사용자 소유 데이터가 차세대 AI에 새로운 오일 전원을 공급하는 이유

이것은 AI 회사가 수확하고 싶어하는 모든 데이터입니다. 좋은 데이터 없이는 좋은 AI를 구축 할 수 없으므로 많은 사람들이 데이터를 "새 오일"으로 봅니다.

You’re swimming in data. If your health app counts your steps? That’s new data. The Oura ring that’s tracking your bio-metrics? Valuable data. Your social media posts, even the stupid jokes that got zero likes? More data.

당신은 데이터로 수영하고 있습니다. 건강 앱이 단계를 세면? 새로운 데이터입니다. 바이오 메트릭을 추적하는 oura 링? 귀중한 데이터. 당신의 소셜 미디어 게시물, 심지어 제로가 좋아하는 바보 같은 농담조차? 더 많은 데이터.

This is all data that AI companies would love to harvest. You can’t build good AI without good data, which is why many view data as the “new oil’ in the race for AI. The problem, though, is that while your data is valuable in theory, the reality is that it’s hard to monetize your own personal data, as you have no leverage as an individual. (Open AI isn’t knocking at your door to buy your old tweets.)

이것은 AI 회사가 수확하고 싶어하는 모든 데이터입니다. 당신은 좋은 데이터 없이는 좋은 AI를 구축 할 수 없기 때문에 많은 데이터가 AI 경주에서 "새로운 오일"으로 보는 많은 데이터를 볼 수 있습니다. 그러나 문제는 이론적으로는 데이터가 가치가 있지만 실제로는 개인 데이터를 수익을 창출하기가 어렵다는 것입니다.

But you do own your data. And it’s valuable… if you can somehow join forces with millions of others who also own their data. This would give you bargaining power. And that’s the mission of Vana: To create an ecosystem for user-owned data, which in turn fuels user-owned AI.

그러나 귀하는 귀하의 데이터를 소유하고 있습니다. 그리고 그것은 가치가 있습니다 ... 당신이 어떻게 든 자신의 데이터를 소유 한 수백만 명의 다른 사람들과 힘을 합칠 수 있다면. 이것은 당신에게 협상력을 줄 것입니다. 그리고 이것이 바나의 사명입니다. 사용자 소유 데이터를위한 생태계를 만들고, 이는 사용자 소유의 AI에 연료를 공급합니다.

That ecosystem involves a mix of Data DAOs (a “labor union” for data), decentralized data marketplaces, the recently launched VRC-20 token, and a new collaboration with Flower Labs to build the world’s first user-owned foundational model. (Exhibit A that Decentralized AI is creeping into the mainstream: The Vana/Flower collaboration was covered by WIRED.)

생태계에는 데이터 DAO (데이터를위한“노동 조합”), 분산 데이터 마켓 플레이스, 최근에 출시 된 VRC-20 토큰, Flower Labs와의 새로운 협력을위한 데이터가 혼합되어 있으며 세계 최초의 사용자 소유 기초 모델을 구축합니다. (탈 중앙화 된 AI가 주류로 들어오고 있음을 전시합니다. Vana/Flower Collaboration은 유선으로 덮여있었습니다.)

Anna Kazlauskas, co-founder of Vana and CEO of Open Data Labs will give a keynote at the AI Summit at Consensus 2025 discussing this vision in more detail, but she gives an overview here. And she sees the momentum shifting as more people become aware of the implications of their data and the role it plays in AI.

VANA의 공동 창립자이자 Open Data Labs의 CEO 인 Anna Kazlauskas는 Consensus 2025의 AI Summit 에서이 비전에 대해 더 자세히 논의하면서 기조 연설을 제공하지만 여기에서 개요를 제공합니다. 그리고 그녀는 더 많은 사람들이 데이터의 영향과 AI에서의 역할을 알게되면 모멘텀이 바뀌는 것을보고 있습니다.

“We're already starting to see this shift where more people realize that, ‘My data is really important for AI’ and ‘I’m actually the owner of that,’” she says, adding that she predicts in a few years there will be over 100 million users in this ecosystem. In 10 years? “World population. Above 10 billion.”Why is user-owned data so important to you?

"우리는 이미 더 많은 사람들이 '내 데이터가 AI에 정말로 중요하다'는 사실을 깨닫고 '실제로 그 소유자입니다'라는 것을 깨닫기 시작했습니다. 그녀는 몇 년 안에이 생태계에 1 억 명이 넘는 사용자가있을 것이라고 덧붙였습니다. 10 년 후? “세계 인구. 100 억 이상.”사용자 소유의 데이터가 왜 그렇게 중요한가?

Anna Kazlauskas: Most people assume data is owned by the platforms that it's sitting on, but that's not the case. In the same way that when you put your car in a parking lot, the parking lot doesn't own your car. You can always take it back. You have full ownership over it.

