Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao các phương tiện truyền thông xã hội như Reddit và X (trước đây là Twitter) lại miễn phí sử dụng chưa? Câu trả lời nằm ở các bài đăng bạn tạo, lượt thích bạn nhấp và thậm chí là thời gian bạn ở trên đó mỗi ngày.

Ngày xửa ngày xưa, các nền tảng này bán sự chú ý của bạn như một mặt hàng cho các nhà quảng cáo. Bây giờ, họ đã tìm thấy một người mua lớn hơn - các công ty AI. Có thông tin cho rằng chỉ cần một thỏa thuận cấp phép dữ liệu giữa Reddit và Google có thể mang lại cho Reddit 60 triệu đô la doanh thu mỗi năm. Và khối tài sản khổng lồ này không liên quan gì đến bạn và tôi với tư cách là người tạo ra dữ liệu.

Điều đáng lo ngại hơn là AI được đào tạo bằng dữ liệu của chúng ta có thể thay thế công việc của chúng ta trong tương lai. Mặc dù AI cũng có thể tạo ra việc làm mới, nhưng hiệu ứng tập trung của cải do độc quyền dữ liệu này gây ra chắc chắn đã làm trầm trọng thêm bất bình đẳng xã hội. Có vẻ như chúng ta đang trượt vào một thế giới mạng do một số ít gã khổng lồ công nghệ kiểm soát.

Vậy, với tư cách là những người bình thường, làm thế nào chúng ta có thể bảo vệ lợi ích của mình trong kỷ nguyên AI này? Sau khi AI trỗi dậy, nhiều người coi blockchain là tuyến phòng thủ cuối cùng để con người chống lại AI. Dựa trên loại suy nghĩ này mà một số nhà đổi mới bắt đầu khám phá các giải pháp. Họ đề xuất: Đầu tiên, chúng ta phải giành lại quyền sở hữu và quyền kiểm soát dữ liệu của chính mình; thứ hai, chúng ta phải sử dụng dữ liệu này để cùng nhau đào tạo một mô hình AI thực sự phục vụ những người bình thường.

Ý tưởng này có vẻ lý tưởng, nhưng lịch sử cho chúng ta biết rằng mọi cuộc cách mạng công nghệ đều bắt đầu bằng một ý tưởng "điên rồ". Ngày nay, một dự án chuỗi công khai mới có tên "Vana" đang biến ý tưởng này thành hiện thực. Là mạng thanh khoản dữ liệu phi tập trung đầu tiên, Vana cố gắng chuyển đổi dữ liệu của bạn thành các mã thông báo được lưu hành tự do và do đó thúc đẩy việc hiện thực hóa trí tuệ nhân tạo phi tập trung thực sự do người dùng kiểm soát.

Người sáng lập và nguồn gốc dự án của Vana

Trên thực tế, sự ra đời của Vana có thể bắt nguồn từ một lớp học tại Phòng thí nghiệm truyền thông của Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT). Tại đó, hai người trẻ muốn thay đổi thế giới - Anna Kazlauskas và Art Abal - đã gặp nhau.

Trái: Anna Kazlauskas; Phải: Art Abal

Anna Kazlauskas chuyên ngành khoa học máy tính và kinh tế tại MIT, và cô bắt đầu quan tâm đến dữ liệu và tiền điện tử từ năm 2015. Vào thời điểm đó, cô đã tham gia vào quá trình khai thác Ethereum ban đầu, điều này khiến cô nhận thức sâu sắc về tiềm năng của công nghệ phi tập trung. Sau đó, Anna đã tiến hành nghiên cứu dữ liệu tại các tổ chức tài chính quốc tế như Cục Dự trữ Liên bang, Ngân hàng Trung ương Châu Âu và Ngân hàng Thế giới, điều này khiến cô nhận ra rằng trong thế giới tương lai, dữ liệu sẽ trở thành một hình thức tiền tệ mới.

