Anna Kazlauskas : AI 시대의 데이터 소유권

VANA의 공동 설립자는 사용자 소유 데이터의 생태계를 만들기 위해 데이터 DAO 및 분산 시장을 구축하고 있습니다. 그녀는 5 ​​월 16 일 Consensus의 AI 정상 회담에서 기조 연설을 할 것입니다.

2025 년 5 월 8 일 오후 9시 13 분

당신은 데이터로 수영하고 있습니다. 매일 새로운 데이터를 만들고 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.

이것은 AI 회사가 수확하고 싶어하는 모든 데이터입니다. 좋은 데이터 없이는 좋은 AI를 구축 할 수 없으므로 많은 사람들이 AI 경주에서 “새로운 오일”으로 데이터를 봅니다. 그러나 문제는 데이터가 가치가있는 동안 가치가 있습니다. 이론적으로현실은 개인으로서의 레버리지가 없기 때문에 자신의 개인 데이터를 수익을 창출하기가 어렵다는 것입니다. (Open AI는 당신의 문을 두드리지 않고 오래된 트윗을 사지 않습니다.)

입력하다 오래된. VANA의 공동 창립자이자 Open Data Labs의 CEO 인 Anna Kazlauskas는“데이터는 차세대 AI와 차세대 디지털 경제에 힘을 실어주는이 기본 자원이라고 생각합니다. “많은 사람들이 솔직히 자신의 데이터를 소유하고 있다는 것을 깨닫지 못합니다.”

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.

생태계에는 데이터 DAO (데이터를위한“노동 조합”), 최근에 출시 된 분산 데이터 마켓 플레이스, Datue Daos (데이터를위한“노동 조합”)가 혼합되어 있습니다. VRC-20 토큰그리고 새로운 협동 Flower Labs와 함께 세계 최초의 사용자 소유 기초 모델을 구축합니다. (탈 중앙화 된 AI가 주류로 들어오고 있음을 전시합니다. Vana/Flower Collaboration은 열광한.))

Kazlauskas는 The에서 기조 연설을 할 것입니다 Consensus 2025에서 AI 정상 회담 이 비전을 요약하고 그녀는 여기서 엿볼 수 있습니다. 그리고 그녀는 운동량이 바뀌는 것을 본다. “우리는 이미 더 많은 사람들이 ‘내 데이터가 AI에 중요하다’와 ‘실제로 소유자입니다.’라는 것을 깨닫기 시작했습니다.”그녀는 몇 년 안에 1 억 명이 넘는 사용자가 탑승 할 것이라고 예측했습니다. 10 년 후? “세계 인구. 100 억 이상.”

명확성을 위해 인터뷰가 응축되고 가볍게 편집되었습니다.

사용자 소유의 데이터가 왜 그렇게 중요한가?

Anna Kazlauskas : 대부분의 사람들은 데이터가 앉고있는 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.

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

이것이 개발자에게 도움이되는 점의 점을 연결할 수 있습니까?

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.

데이터 가이 비전에 정확히 어떻게 맞습니까?

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

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

당신이 가장 흥분하는 데이터 daos는 무엇입니까?

건강 공간에는 정말 흥미로운 몇 가지가 있습니다. 실제로 환자 의료 기록을 완전히 수출하는 초기가 있습니다. 생체 인식, 수면 및 건강과 관련된 일부가 있습니다. DLP와 하나가 있습니다 [Driver Loyalty Program] 실험실; 그들은 자동차 데이터를 구축하고 있습니다. 그리고 데이터 세트 내에서 Tesla 데이터는 대부분의 사람들이 Tesla에 대해 데이터 리드를 가지고 있기 때문에 귀중한 것으로 생각하기 때문에 정말 흥미 롭습니까? 실제로 사용자는 많은 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.

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

Collective-1은 최초의 사용자 소유 기초 모델입니다. 일반적으로 사람들이 기초 모델에 대해 생각할 때 일반적으로 한 회사가 단일 데이터 센터에서 매우 큰 교육 작업을 운영한다고 생각합니다. Openai처럼. 그리고 그것이 일반적으로 중앙 집중식 방식으로 수행되는 이유는 하나, 하나의 많은 컴퓨팅 전력 및 두 가지, 많은 데이터가 필요하기 때문입니다.

Flower AI는 Federated의 지도자입니다 [decentralized] 훈련. 그들은이 훌륭한 오픈 소스 라이브러리를 구축하는 데 정말 훌륭한 일을했습니다. 그들은 훈련 측면과 알고리즘 측면에서 들어 왔습니다. 그리고 Vana와 함께, 우리는 그 데이터에 정말로 집중합니다. 그래서 우리는 기본적으로 사람들이 훈련 할 수있는이 모든 데이터를 가지고 있습니다. 그런 다음 사용자에게 모델의 최종 소유권을 제공하고 사용자는 모델이 수행 할 수있는 작업을 결정할 수 있습니까? 이것이 바로 그 종류의 첫 번째 기초 모델입니다.

그리고 이론은 결국 더 나은 데이터를 사용하면 단지 AI를 구축 할 수 있다는 것입니다. 경쟁력 있는 중앙 플레이어와 함께 더 나은맞습니까? 따라서 그것은 이데올로기뿐만 아니라 공연에 관한 것입니다.

정확히, 네, 100% 맞습니다. 분산 된 맥락에서, 나는 사람들이 종종“그렇습니다. 우리는 사람들이 소유 한 AI가 있어야합니다. 우리는 분산 된 AI를 가져야합니다.” 그러나 분산 된 맥락에서 실제로 더 잘할 수있는 것은 무엇입니까? 데이터가 답입니다. 각 회사마다 데이터 세트의 단일 슬라이스 만 있습니다. Apple은 데이터를 얻었습니다. Google은 데이터를 받았습니다. 그러나 사용자를 통과하는 경우 플랫폼을 잘라 내고 실제로 단일 회사보다 더 나은 데이터 세트를 구축 할 수 있습니다. 데이터는 모든 것이 작동하는 비밀 소스입니다.

사랑해. 감사합니다. Anna, 토론토의 AI 서밋에서 뵙겠습니다.

Jeff Wilser는 Consensus 2025에서 AI Summit을 주최 할 예정이며 The People ‘s AI : 분산 된 AI 팟 캐스트.