Дані - це цифрове золото в цьому віці, де увага зосереджена в Інтернеті. Світовий середній час екрану у 2024 році становить 6 годин і 40 хвилин на день, що є збільшенням порівняно з попередніми роками. У Сполучених Штатах середній показник ще вище - 7 годин і 3 хвилини щоденно.

З таким рівнем залученості генерується вражаючий обсяг даних - щодня у 2024 році створюється 328,77 мільйонів терабайтів. Це приблизно 0,4 зеттабайта (ZB) на день, якщо враховувати всі нові, захоплені, скопійовані або спожиті дані.

Проте, незважаючи на величезну кількість даних, які щодня виробляються та споживаються, користувачі володіють дуже малою частиною цих даних:

• Соціальні мережі: Дані на платформах, таких як Twitter, Instagram та інші, контролюються компаніями, навіть якщо їх створюють користувачі.
• Інтернет речей (ІоТ): Дані з розумних пристроїв часто належать виробнику пристрою або постачальнику послуг, якщо інше не передбачено конкретними угодами.
• Дані про стан здоров'я: Хоча особи мають права на свої медичні записи, більшість даних з додатків для здоров'я або гаджетів контролюються компаніями, які надають ці послуги.

Крипто та соціальні дані

У криптовалюті ми бачили зростання@_kaitoai , який індексує соціальні дані в Twitter та перетворює їх на корисні дані по настрою для проектів, KOLs та мислителів. Слова "yap" та "mindshare" стали популярними завдяки команді Kaito через їхні експертні навички з ростового хакінгу (з їхніми популярними інформаційними панелями mindshare & yapper) та здатність привертати органічний інтерес в Crypto Twitter.

«Yap» має на меті стимулювати створення якісного контенту в Twitter, але багато питань залишаються без відповіді:

• Як саме оцінюються “точно” затишки?
• Чи отримуєте ви додатковий yap за згадування Kaito?
• Чи дійсно Kaito винагороджує якісний контент, чи він вподобає контроверсійні гарячі тези?

Помимо социальных данных, обсуждения вокруг владения данными, конфиденциальности и прозрачности набирают обороты. С быстрыми темпами развития искусственного интеллекта возникают новые вопросы: кому принадлежат данные, используемые для обучения моделей искусственного интеллекта? Кто получает выгоду от результатов, полученных благодаря искусственному интеллекту?

Ці питання ставлять відповідну основу для зростання шарів даних Web3 - перехід до екосистеми децентралізованих даних у власності користувача.

Поява шарів даних

У Web3 існує зростаюча екосистема шар даних, протоколів і інфраструктури, спрямована на забезпечення особистої суверенності даних - ідея надання індивідам більшого контролю над їх даними з можливістю монетизації.

1. Вана

@vanaОсновна місія полягає в тому, щоб надати користувачам контроль над їхніми даними, особливо в контексті штучного інтелекту, де дані є безцінними для навчання моделей.

Vana представляє DataDAOs, управліні спільнотою сутності, де користувачі об'єднують свої дані для колективної користі. Кожен DataDAO спрямований на певний набір даних:

• r/datadao: Спрямовано на дані користувачів Reddit, що дозволяє користувачам контролювати та монетизувати свої внески.
• Volara: Займається даними Twitter, що дозволяє користувачам скористатися своєю активністю в соціальних мережах.
• DNA DAO: Спрямований на управління генетичними даними з урахуванням конфіденційності та власності.

Vana токенізує дані в торговий актив під назвою "DLP". Кожен DLP агрегує дані для конкретної галузі, і користувачі можуть ставити токени в ці пули для отримання винагороди, причому кращі пули винагороджуються на основі підтримки спільноти та якості даних.

Особливість Vana полягає у простоті внесення даних. Користувачі просто:

1. Оберіть DataDAO
2. Об'єднайте свої дані безпосередньо через інтеграцію API або завантажте їх вручну
3. Заробляйте токени DataDAO та $VANAяк винагороди

2. Протокол Ocean

@oceanprotocol - це децентралізований ринок даних, який дозволяє постачальникам даних поділитися, продати або ліцензувати свої дані, тоді як споживачі отримують доступ до них для штучного інтелекту та досліджень.

Ocean Protocol використовує «дататокени» (ERC-20 токени) для представлення прав доступу до наборів даних, що дозволяє постачальникам даних монетизувати свої дані, зберігаючи контроль над умовами доступу.

Типи даних, що торгуються на Ocean:

• Публічні дані: відкриті набори даних, такі як інформація про погоду, демографічні дані або історичні дані про акції - цінні для навчання та досліджень штучного інтелекту.
• Особисті дані: медичні записи, фінансові транзакції, дані датчиків Інтернету речей або персоналізовані дані користувачів — вимагають жорсткого контролю над конфіденційністю.

Compute-to-Data є ще однією ключовою функцією Ocean, що дозволяє виконувати обчислення на даних без їх переміщення, забезпечуючи конфіденційність та безпеку для чутливих наборів даних.

3. Маса

@getmasafiзосереджений на створенні відкритого шару для навчальних даних штучного інтелекту, що забезпечує в режимі реального часу високоякісні та доступні за ціною дані для агентів та розробників інтелектуальних систем.

Masa запустила дві підмережі в мережі Bittensor:

• Підмережа 42 (SN42): Агрегує та обробляє мільйони щоденних записів, служить основою для розвитку штучного інтелекту та додатків.
• Підмережа 59 (SN59) - "AI Agent Arena": конкурентне середовище, де штучні інтелектуальні агенти, що працюють на реальні дані з SN42, змагаються за $TAOемісії на основі показників продуктивності, таких як популярність, залученість користувачів та саморозвиток.