Cùng lúc đó, Art Abal học thạc sĩ về chính sách công tại Đại học Harvard và tiến hành nghiên cứu chuyên sâu về đánh giá tác động dữ liệu tại Trung tâm Khoa học và Quan hệ Quốc tế Belfer. Trước khi gia nhập Vana, Art đã lãnh đạo các phương pháp thu thập dữ liệu sáng tạo tại Appen, một nhà cung cấp dữ liệu đào tạo AI, nơi đã có những đóng góp quan trọng vào sự ra đời của nhiều công cụ AI tạo sinh ngày nay. Những hiểu biết sâu sắc của ông về đạo đức dữ liệu và trách nhiệm của AI đã truyền cho Vana một ý thức mạnh mẽ về trách nhiệm xã hội.

Khi Anna và Art gặp nhau trong một khóa học tại MIT Media Lab, họ nhanh chóng phát hiện ra rằng họ có chung niềm đam mê với việc dân chủ hóa dữ liệu và quyền dữ liệu của người dùng. Họ nhận ra rằng để thực sự giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu dữ liệu và tính công bằng của AI, cần có một mô hình mới - một hệ thống cho phép người dùng thực sự kiểm soát dữ liệu của chính họ.

Chính tầm nhìn chung này đã dẫn họ đến việc đồng sáng lập Vana. Mục tiêu của họ là xây dựng một nền tảng mang tính cách mạng không chỉ đấu tranh cho chủ quyền dữ liệu của người dùng mà còn đảm bảo rằng người dùng có thể thu được lợi ích kinh tế từ dữ liệu của chính họ. Thông qua cơ chế DLP (Data Liquidity Pool) sáng tạo và hệ thống Proof of Contribution, Vana cho phép người dùng đóng góp dữ liệu riêng tư một cách an toàn, cùng sở hữu và hưởng lợi từ các mô hình AI được đào tạo bằng dữ liệu này, do đó thúc đẩy sự phát triển của AI do người dùng dẫn dắt.

Tầm nhìn của Vana đã nhanh chóng được ngành công nghiệp công nhận. Tính đến thời điểm hiện tại, Vana đã thông báo rằng họ đã hoàn tất tổng cộng 25 triệu đô la Mỹ trong quá trình tài trợ, bao gồm vòng tài trợ chiến lược trị giá 5 triệu đô la Mỹ do Coinbase Ventures dẫn đầu, vòng tài trợ Series A trị giá 18 triệu đô la Mỹ do Paradigm dẫn đầu và vòng tài trợ hạt giống trị giá 2 triệu đô la Mỹ do Polychain dẫn đầu. Các nhà đầu tư nổi tiếng khác bao gồm Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR, DeFiance Capital, v.v.

Trong một thế giới mà dữ liệu là dầu mỏ mới, sự xuất hiện của Vana chắc chắn mang đến cho chúng ta một cơ hội quan trọng để giành lại chủ quyền dữ liệu. Vậy, dự án đầy hứa hẹn này hoạt động như thế nào? Hãy cùng xem xét sâu hơn về kiến trúc kỹ thuật và những ý tưởng sáng tạo của Vana.

Kiến trúc kỹ thuật và những ý tưởng sáng tạo của Vana

Kiến trúc kỹ thuật của Vana là một hệ sinh thái được thiết kế cẩn thận nhằm dân chủ hóa dữ liệu và tối đa hóa giá trị của dữ liệu. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm các nhóm thanh khoản dữ liệu (DLP), cơ chế bằng chứng đóng góp, sự đồng thuận Nagoya, dữ liệu do người dùng tự lưu trữ và lớp ứng dụng phi tập trung. Cùng nhau, các yếu tố này xây dựng nên một nền tảng sáng tạo giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và mở khóa giá trị tiềm năng của dữ liệu.