Anna Kazlauskas : 대부분의 사람들은 데이터가 앉아있는 플랫폼이 소유하고 있다고 가정하지만 그렇지 않습니다. 자동차를 주차장에 넣을 때 주차장이 자동차를 소유하지 않은 것과 같은 방식으로. 언제든지 다시 가져갈 수 있습니다. 당신은 그것에 대한 완전한 소유권이 있습니다.

And there's a huge amount of money being made today, mostly by big tech companies, off of that data, but users are the legal owners. So I think it's important that we restore that ownership, both from a user perspective and from a developer's perspective.

그리고 오늘날 대부분의 대기업 회사가 그 데이터에서 많은 돈을 벌고 있지만 사용자는 법률 소유자입니다. 따라서 사용자 관점과 개발자의 관점에서 소유권을 복원하는 것이 중요하다고 생각합니다.

Can you connect the dots of how this helps developers?

이것이 개발자에게 도움이되는 점의 점을 연결할 수 있습니까?

As a developer, especially in an AI world, having access to the right data is really important. And it's super hard to do right now, because most of the data is locked up within the walled gardens of big tech. So many of my really smart friends who do stuff in AI go work at the big labs, because that's where the data is and that’s where the compute is. But that doesn't have to be the case.

개발자, 특히 AI 세계에서 올바른 데이터에 액세스하는 것이 정말 중요합니다. 대부분의 데이터가 Big Tech의 벽으로 둘러싸인 정원에 잠겨 있기 때문에 지금 당장하기가 매우 어렵습니다. AI에서 물건을하는 많은 똑똑한 친구들 중 많은 사람들이 큰 실험실에서 일합니다. 왜냐하면 데이터가있는 곳이기 때문에 컴퓨팅이있는 곳이기 때문입니다. 그러나 그것이 사실 일 필요는 없습니다.

How do Data DAOs fit into this vision exactly?

데이터 가이 비전에 정확히 어떻게 맞습니까?

So a DataDAO is kind of like a labor union for data. Where basically you have a large group of people who pool their data together, and then can make collective decisions over what happens to that data.

따라서 Datadao는 데이터를위한 노동 조합과 비슷합니다. 기본적으로 데이터를 모으는 많은 사람들이 있는데, 그 데이터에 어떤 일이 발생하는지에 대한 집단적 결정을 내릴 수 있습니다.

The reason why that's important is that your data, on its own, is not that useful, right? It's much more useful when there's a big pool of it. When there’s enough of it to train an AI model.

그것이 중요한 이유는 데이터 자체가 그다지 유용하지 않기 때문입니다. 큰 수영장이있을 때 훨씬 더 유용합니다. AI 모델을 훈련시키기에 충분한 경우.

What are some of the Data DAOs you’re most excited by?

당신이 가장 흥분하는 데이터 daos는 무엇입니까?

There are a few in the health space that are really interesting. There's an early one that's actually doing full exports of patient medical records, which I think can really help advance a lot of research in the space. There's some related to biometrics, sleep, and health. There’s one with the DLP [Driver Loyalty Program] Labs; they’re building car data. And within their data-set, the Tesla data is really interesting because most people think about Tesla as valuable because they have a data lead, actually the users can get a lot of that data-set.

건강 공간에는 정말 흥미로운 몇 가지가 있습니다. 실제로 환자 의료 기록을 완전히 수출하는 초기가 있습니다. 생체 인식, 수면 및 건강과 관련된 일부가 있습니다. DLP [Driver Loyalty Program] 실험실에 하나가 있습니다. 그들은 자동차 데이터를 구축하고 있습니다. 그리고 데이터 세트 내에서 Tesla 데이터는 대부분의 사람들이 데이터 리드가 있기 때문에 Tesla에 대해 가치가 있다고 생각하기 때문에 실제로 흥미 롭습니다. 실제로 사용자는 데이터 세트를 많이 얻을 수 있습니다.

You’re pivoting from theory to practice with the new collaboration with Flower Labs to build COLLECTIVE-1. What’s the goal there?

Flower Labs와의 새로운 협력을 통해 이론에서 실천하기 위해 Collective-1을 구축하기 위해 연습하고 있습니다. 거기에 목표는 무엇입니까?

We're launching COLLECTIVE-1, which is the world's first user-owned foundation model. Usually when people think about a foundation model they typically think of one company running a very large training job in a single data center, like OpenAI or something like

우리는 세계 최초의 사용자 소유 기초 모델 인 Collective-1을 출시하고 있습니다. 일반적으로 사람들이 기초 모델에 대해 생각할 때 일반적으로 OpenAI 또는 같은 단일 데이터 센터에서 한 회사가 매우 큰 교육 작업을 운영한다고 생각합니다.