Masa співпрацює з@virtuals_io, надаючи віртуальним агентам можливості отримувати дані в режимі реального часу. Також було запущено $TAOCAT, демонструючи свої можливості (зараз на Binance Alpha).

4. Відкритий рахунок

@OpenledgerHQ створює блокчейн, спеціально розроблений для даних, зокрема для додатків штучного інтелекту та машинного навчання, забезпечуючи безпечне, децентралізоване та перевірене управління даними.

Основні моменти:

• Datanets: Спеціалізовані мережі збору даних в межах OpenLedger, які збирають і збагачують реальні дані для застосування штучного інтелекту.
• SLM: Штучні інтелектуальні моделі, спеціально розроблені для певних галузей або застосувань. Ідея полягає в тому, щоб надавати моделі, які не тільки є більш точними для конкретних випадків використання, але й відповідають вимогам конфіденційності та менше схильні до упередженостей, які властиві загальній моделі
• Перевірка даних: забезпечує точність та надійність даних, що використовуються для тренування спеціалізованих мовних моделей (СММ), які є точними та надійними для конкретних випадків використання.

Попит на дані для тренування штучного інтелекту

Попит на високоякісні дані для підтримки штучного інтелекту та автономних агентів стрімко зростає. Поза початковим навчанням агенти штучного інтелекту потребують поточних даних для постійного навчання та адаптації.

Ключові виклики та можливості:

• Якість даних перед кількістю: моделі штучного інтелекту потребують високоякісних, різноманітних та відповідних даних, щоб уникнути упередженості чи поганої продуктивності.
• Суверенітет даних та конфіденційність: Як бачимо на прикладі Вана, є тиск на монетизацію даних, що належать користувачеві, що може перетворити спосіб отримання даних для тренування штучного інтелекту.
• Синтетичні дані: з питань конфіденційності синтетичні дані набирають популярність як спосіб навчання моделей штучного інтелекту, зменшуючи етичні проблеми.
• Ринок даних: Зростання даних ринків (централізованих та децентралізованих) створює економіку, де дані є торговим активом.
• Штучний інтелект для управління даними: тепер ШІ використовується для управління, очищення та покращення наборів даних, що покращує якість даних для навчання ШІ.

З посиленням автономності штучних інтелектуальних агентів їх здатність отримувати та обробляти дані реального часу високої якості визначатиме їх ефективність. Цей зростаючий попит призвів до з'яви ринків даних, специфічних для штучних інтелектуальних агентів, де як люди, так і штучні інтелектуальні агенти можуть користуватися високоякісними даними штучного інтелекту.

Ринок даних Web3 агентів

• @cookiedotfunоб'єднує соціальний настрій штучного інтелекту та даних, пов'язаних з токенами, перетворюючи їх в дієві висновки для людини та штучного інтелекту.
• API Cookie DataSwarm дозволяє AI-агентам отримувати доступ до актуальних високоякісних даних для отримання інформації, пов'язаної з торгівлею - одного з найбільш популярних випадків використання в криптовалюті.
• Cookie може похвалитися 200 тис. активних користувачів на місяць та 20 тис. активних користувачів на день, що робить його одним з найбільших інтернет-агентів даних у світі з штучним інтелектом. $COOKIEв центрі.

Інші ключові учасники:

• @GoatIndexAIзосереджується на інсайтах екосистеми Solana.
• @Decentralisedcoспеціалізується на нішевих панелях інформації, таких як репозиторії GitHub та аналітика, специфічна для проекту.

Завершення Частини 1

Це лише початок. Частина 2 заглибиться глибше в:

• Змінюючіся виклики та можливості в галузі даних економіки
• Роль синтетичних даних у тренуванні штучного інтелекту
• Проблеми конфіденційності даних та шляхи їх вирішення
• Майбутнє децентралізованого навчання штучного інтелекту

Хто контролюватиме дані, визначатиме майбутнє, а проєкти, що будуватимуться в цьому секторі, визначатимуть, як дані, якими володіють, діляться та монетизують в епоху штучного інтелекту. Оскільки попит на високоякісні дані продовжує зростати, гонка за створення більш прозорої економіки даних, що належить користувачам, тільки починається.

Залишайтеся на зв'язку для частини 2!

Особиста замітка: Дякую за читання! Якщо ви в Crypto AI і хочете підключитися, не соромтеся написати мені DM.

Якщо ви бажаєте запропонувати проект, будь ласка, скористайтесь формою у моєму біо - вона має пріоритет перед особистими повідомленнями.

Повна відмова від відповідальності: цей документ призначений виключно для інформаційних та розважальних цілей. Погляди, висловлені в цьому документі, не є і не повинні тлумачитися як інвестиційні поради чи рекомендації. Отримувачі цього документу повинні робити свій власний аналіз, враховуючи свої конкретні фінансові обставини, інвестиційні цілі та рівень ризику (які не розглядаються в цьому документі) перед інвестуванням. Цей документ не є пропозицією, ні запитом на пропозицію, на купівлю або продаж будь-яких згаданих тут активів.

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю взято зX. Авторське право належить оригінальному автору [@Defi0xJeff]. Якщо є які-небудь заперечення стосовно відтворення, будь ласка, зв'яжіться зgate Learn Team, і команда обробить його відповідно до відповідних процедур.
2. Відмова від відповідальності: погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не становлять інвестиційну пораду.
3. Команда Gate Learn переклала статтю іншими мовами. Копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено, якщо про це не зазначено.