1. Nhóm thanh khoản dữ liệu (DLP): Nền tảng của giá trị dữ liệu

Nhóm thanh khoản dữ liệu là đơn vị cơ bản của mạng Vana, có thể hiểu là phiên bản dữ liệu của "khai thác thanh khoản". Mỗi DLP về cơ bản là một hợp đồng thông minh được thiết kế riêng để tổng hợp một loại tài sản dữ liệu cụ thể. Ví dụ: Reddit Data DAO (r/datadao) là một trường hợp DLP thành công đã thu hút hơn 140.000 người dùng Reddit tham gia. Nó tổng hợp các bài đăng, bình luận và lịch sử bỏ phiếu của người dùng trên Reddit.

Sau khi người dùng gửi dữ liệu đến DLP, họ có thể nhận được phần thưởng cho các mã thông báo cụ thể của DLP. Ví dụ: mã thông báo cụ thể của Reddit Data DAO (r/datadao) là RDAT. Các mã thông báo này không chỉ đại diện cho đóng góp của người dùng vào nhóm dữ liệu mà còn trao cho người dùng quyền quản lý DLP và quyền phân phối lợi nhuận trong tương lai. Điều đáng chú ý là Vana cho phép mỗi DLP phát hành mã thông báo riêng của mình, điều này cung cấp cơ chế nắm bắt giá trị linh hoạt hơn cho các loại tài sản dữ liệu khác nhau.

Trong hệ sinh thái của Vana, 16 DLP hàng đầu cũng có thể nhận được phần thưởng phát hành token VANA bổ sung, điều này thúc đẩy hơn nữa sự hình thành và cạnh tranh của các nhóm dữ liệu chất lượng cao. Theo cách này, Vana khéo léo chuyển đổi dữ liệu cá nhân phân tán thành tài sản kỹ thuật số thanh khoản, đặt nền tảng cho giá trị và tính thanh khoản của dữ liệu.

2. Bằng chứng đóng góp: Đo lường chính xác giá trị dữ liệu

Bằng chứng đóng góp là cơ chế chính để Vana đảm bảo chất lượng dữ liệu. Mỗi DLP có thể tùy chỉnh một chức năng bằng chứng đóng góp duy nhất dựa trên các đặc điểm riêng của mình. Chức năng này không chỉ xác minh tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu mà còn đánh giá sự đóng góp của dữ liệu vào việc cải thiện hiệu suất của mô hình AI.

Lấy ChatGPT Data DAO làm ví dụ, bằng chứng đóng góp của nó bao gồm bốn chiều chính: tính xác thực, quyền sở hữu, chất lượng và tính duy nhất. Tính xác thực được đảm bảo bằng cách xác minh liên kết xuất dữ liệu do OpenAI cung cấp; quyền sở hữu được xác minh qua email của người dùng; đánh giá chất lượng được chấm điểm bởi LLM cho các cuộc trò chuyện được lấy mẫu ngẫu nhiên; tính duy nhất được xác định bằng cách tính toán vectơ đặc trưng của dữ liệu và so sánh với dữ liệu hiện có.

Đánh giá đa chiều này đảm bảo rằng chỉ những dữ liệu có giá trị và chất lượng cao mới được chấp nhận và thưởng. Bằng chứng đóng góp không chỉ là cơ sở để định giá dữ liệu mà còn là sự đảm bảo quan trọng để duy trì chất lượng dữ liệu của toàn bộ hệ sinh thái.

3. Nagoya Consensus: Đảm bảo chất lượng dữ liệu phi tập trung

Nagoya Consensus là trái tim của Vana Network, dựa trên và cải thiện Yuma Consensus của Bittensor. Ý tưởng cốt lõi của cơ chế này là đánh giá chung chất lượng dữ liệu thông qua một nhóm các nút xác minh và sử dụng trung bình có trọng số để có được điểm cuối cùng.

