RedditやX（旧Twitter）のようなソーシャルメディアが無料で使えるのはなぜか、疑問に思ったことはありませんか？その答えは、あなたが投稿する内容、クリックする「いいね！」の数、さらには毎日そこに滞在する時間にあります。

かつて、これらのプラットフォームはあなたの注意力を商品として広告主に売っていました。しかし今、彼らはより大きな買い手、AI企業を見つけました。RedditとGoogleの間のデータライセンス契約だけで、Redditは年間6000万ドルの収益を得ることができると報告されています。そして、この莫大な富は、データ作成者であるあなたと私には何の関係もありません。

さらに憂慮すべきことは、私たちのデータで学習したAIが将来私たちの仕事を奪うかもしれないということです。AIは新しい仕事も生み出すかもしれませんが、このデータ独占によってもたらされる富の集中効果は、間違いなく社会的不平等を悪化させています。私たちは、少数のテクノロジー大手によって支配されるサイバーパンクの世界に滑り落ちつつあるようです。

では、一般の人々は、このAI時代にどのようにして自らの利益を守ることができるのでしょうか？AIの台頭後、多くの人々はブロックチェーンを、人間がAIに対抗するための最後の防衛線と捉えています。こうした考えに基づき、一部のイノベーターたちは解決策を模索し始めました。彼らは次のように提案しました。第一に、私たちは自らのデータの所有権と管理権を取り戻す必要があります。第二に、これらのデータを用いて、真に一般の人々に役立つAIモデルを共同で訓練する必要があります。

この考えは理想的に思えるかもしれませんが、歴史は、あらゆる技術革命が「クレイジーな」アイデアから始まることを示しています。今日、「Vana」と呼ばれる新しいパブリックチェーンプロジェクトがこの考えを現実のものにしようとしています。世界初の分散型データ流動性ネットワークであるVanaは、あなたのデータを自由に流通するトークンに変換し、真にユーザーが制御する分散型人工知能の実現を促進しようとしています。

Vanaの創設者とプロジェクトの起源

実は、Vanaの誕生はマサチューセッツ工科大学（MIT）メディアラボの教室にまで遡ります。そこで、世界を変えたいと願う二人の若者、アンナ・カズラウスカスとアート・アバルが出会いました。

左：アンナ・カズラウスカス、右：アート・アバル

アンナ・カズラウスカスはMITでコンピュータサイエンスと経済学を専攻し、データと暗号通貨への関心は2015年に遡ります。当時、イーサリアムの初期マイニングに携わり、分散型技術の可能性を深く認識しました。その後、連邦準備制度理事会、欧州中央銀行、世界銀行などの国際金融機関でデータリサーチを行い、将来の世界ではデータが新たな通貨となることを実感しました。

同時に、アート・アバルはハーバード大学で公共政策の修士号を取得し、ベルファー科学国際問題センターでデータ影響評価に関する詳細な研究を行いました。Vanaに入社する前は、AIトレーニングデータプロバイダーであるAppenで革新的なデータ収集手法を主導し、今日の多くの生成AIツールの誕生に重要な貢献をしました。データ倫理とAIの責任に関する彼の洞察は、Vanaに強い社会的責任感を吹き込んでいます。

アンナとアートは、MITメディアラボの授業で出会った際、データの民主化とユーザーのデータ権利に対する共通の情熱を持っていることにすぐに気づきました。データの所有権とAIの公平性という問題を真に解決するには、新しいパラダイム、つまりユーザーが自分のデータを真に制御できるシステムが必要だと認識しました。

この共通のビジョンが、2人がVanaを共同設立するきっかけとなりました。彼らの目標は、ユーザーのデータ主権を守るだけでなく、ユーザーが自分のデータから経済的利益を得られることを保証する革新的なプラットフォームを構築することです。革新的なDLP（データ流動性プール）メカニズムと貢献度証明システムを通じて、Vanaはユーザーが安全にプライベートデータを提供し、そのデータでトレーニングされたAIモデルを共同所有して利益を得ることができるようにすることで、ユーザー主導のAIの開発を促進します。

