا حيوية تربط مثل Web3 بالحقائق الذكاء الاصطناعي ، وتوجه المرحلة التالية من التنمية الاقتصادية الرقمية.

تنصل:

1. يتم استنساخ هذه المقالة من [ BlockBeats], ينتمي حق الطبع إلى الكاتب الأصلي [تفكير غريبإذا كان لديك أي اعتراضات على إعادة النشر ، يرجى التواصل معبوابة تعلمالفريق، وسيتولى الفريق ذلك في أقرب وقت ممكن وفقًا للإجراءات ذات الصلة.

2. إخلاء المسؤولية: تعبر وجهات النظر والآراء المعبر عنها في هذه المقالة عن آراء الكاتب فقط ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.

3. تترجم النسخ الأخرى للمقال من قبل فريق تعلم Gate ولم يتم الإشارة إليها.Gate.ioقد لا يتم تكرار أو توزيع أو نسخ المقالة المترجمة.