Điều sáng tạo hơn là nút xác minh không chỉ đánh giá dữ liệu mà còn chấm điểm hành vi chấm điểm của các nút xác minh khác. Cơ chế "đánh giá hai cấp" này cải thiện đáng kể tính công bằng và độ chính xác của hệ thống. Ví dụ: nếu một nút xác minh chấm điểm cao cho một phần dữ liệu rõ ràng là chất lượng thấp, các nút khác sẽ chấm điểm trừng phạt cho hành vi không phù hợp này.

Cứ sau 1.800 khối (khoảng 3 giờ) theo chu kỳ, hệ thống sẽ phân bổ phần thưởng tương ứng cho nút xác minh dựa trên điểm toàn diện trong khoảng thời gian này. Cơ chế này không chỉ khuyến khích nút xác minh duy trì tính trung thực mà còn nhanh chóng xác định và loại bỏ hành vi xấu, do đó duy trì hoạt động lành mạnh của toàn bộ mạng.

4. Lưu trữ dữ liệu không lưu ký: tuyến phòng thủ cuối cùng để bảo vệ quyền riêng tư

Một trong những cải tiến lớn của Vana là phương pháp quản lý dữ liệu độc đáo. Trong mạng Vana, dữ liệu gốc của người dùng chưa bao giờ thực sự "trên chuỗi", mà người dùng tự chọn vị trí lưu trữ, chẳng hạn như Google Drive, Dropbox hoặc thậm chí là máy chủ cá nhân chạy trên Macbook.

Khi người dùng gửi dữ liệu đến DLP, họ thực sự chỉ cung cấp một URL trỏ đến dữ liệu được mã hóa và một hàm băm toàn vẹn nội dung tùy chọn. Thông tin này được ghi lại trong hợp đồng sổ đăng ký dữ liệu của Vana. Khi người xác minh cần truy cập dữ liệu, họ sẽ yêu cầu khóa giải mã, sau đó tải xuống và giải mã dữ liệu để xác minh.

Thiết kế này giải quyết khéo léo vấn đề về quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu. Người dùng luôn duy trì toàn quyền kiểm soát dữ liệu của riêng họ trong khi vẫn có thể tham gia vào nền kinh tế dữ liệu. Điều này không chỉ đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu mà còn mở ra khả năng ứng dụng dữ liệu trong nhiều tình huống hơn trong tương lai.

5. Lớp ứng dụng phi tập trung: Hiện thực hóa giá trị dữ liệu đa dạng

Lớp trên cùng của Vana là hệ sinh thái ứng dụng mở. Tại đây, các nhà phát triển có thể sử dụng tính thanh khoản dữ liệu do DLP tích lũy để xây dựng nhiều ứng dụng sáng tạo khác nhau và những người đóng góp dữ liệu có thể thu được giá trị kinh tế thực tế từ các ứng dụng này.

Ví dụ, một nhóm phát triển có thể đào tạo một mô hình AI chuyên biệt dựa trên dữ liệu của Reddit Data DAO. Người dùng tham gia đóng góp dữ liệu không chỉ có thể sử dụng mô hình sau khi đào tạo mà còn có thể nhận được thu nhập do mô hình tạo ra theo tỷ lệ đóng góp tương ứng của họ. Trên thực tế, một mô hình AI như vậy đã được phát triển. Để biết chi tiết, vui lòng đọc "Bottoming out, why did the old AI track currency r/datadao come back to life?".

Mô hình này không chỉ khuyến khích đóng góp nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn mà còn tạo ra một hệ sinh thái phát triển AI thực sự do người dùng dẫn dắt. Người dùng đã chuyển đổi từ những nhà cung cấp dữ liệu đơn thuần thành những người đồng sở hữu và hưởng lợi từ các sản phẩm AI.

Theo cách này, Vana đang định hình lại nền kinh tế dữ liệu. Trong mô hình mới này, người dùng đã chuyển đổi từ những nhà cung cấp dữ liệu thụ động thành những người xây dựng hệ sinh thái chủ động, tham gia và cùng hưởng lợi. Điều này không chỉ tạo ra các kênh mới để cá nhân có được giá trị mà còn truyền sức sống và sự đổi mới mới vào toàn bộ ngành AI.