Vanaのビジョンは、業界から急速に認知されました。現在までに、VanaはCoinbase Venturesが主導する500万ドルの戦略的資金調達ラウンド、Paradigmが主導する1800万ドルのシリーズAラウンド、そしてPolychainが主導する200万ドルのシードラウンドを含む、合計2500万ドルの資金調達を完了したことを発表しています。その他の著名な投資家には、Casey Caruso氏、Packy McCormick氏、Manifold氏、GSR氏、DeFiance Capital氏などが名を連ねています。

データが新たな石油となる世界では、Vana の出現は間違いなくデータ主権を取り戻す重要な機会をもたらします。では、この有望なプロジェクトはどのように機能するのでしょうか。Vana の技術アーキテクチャと革新的なアイデアを詳しく見ていきましょう。

Vana の技術アーキテクチャと革新的なアイデア

Vana の技術アーキテクチャは、データを民主化し、その価値を最大化するために慎重に設計されたエコシステムです。その中核となるコンポーネントには、データ流動性プール (DLP)、貢献証明メカニズム、名古屋コンセンサス、ユーザーが自己ホストするデータ、分散型アプリケーション層などがあります。これらの要素が組み合わさることで、ユーザーのプライバシーを保護し、データの潜在的な価値を解き放つ革新的なプラットフォームが構築されます。

1.データ流動性プール（DLP）：データ価値の礎

データ流動性プールは、Vanaネットワークの基本単位であり、「流動性マイニング」のデータ版とも言えます。各DLPは、特定の種類のデータ資産を集約するために特別に設計されたスマートコントラクトです。例えば、Reddit Data DAO（r/datadao）は、14万人以上のRedditユーザーが参加している成功したDLP事例です。ユーザーのReddit投稿、コメント、投票履歴を集約しています。

ユーザーがDLPにデータを送信すると、DLP固有のトークンに対する報酬を受け取ることができます。例えば、Reddit Data DAO（r/datadao）固有のトークンはRDATです。これらのトークンは、ユーザーのデータプールへの貢献を表すだけでなく、ユーザーにDLPを管理する権利と将来の利益分配の権利も与えます。 注目すべきは、Vanaが各DLPに独自のトークンを発行することを許可しているため、さまざまな種類のデータ資産に対してより柔軟な価値獲得メカニズムを提供していることです。

Vanaのエコシステムでは、上位16のDLPは追加のVANAトークン発行報酬も受け取ることができ、これにより高品質のデータプールの形成と競争がさらに刺激されます。 このように、Vanaは散在する個人データを巧みに流動的なデジタル資産に変換し、データの価値と流動性の基盤を築きます。

2. 貢献証明：データ価値の正確な測定

貢献証明は、Vanaがデータ品質を保証するための重要なメカニズムです。各DLPは、独自の特性に基づいて独自の貢献証明機能をカスタマイズできます。この機能は、データの真正性や整合性を検証するだけでなく、AIモデルのパフォーマンス向上に対するデータの貢献度も評価します。

ChatGPT Data DAO を例にとると、その貢献証明は、真正性、所有権、品質、一意性という 4 つの主要な側面をカバーしています。真正性は、OpenAI が提供するデータ エクスポート リンクを検証することによって保証されます。所有権はユーザーのメールで検証されます。品質評価は、ランダムにサンプリングされた会話に対して LLM によってスコア付けされます。一意性は、データの特徴ベクトルを計算し、既存のデータと比較することによって決定されます。

この多次元評価により、高品質で価値のあるデータのみが受け入れられ、報酬が与えられることが保証されます。貢献証明は、データの価格設定の基礎となるだけでなく、エコシステム全体のデータ品質を維持するための重要な保証でもあります。

3. 名古屋コンセンサス: 分散型データ品質保証

名古屋コンセンサスは、Bittensor の Yuma コンセンサスを活用し、改良した Vana ネットワークの中核です。このメカニズムの核となる考え方は、検証ノード群を通じてデータ品質を総合的に評価し、加重平均を用いて最終スコアを算出することです。

さらに革新的なのは、検証ノードがデータを評価するだけでなく、他の検証ノードのスコアリング行動もスコアリングすることです。この「二層評価」メカニズムは、システムの公平性と精度を大幅に向上させます。例えば、ある検証ノードが明らかに品質の低いデータに高いスコアを付与した場合、他のノードはこの不適切な行動に対して懲罰的なスコアを付与します。

