#AI och #RWA är våra mest optimistiska spår den här cykeln, och teamet har investerat mycket energi i forskning, under vilken jag ofta ställer en fråga till teamet: "Vilken är den verkligt knappa #AI resursen?" ” Vissa säger att det är datorkraft, andra säger att det är algoritmer. Genom kontinuerlig konsultation och kommunikation insåg jag mer och mer tydligt att den verkliga bristen är mänskliga data av hög kvalitet. Den senaste lanseringen av #Vana #Playground AI-dataprodukter har fått mig att explodera, vilket gör att verkligt högkvalitativa mänskliga data kan återvända till individer och inleda en era av datakapital. Tidigare delades data i princip in i tre kategorier: 1️⃣ Offentlig skrapdata: Tweets, Reddit-genomsökning, det finns mycket sådan data, men den är ytlig och saknar sammanhang. 2️⃣ Plattformens privata data: Spotify, Telegram, ChatGPT-interaktion, det här är den riktigt värdefulla djupgående datan, men den är låst av de stora tillverkarna. 3️⃣ Annoteringsdataset: Kaggle eller crowdsourced annotering har begränsad kvalitet, hög kostnad och är svår att skala. Vad #Playground gjorde var att skapa en fjärde typ av data: data som ägs kollektivt av samhället. Det här är fantastiskt. För det är varken en "glimt" som genomsöks gratis eller ett "black box-monopol" på plattformen, utan en "djup mänsklig data" som aktivt bidrar med användare och aggregeras av DAO:er. När jag tittade på videodemon av #VanaPlayground såg jag för första gången att jag kunde förhandsgranska datauppsättningsarkitekturen, ladda ner syntetiska prover och till och med ansluta till DataDAO bakom den i ett gränssnitt, vilket verkligen kändes lite som att besöka en "databondemarknad". Jämfört med tidigare är köpdata som att köpa konserver, kall och omedveten om ingredienserna; Nu är det en direkt dialog med bönder (samhällen) för att se ursprunget och färskheten. Varför är #VanaPlayground viktigt att #AI? För närvarande är träning #AI modeller inte beroende av mer datorkraft, utan av djupet och mångfalden av data. Låt mig använda en analogi, till exempel kan interaktionsdata från de #ChatGPT vi använder varje dag återspegla det verkliga sättet som människor tänker; Till exempel använder människor #Spotify lyssningsdata för att beskriva användarnas preferenser och känslor. När communitypartner använder #Telegram gruppchattar kan gruppchattdata kartlägga det verkliga sammanhanget för communityinteraktioner. Dessa saker ges inte av krypningar. De är det "bränsle" som behövs för #AI personalisering, #Agent interaktion, nästa generations applikationer. I #Playground är data inte en rörig hög med JSON, utan ett strukturerat urval med arkitektur, bläddringsbart och mätbart. Detta gör det möjligt för utvecklare att designa och testa modeller snabbare, och köpare kan "prova" innan de bestämmer sig för om de ska köpa eller inte. Sammantaget tror jag personligen att #VanaPlayground har en stor vision, inte bara ett "data showroom" utan ett front office för en decentraliserad dataekonomi. I dag gör den datamängder synliga och utforskningsbara och bryter igenom dataklyftan för personliga datamängder av hög kvalitet. I morgon kommer det att bli en ingång till datahandel. Du kan initiera dataförfrågningar direkt i gränssnittet, vilket gör att communitydata direkt kan delta i värdefördelningen. I framtiden kan detta vara ett globalt protokoll för mänskliga data, med användarbidrag → communityaggregering → utvecklare som använder → intäkter för att flöda om communities. Denna modell är mycket lik vändpunkten för "privatisering av mark" i historien. Tidigare tillhörde data plattformen och användarna kunde bara "arbeta". Nu när data kan "bekräftas" är det inte längre en biprodukt, utan kapital. Effekten av detta på hela #AI branschen kan vara mer långtgående än att bara förbättra datorkraften, och det är värt att uppmärksamma och se fram emot! 🧐