Kiến trúc kỹ thuật của Vana không chỉ giải quyết các vấn đề cốt lõi trong nền kinh tế dữ liệu hiện tại, chẳng hạn như quyền sở hữu dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và phân phối giá trị, mà còn mở đường cho sự đổi mới dựa trên dữ liệu trong tương lai. Khi ngày càng có nhiều DAO dữ liệu tham gia mạng lưới và ngày càng có nhiều ứng dụng được xây dựng trên nền tảng, Vana có tiềm năng trở thành cơ sở hạ tầng cho thế hệ AI phi tập trung và nền kinh tế dữ liệu tiếp theo.

Satori Testnet: Sân thử nghiệm công khai của Vana

Với việc ra mắt testnet Satori vào ngày 11 tháng 6, Vana đã trình bày nguyên mẫu hệ sinh thái của mình cho công chúng. Đây không chỉ là nền tảng để xác minh kỹ thuật mà còn là bản xem trước về chế độ hoạt động của mạng chính trong tương lai. Hiện tại, hệ sinh thái Vana cung cấp ba con đường chính cho những người tham gia: chạy một nút xác minh DLP, tạo một DLP mới hoặc gửi dữ liệu đến một DLP hiện có để tham gia vào "khai thác dữ liệu".

Chạy nút xác minh DLP

Nút xác minh là người gác cổng của mạng Vana, chịu trách nhiệm xác minh chất lượng dữ liệu được gửi đến DLP. Việc chạy nút xác minh không chỉ đòi hỏi khả năng kỹ thuật mà còn cần đủ tài nguyên điện toán. Theo tài liệu kỹ thuật của Vana, yêu cầu phần cứng tối thiểu cho một nút xác minh là 1 lõi CPU, 8GB RAM và 10GB dung lượng lưu trữ SSD tốc độ cao.

Người dùng quan tâm đến việc trở thành người xác thực trước tiên cần chọn một DLP rồi đăng ký làm người xác thực thông qua hợp đồng thông minh của DLP đó. Sau khi đăng ký được chấp thuận, người xác thực có thể chạy một nút xác thực dành riêng cho DLP đó. Cần lưu ý rằng người xác thực có thể chạy các nút cho nhiều DLP cùng một lúc, nhưng mỗi DLP có yêu cầu đặt cược tối thiểu riêng.

Tạo DLP mới

Tạo DLP mới là một lựa chọn hấp dẫn đối với người dùng có tài nguyên dữ liệu độc đáo hoặc ý tưởng sáng tạo. Việc tạo DLP đòi hỏi phải hiểu sâu sắc về kiến trúc kỹ thuật của Vana, đặc biệt là Bằng chứng đóng góp và Cơ chế đồng thuận Nagoya.

Người tạo DLP mới cần thiết kế các mục tiêu đóng góp dữ liệu, phương pháp xác minh và tham số phần thưởng cụ thể. Đồng thời, họ cũng cần triển khai chức năng bằng chứng đóng góp có thể đánh giá chính xác giá trị của dữ liệu. Mặc dù quá trình này phức tạp, Vana cung cấp các mẫu chi tiết và hỗ trợ tài liệu.

Tham gia khai thác dữ liệu

Đối với hầu hết người dùng, việc gửi dữ liệu đến một DLP hiện có để tham gia "khai thác dữ liệu" có thể là cách trực tiếp nhất để tham gia. Hiện tại, 13 DLP đã được khuyến nghị chính thức, bao gồm nhiều lĩnh vực từ dữ liệu phương tiện truyền thông xã hội đến dữ liệu dự đoán tài chính.

· Finquarium: Thu thập dữ liệu dự đoán tài chính.

· GPT Data DAO: Tập trung vào xuất dữ liệu trò chuyện ChatGPT.

· Reddit Data DAO: Tập trung vào dữ liệu người dùng Reddit và đã được ra mắt chính thức.