システムは1,800ブロック（約3時間）ごとに、この期間中の総合スコアに基づいて、検証ノードに適切な報酬を割り当てます。このメカニズムは、検証ノードが誠実さを維持するインセンティブを与えるだけでなく、不正な行動を迅速に特定して排除することで、ネットワーク全体の健全な運用を維持します。

4.非管理型データストレージ：プライバシー保護の最後の砦

Vanaの大きなイノベーションの一つは、独自のデータ管理手法です。Vanaネットワークでは、ユーザーのオリジナルデータは実際には「オンチェーン」ではなく、Googleドライブ、Dropbox、あるいはMacBook上で稼働する個人サーバーなど、ユーザーが自ら保存場所を選択します。

ユーザーがDLPにデータを送信する際、実際には暗号化されたデータを指すURLと、オプションでコンテンツ整合性ハッシュを提供するだけです。この情報はVanaのデータレジストリコントラクトに記録されます。検証者がデータにアクセスする必要がある場合、復号鍵を要求し、データをダウンロードして復号し、検証を行います。

この設計は、データのプライバシーとコントロールの問題を巧みに解決します。ユーザーは、データエコノミーに参加しながらも、常に自身のデータに対する完全なコントロールを維持できます。これにより、データのセキュリティが確保されるだけでなく、将来的にはより幅広いデータ適用シナリオの可能性が広がります。

5. 分散型アプリケーション層：データ価値の多様な実現

Vanaの最上層は、オープンなアプリケーションエコシステムです。開発者はDLPによって蓄積されたデータ流動性を活用して、様々な革新的なアプリケーションを構築することができ、データ提供者はこれらのアプリケーションから実際の経済的価値を得ることができます。

例えば、開発チームはReddit Data DAOのデータに基づいて、専用のAIモデルをトレーニングすることができます。データ提供に参加したユーザーは、トレーニング後にモデルを使用できるだけでなく、それぞれの貢献度に応じてモデルが生み出した収入を得ることができます。実際に、このようなAIモデルが開発されています。詳細については、「底打ち、なぜ旧AI追跡通貨r/datadaoが復活したのか？」をお読みください。

このモデルは、より高品質なデータの貢献を促すだけでなく、真にユーザー主導のAI開発エコシステムを構築します。ユーザーは、単なるデータ提供者から、AI製品の共同所有者および受益者へと変化しました。

このように、Vanaはデータ経済を再形成しています。この新しいパラダイムでは、ユーザーは受動的なデータ提供者から、積極的に参加し、共に利益を得るエコシステム構築者へと変化しました。これは、個人が価値を獲得するための新しいチャネルを生み出すだけでなく、AI業界全体に新たな活力と革新をもたらします。

Vanaの技術アーキテクチャは、データの所有権、プライバシー保護、価値分配といった現在のデータ経済における中核的な問題を解決するだけでなく、将来のデータ駆動型イノベーションへの道を切り開きます。より多くのデータDAOがネットワークに参加し、プラットフォーム上に構築されるアプリケーションが増えるにつれて、Vanaは次世代の分散型AIとデータ経済のインフラとなる可能性を秘めています。

Satoriテストネット：Vanaの公開テスト場

6月11日のSatoriテストネットの立ち上げに伴い、Vanaはエコシステムのプロトタイプを公開しました。これは技術検証のためのプラットフォームであるだけでなく、将来のメインネット運用モードのプレビューでもあります。現在、Vanaエコシステムは、参加者にDLP検証ノードの実行、新しいDLPの作成、既存のDLPにデータを送信して「データマイニング」に参加するという3つの主要なパスを提供しています。

DLP検証ノードの実行

検証ノードはVanaネットワークのゲートキーパーとして、DLPに送信されるデータの品質を検証する役割を担います。検証ノードの実行には、技術的な能力だけでなく、十分なコンピューティングリソースも必要です。Vanaの技術資料によると、検証ノードの最小ハードウェア要件は、CPUコア1個、RAM 8GB、高速SSDストレージ容量10GBです。

バリデーターになりたいユーザーは、まずDLPを選択し、そのDLPのスマートコントラクトを通じてバリデーターとして登録する必要があります。登録が承認されると、バリデーターはそのDLP固有の検証ノードを実行できます。バリデータは複数のDLPのノードを同時に実行できますが、各DLPには独自の最小ステーキング要件があることに注意してください。

新しいDLPの作成

新しいDLPの作成は、独自のデータリソースや革新的なアイデアを持つユーザーにとって魅力的な選択肢です。DLPを作成するには、Vanaの技術アーキテクチャ、特に貢献度証明と名古屋コンセンサスメカニズムを深く理解する必要があります。

新しいDLPの作成者は、具体的なデータ貢献目標、検証方法、報酬パラメータを設計する必要があります。同時に、データの価値を正確に評価できる貢献度証明機能を実装する必要もあります。このプロセスは複雑ですが、Vanaは詳細なテンプレートとドキュメントサポートを提供しています。

データマイニングに参加する

ほとんどのユーザーにとって、既存のDLPにデータを送信して「データマイニング」に参加するのが最も直接的な参加方法かもしれません。現在、ソーシャルメディアデータから金融予測データまで、複数の分野をカバーする13のDLPが公式に推奨されています。

・Finquarium：金融予測データを収集します。

・GPT Data DAO：ChatGPTチャットデータのエクスポートに重点を置いています。

・Reddit Data DAO：Redditユーザーデータに重点を置いており、正式にローンチされています。

・Volara：Twitterデータの収集と活用に重点を置いています。

・Flirtual：デートデータを収集します。

· ResumeDataDAO: LinkedIn のデータエクスポートに重点を置いています。

· SixGPT: LLM チャットデータを収集および管理します。

· YKYR: Google Analytics データを収集します。

· Sydintel: クラウドソーシングされたインテリジェンスを通じて、インターネットの暗い部分を明らかにします。

· MindDAO: ユーザーの幸福に関する時系列データを収集します。

· Kleo: 世界で最も包括的な閲覧履歴データセットを構築します。

· DataPIG: トークン投資の選好データに重点を置いています。

· ScrollDAO: Instagram データを収集して活用します。

これらのDLPの中には、まだ開発中のものもあれば、すでにローンチされているものもありますが、いずれもプレマイニング段階です。メインネットがローンチされた後にのみ、ユーザーはマイニング用のデータを正式に提出できるからです。しかし、ユーザーは様々な方法で事前に参加資格を確保できるようになりました。例えば、Vana Telegramアプリで関連するチャレンジ活動に参加したり、各DLPの公式サイトで事前登録したりすることができます。

まとめ

Vanaの出現は、データ経済におけるパラダイムシフトを示しています。現在のAIの波の中で、データは新時代の「石油」となり、Vanaはこの資源の採掘、精製、流通モデルを再構築しようとしています。

本質的に、Vanaは「コモンズの悲劇」という解決策のデータ版を構築しています。巧みなインセンティブ設計と技術革新により、一見無限に存在しながらも収益化が難しいリソースである個人データを、管理可能で価格設定可能、かつ取引可能なデジタル資産へと変換します。これは、一般ユーザーがAI配当の分配に参加するための新たな方法を切り開くだけでなく、分散型AI開発の青写真となる可能性も提供します。

しかし、Vanaの成功には依然として多くの不確実性があります。技術的には、オープン性とセキュリティのバランスを見つける必要があり、経済的には、そのモデルが持続的な価値を生み出すことを証明する必要があります。社会的には、潜在的なデータ倫理や規制上の課題にも対処する必要があります。

より深いレベルでは、Vanaは既存のデータ独占とAI開発モデルに対する反映であり、それに対する挑戦でもあります。これは重要な問いを提起します。AI時代において、私たちは既存のデータ寡占を強化し続けるのか、それともよりオープンで公平、そして多様性のあるデータエコシステムの構築を目指すのか？

Vanaが最終的に成功するかどうかは別として、その出現は私たちにデータの価値、AI倫理、そして技術革新を再考する機会を与えてくれます。将来、VanaのようなプロジェクトはWeb3の理想とAIの現実をつなぐ重要な架け橋となり、デジタル経済の次の発展段階への道筋を示してくれるかもしれません。

BlockBeats の公式コミュニティに参加しよう：

Telegram 公式チャンネル：https://t.me/theblockbeats

Telegram 交流グループ：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 公式アカウント：https://twitter.com/BlockBeatsAsia