· Volara: Tập trung vào việc thu thập và sử dụng dữ liệu Twitter.

· Flirtual: Thu thập dữ liệu hẹn hò.

· ResumeDataDAO: Tập trung vào xuất dữ liệu LinkedIn.

· SixGPT: Thu thập và quản lý dữ liệu trò chuyện LLM.

· YKYR: Thu thập dữ liệu Google Analytics.

· Sydintel: Tiết lộ những góc tối của Internet thông qua thông tin tình báo do cộng đồng đóng góp.

· MindDAO: Thu thập dữ liệu chuỗi thời gian liên quan đến mức độ hài lòng của người dùng.

· Kleo: Xây dựng tập dữ liệu lịch sử duyệt web toàn diện nhất thế giới.

· DataPIG: Tập trung vào dữ liệu sở thích đầu tư mã thông báo.

· ScrollDAO: Thu thập và sử dụng dữ liệu Instagram.

Một số DLP này vẫn đang trong quá trình phát triển, trong khi một số khác đã được ra mắt, nhưng tất cả đều đang trong giai đoạn tiền khai thác. Bởi vì chỉ sau khi mạng chính được ra mắt, người dùng mới có thể chính thức gửi dữ liệu để khai thác. Tuy nhiên, giờ đây, người dùng có thể khóa trước các điều kiện tham gia của mình theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ: người dùng có thể tham gia các hoạt động thử thách liên quan trong Ứng dụng Vana Telegram hoặc đăng ký trước trên các trang web chính thức của nhiều DLP khác nhau.

Tóm tắt

Sự xuất hiện của Vana đánh dấu sự thay đổi mô hình trong nền kinh tế dữ liệu. Trong làn sóng AI hiện tại, dữ liệu đã trở thành "dầu mỏ" của kỷ nguyên mới và Vana đang cố gắng định hình lại mô hình khai thác, tinh chế và phân phối tài nguyên này.

Về bản chất, Vana đang xây dựng một phiên bản dữ liệu của giải pháp "bi kịch của công chúng". Thông qua thiết kế khuyến khích thông minh và đổi mới công nghệ, nó biến dữ liệu cá nhân, một nguồn tài nguyên dường như vô hạn nhưng khó kiếm tiền, thành một tài sản kỹ thuật số có thể quản lý, định giá và giao dịch được. Điều này không chỉ mở ra những cách mới để người dùng thông thường tham gia vào việc phân phối cổ tức AI mà còn cung cấp một bản thiết kế khả thi cho sự phát triển của AI phi tập trung.

Tuy nhiên, thành công của Vana vẫn phải đối mặt với nhiều điều không chắc chắn. Về mặt kỹ thuật, nó cần tìm được sự cân bằng giữa tính cởi mở và bảo mật; về mặt kinh tế, nó cần chứng minh rằng mô hình của mình có thể tạo ra giá trị bền vững; về mặt xã hội, nó cũng cần giải quyết các thách thức tiềm ẩn về đạo đức dữ liệu và quy định.

Ở cấp độ sâu hơn, Vana đại diện cho sự phản ánh và thách thức đối với mô hình phát triển AI và độc quyền dữ liệu hiện tại. Nó đặt ra một câu hỏi quan trọng: Trong kỷ nguyên AI, chúng ta có nên tiếp tục củng cố độc quyền dữ liệu hiện tại hay cố gắng xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu cởi mở, công bằng và đa dạng hơn?

Cho dù Vana cuối cùng có thành công hay không, sự xuất hiện của nó sẽ mở ra cho chúng ta một cơ hội để suy nghĩ lại về giá trị dữ liệu, đạo đức AI và đổi mới công nghệ. Trong tương lai, các dự án như Vana có thể trở thành cầu nối quan trọng kết nối lý tưởng Web3 và thực tế AI, đồng thời chỉ ra con đường cho giai đoạn phát triển tiếp theo của nền kinh tế kỹ thuật số.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia