Vana：AI 시대에 당신의 데이터가 토큰처럼 자유롭게 흐르며 가치를 창출하게 하세요

작성자: 사고괴물

당신은 Reddit, X(이전 Twitter)와 같은 소셜 미디어가 왜 무료로 제공되는지 생각해 본 적이 있나요? 그 답은 사실 당신이 매일 게시하는 글, 누르는 좋아요, 심지어 단순히 머무는 시간 속에 숨겨져 있습니다.

한때 이러한 플랫폼은 당신의 주목을 상품으로 삼아 광고주에게 판매했습니다. 이제 그들은 더 큰 구매자를 찾았습니다------AI 회사입니다. 보도에 따르면, Reddit과 Google 간의 데이터 라이센스 계약만으로도 Reddit은 매년 6000만 달러의 수익을 올릴 수 있습니다. 그러나 이 막대한 부는 데이터 창출자인 당신과 나와는 무관합니다.

더욱 불안한 것은, 우리의 데이터를 통해 훈련된 AI가 미래에 우리의 일을 대체할 수 있다는 점입니다. 비록 AI가 새로운 일자리를 창출할 가능성도 있지만, 이러한 데이터 독점이 가져오는 부의 집중 효과는 사회의 불평등을 더욱 심화시킬 것입니다. 우리는 소수의 기술 거대 기업이 지배하는 사이버펑크 세계로 미끄러져 가고 있는 것 같습니다.

그렇다면, 일반인으로서 우리는 이 AI 시대에 어떻게 자신의 이익을 보호할 수 있을까요? AI가 부상한 이후, 많은 사람들은 블록체인을 인류가 AI에 저항하는 마지막 방어선으로 여기고 있습니다. 이러한 생각을 바탕으로 몇몇 혁신가들은 해결책을 탐색하기 시작했습니다. 그들은 다음과 같이 제안합니다: 첫째, 우리는 자신의 데이터에 대한 소유권과 통제권을 되찾아야 합니다; 둘째, 우리는 이러한 데이터를 활용하여 진정으로 일반인을 위한 AI 모델을 공동으로 훈련해야 합니다.

이 아이디어는 이상주의적으로 보일 수 있지만, 역사는 매 기술 혁명이 "미친" 구상에서 시작되었다는 것을 알려줍니다. 오늘날, "Vana"라는 이름의 새로운 퍼블릭 체인 프로젝트가 이 구상을 현실로 만들어가고 있습니다. 최초의 탈중앙화 데이터 유동성 네트워크인 Vana는 당신의 데이터를 자유롭게 유통 가능한 토큰으로 변환하고, 이를 통해 사용자 주도의 탈중앙화 인공지능을 실현하고자 합니다.

Vana의 창립자와 프로젝트의 기원

사실, Vana의 탄생은 매사추세츠 공과대학교(MIT) 미디어 실험실의 한 교실로 거슬러 올라갑니다. 그곳에서 세상을 변화시키고자 하는 두 젊은이------Anna Kazlauskas와 Art Abal------가 만났습니다.

왼쪽: Anna Kazlauskas; 오른쪽: Art Abal

Anna Kazlauskas는 MIT에서 컴퓨터 과학과 경제학을 전공하며, 2015년부터 데이터와 암호화폐에 대한 관심을 가지게 되었습니다. 그 당시 그녀는 이더리움의 초기 채굴에 참여하고 있었으며, 이 경험을 통해 탈중앙화 기술의 잠재력을 깊이 인식하게 되었습니다. 이후 Anna는 연방준비제도, 유럽중앙은행 및 세계은행과 같은 국제 금융 기관에서 데이터 연구를 수행하며, 미래의 세계에서 데이터가 새로운 통화 형태가 될 것이라는 것을 깨닫게 되었습니다.

한편, Art Abal은 하버드 대학교에서 공공 정책 석사 과정을 공부하며, 벨퍼 과학 및 국제 문제 센터에서 데이터 영향 평가를 심도 있게 연구했습니다. Vana에 합류하기 전, Art는 AI 훈련 데이터 제공업체인 Appen에서 혁신적인 데이터 수집 방법을 주도하며, 이러한 방법이 오늘날 많은 생성형 AI 도구의 탄생에 중요한 기여를 했습니다. 그는 데이터 윤리와 AI 책임에 대한 통찰력을 통해 Vana에 강한 사회적 책임감을 주입했습니다.

Anna와 Art가 MIT 미디어 실험실의 수업에서 만났을 때, 그들은 데이터 민주화와 사용자 데이터 권리에 대한 공통된 열정을 빠르게 발견했습니다. 그들은 데이터 소유권과 AI 공정성 문제를 진정으로 해결하기 위해서는 사용자가 자신의 데이터를 진정으로 통제할 수 있는 시스템이 필요하다는 것을 깨달았습니다.

바로 이러한 공동의 비전이 그들을 Vana를 공동 설립하게 만들었습니다. 그들의 목표는 사용자에게 데이터 주권을 쟁취할 뿐만 아니라, 사용자가 자신의 데이터로부터 경제적 이익을 얻을 수 있도록 하는 혁신적인 플랫폼을 만드는 것입니다. 혁신적인 DLP(데이터 유동성 풀) 메커니즘과 기여 증명(Proof of Contribution) 시스템을 통해 Vana는 사용자가 안전하게 개인 데이터를 기여하고, 이러한 데이터로 훈련된 AI 모델을 공동 소유하고 이익을 얻을 수 있도록 합니다. 이를 통해 사용자 주도의 AI 발전을 촉진합니다.

Vana의 비전은 빠르게 업계의 인정을 받았습니다. 현재까지 Vana는 총 2500만 달러의 자금을 조달했다고 발표했으며, 여기에는 Coinbase Ventures가 주도한 500만 달러의 전략적 라운드 자금, Paradigm이 주도한 1800만 달러의 A 라운드 자금, Polychain이 주도한 200만 달러의 시드 라운드 자금이 포함됩니다. 다른 유명 투자자로는 Casey Caruso, Packy McCormick, Manifold, GSR, DeFiance Capital 등이 있습니다.

데이터가 새로운 시대의 석유인 이 세계에서 Vana의 출현은 우리에게 데이터 주권을 되찾을 중요한 기회를 제공합니다. 그렇다면 이 잠재력 넘치는 프로젝트는 과연 어떻게 작동할까요? Vana의 기술 구조와 혁신적인 아이디어를 깊이 살펴보겠습니다.

Vana의 기술 구조와 혁신적인 아이디어

Vana의 기술 구조는 데이터의 민주화와 가치 극대화를 실현하기 위해 정교하게 설계된 생태계라고 할 수 있습니다. 그 핵심 구성 요소는 데이터 유동성 풀(DLP), 기여 증명 메커니즘, 나고야 합의, 사용자 자가 관리 데이터 및 탈중앙화 애플리케이션 계층입니다. 이러한 요소들은 사용자 프라이버시를 보호하면서 데이터의 잠재 가치를 발휘할 수 있는 혁신적인 플랫폼을 구축합니다.

1. 데이터 유동성 풀(DLP): 데이터 가치화의 기초

데이터 유동성 풀은 Vana 네트워크의 기본 단위로, 데이터 버전의 "유동성 채굴"로 이해할 수 있습니다. 각 DLP는 본질적으로 특정 유형의 데이터 자산을 집계하기 위해 특별히 설계된 스마트 계약입니다. 예를 들어, Reddit 데이터 DAO(r/datadao)는 14만 명 이상의 Reddit 사용자를 끌어모은 성공적인 DLP 사례입니다. 이는 사용자의 Reddit 게시물, 댓글 및 투표 기록을 집계합니다.

사용자가 DLP에 데이터를 제출하면, 해당 DLP의 특정 토큰 보상을 받을 수 있습니다. 예를 들어, Reddit 데이터 DAO(r/datadao)의 특정 토큰은 RDAT입니다. 이러한 토큰은 사용자가 데이터 풀에 기여한 것을 나타낼 뿐만 아니라, 사용자가 DLP에 대한 거버넌스 권한과 미래 수익 분배 권리를 부여합니다. 주목할 점은 Vana가 각 DLP가 자체 토큰을 발행할 수 있도록 허용하여 다양한 유형의 데이터 자산에 대해 더 유연한 가치 포착 메커니즘을 제공합니다.

Vana의 생태계에서 상위 16개의 DLP는 추가적인 VANA 토큰 배출 보상을 받을 수 있어, 고품질 데이터 풀의 형성과 경쟁을 더욱 자극합니다. 이러한 방식으로 Vana는 분산된 개인 데이터를 유동성이 있는 디지털 자산으로 전환하여 데이터의 가치화와 유동성을 위한 기초를 마련합니다.

2. 기여 증명(Proof of Contribution): 데이터 가치의 정밀 측정

기여 증명은 Vana가 데이터 품질을 보장하는 핵심 메커니즘입니다. 각 DLP는 자체 특성에 따라 독특한 기여 증명 함수를 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 함수는 데이터의 진위와 완전성을 검증할 뿐만 아니라, 데이터가 AI 모델 성능 향상에 기여한 정도를 평가합니다.

예를 들어, ChatGPT 데이터 DAO의 기여 증명은 네 가지 핵심 차원을 포함합니다: 진위, 소유권, 품질 및 독창성. 진위는 OpenAI가 제공한 데이터 내보내기 링크를 검증하여 보장되며; 소유권은 사용자의 이메일을 통해 검증됩니다; 품질 평가는 LLM이 무작위로 샘플링한 대화에 점수를 매기는 방식으로 이루어집니다; 독창성은 데이터의 특성 벡터를 계산하고 기존 데이터와 비교하여 결정됩니다.

이러한 다차원 평가 방식은 고품질의 가치 있는 데이터만이 수용되고 보상을 받을 수 있도록 보장합니다. 기여 증명은 데이터 가격 책정의 기초일 뿐만 아니라, 전체 생태계의 데이터 품질을 유지하는 중요한 보장입니다.

3. 나고야 합의(Nagoya Consensus): 탈중앙화된 데이터 품질 보장

나고야 합의는 Vana 네트워크의 핵심으로, Bittensor의 유마 합의(Yuma Consensus)를 참고하여 개선된 것입니다. 이 메커니즘의 핵심 아이디어는 검증 노드 그룹이 데이터 품질을 집단적으로 평가하고, 가중 평균 방식을 통해 최종 점수를 도출하는 것입니다.

더 혁신적인 점은 검증 노드가 데이터 평가뿐만 아니라 다른 검증 노드의 점수 매기기 행동에 대해서도 점수를 매겨야 한다는 것입니다. 이러한 "이중 평가" 메커니즘은 시스템의 공정성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 한 검증 노드가 명백히 저품질인 데이터에 높은 점수를 주면, 다른 노드는 이러한 부당한 행동에 대해 처벌 점수를 부여하게 됩니다.

1800개의 블록(약 3시간)을 하나의 주기로 하여, 시스템은 이 기간 동안의 종합 점수에 따라 검증 노드에 적절한 보상을 분배합니다. 이 메커니즘은 검증 노드가 정직함을 유지하도록 유도할 뿐만 아니라, 불량 행위를 신속하게 식별하고 제거하여 전체 네트워크의 건강한 운영을 유지합니다.

4. 비관리 데이터 저장: 프라이버시 보호의 마지막 방어선

Vana의 큰 혁신 중 하나는 독특한 데이터 관리 방식입니다. Vana 네트워크에서 사용자의 원본 데이터는 실제로 "체인에 올라가지" 않으며, 사용자가 Google Drive, Dropbox 또는 Macbook에서 실행되는 개인 서버와 같은 저장 위치를 선택합니다.

사용자가 DLP에 데이터를 제출할 때, 그들은 실제로 암호화된 데이터에 대한 URL와 선택적인 콘텐츠 무결성 해시를 제공하는 것입니다. 이러한 정보는 Vana의 데이터 등록 계약에 기록됩니다. 검증자가 데이터에 접근해야 할 경우, 해독 키를 요청한 후 데이터를 다운로드하고 해독하여 검증합니다.

이러한 설계는 데이터 프라이버시와 통제권 문제를巧妙하게 해결합니다. 사용자는 항상 자신의 데이터에 대한 완전한 통제를 유지하면서 데이터 경제에 참여할 수 있습니다. 이는 데이터의 안전성을 보장할 뿐만 아니라, 미래의 더 광범위한 데이터 응용 시나리오에 대한 가능성을 제공합니다.

5. 탈중앙화 애플리케이션 계층: 데이터 가치의 다원화 실현

Vana의 최상위에는 개방된 애플리케이션 생태계가 있습니다. 여기서 개발자는 DLP가 축적한 데이터 유동성을 활용하여 다양한 혁신적인 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 데이터 기여자는 이러한 애플리케이션에서 실제 경제적 가치를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 한 개발 팀은 Reddit 데이터 DAO의 데이터를 기반으로 특정 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 데이터 기여에 참여한 사용자는 모델 훈련이 완료된 후 이를 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 각자의 기여 비율에 따라 모델이 생성한 수익을 얻을 수 있습니다. 실제로 이러한 AI 모델이 이미 개발되었으며, 자세한 내용은 《바닥을 치고 반등하다, AI 트랙의 오래된 코인 r/datadao가 왜 부활했는가?》를 읽어보세요.

이러한 모델은 더 많은 고품질 데이터 기여를 유도할 뿐만 아니라, 진정으로 사용자 주도의 AI 개발 생태계를 창출합니다. 사용자는 단순한 데이터 제공자에서 AI 제품의 공동 소유자이자 수혜자로 변화합니다.

이러한 방식을 통해 Vana는 데이터 경제의 판도를 재편하고 있습니다. 이 새로운 패러다임에서 사용자는 수동적인 데이터 제공자에서 적극적으로 참여하고 공동으로 이익을 얻는 생태계 구축자로 변화합니다. 이는 개인에게 새로운 가치 획득 경로를 창출할 뿐만 아니라, 전체 AI 산업에 새로운 활력과 혁신 동력을 주입합니다.

Vana의 기술 구조는 현재 데이터 경제의 핵심 문제인 데이터 소유권, 프라이버시 보호 및 가치 분배를 해결할 뿐만 아니라, 미래의 데이터 기반 혁신을 위한 길을 열어줍니다. 더 많은 데이터 DAO가 네트워크에 참여하고, 더 많은 애플리케이션이 플랫폼에서 구축됨에 따라 Vana는 차세대 탈중앙화 AI 및 데이터 경제의 기반 시설이 될 잠재력을 가지고 있습니다.

Satori 테스트넷: Vana의 공개 테스트장

Satori 테스트넷이 6월 11일 출시됨에 따라 Vana는 대중에게 그 생태계의 초석을 보여주었습니다. 이는 기술 검증 플랫폼일 뿐만 아니라, 미래 메인넷 운영 모델의 예행 연습이기도 합니다. 현재 Vana 생태계는 참여자에게 세 가지 주요 경로를 제공합니다: DLP 검증 노드 운영, 새로운 DLP 생성 또는 기존 DLP에 데이터 제출하여 "데이터 채굴"에 참여하기.

1. DLP 검증 노드 운영

검증 노드는 Vana 네트워크의 수문장으로, DLP에 제출된 데이터 품질을 검증하는 역할을 합니다. 검증 노드를 운영하기 위해서는 기술 능력뿐만 아니라 충분한 계산 자원이 필요합니다. Vana의 기술 문서에 따르면, 검증 노드의 최소 하드웨어 요구 사항은 1개의 CPU 코어, 8GB RAM 및 10GB 고속 SSD 저장 공간입니다.

검증자가 되고자 하는 사용자는 먼저 DLP를 선택한 후, 해당 DLP의 스마트 계약을 통해 검증자로 등록해야 합니다. 등록이 승인되면 검증자는 해당 DLP에 특화된 검증 노드를 운영할 수 있습니다. 주목할 점은 검증자가 여러 DLP를 동시에 운영할 수 있지만, 각 DLP마다 고유한 최소 스테이킹 요구 사항이 있다는 것입니다.

2. 새로운 DLP 생성

독특한 데이터 자원이나 혁신적인 아이디어를 가진 사용자에게는 새로운 DLP를 생성하는 것이 매우 매력적인 선택입니다. DLP를 생성하려면 Vana의 기술 구조, 특히 기여 증명 및 나고야 합의 메커니즘에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

새로운 DLP의 생성자는 특정 데이터 기여 목표, 검증 방법 및 보상 매개변수를 설계해야 합니다. 동시에, 데이터 가치를 정확하게 평가할 수 있는 기여 증명 함수를 구현해야 합니다. 이 과정은 복잡하지만 Vana는 상세한 템플릿과 문서 지원을 제공합니다.

3. 데이터 채굴 참여

대부분의 사용자에게는 기존 DLP에 데이터를 제출하여 "데이터 채굴"에 참여하는 것이 가장 직접적인 참여 방법일 수 있습니다. 현재 13개의 DLP가 공식 추천을 받았으며, 소셜 미디어 데이터부터 금융 예측 데이터까지 다양한 분야를 포괄합니다.

• Finquarium: 금융 예측 데이터를 집계합니다.

• GPT Data DAO: ChatGPT 채팅 데이터 내보내기에 집중합니다.

• Reddit Data DAO: Reddit 사용자 데이터에 집중하며, 공식적으로 시작되었습니다.

• Volara: Twitter 데이터 수집 및 활용에 집중합니다.

• Flirtual: 데이팅 데이터를 수집합니다.

• ResumeDataDAO: LinkedIn 데이터 내보내기에 집중합니다.

• SixGPT: LLM 채팅 데이터를 수집 및 관리합니다.

• YKYR: Google Analytics 데이터를 수집합니다.

• Sydintel: 크라우드소싱을 통해 인터넷의 어두운 구석을 드러냅니다.

• MindDAO: 사용자 행복감 관련 시계열 데이터를 수집합니다.

• Kleo: 세계에서 가장 포괄적인 브라우징 기록 데이터 세트를 구축합니다.

• DataPIG: 토큰 투자 선호 데이터에 집중합니다.

• ScrollDAO: Instagram 데이터를 수집하고 활용합니다.

이 DLP들은 일부는 개발 중이고, 일부는 이미 온라인에 있지만 모두 사전 채굴 단계에 있습니다. 메인넷이 출시된 후에야 사용자가 공식적으로 데이터를 제출하여 채굴할 수 있습니다. 그러나 사용자는 지금 여러 방법으로 참여 자격을 미리 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 Vana Telegram 앱의 관련 챌린지 활동에 참여하거나 각 DLP의 공식 웹사이트에서 사전 등록을 할 수 있습니다.

요약

Vana의 출현은 데이터 경제가 패러다임 전환을 맞이하고 있음을 나타냅니다. 현재 AI 물결 속에서 데이터는 새로운 시대의 "석유"가 되었으며, Vana는 이 자원의 채굴, 정제 및 분배 방식을 재구성하고자 합니다.

본질적으로 Vana는 데이터 버전의 "공유지 비극" 해결책을 구축하고 있습니다. 정교한 인센티브 설계와 기술 혁신을 통해, 개인 데이터라는 무한 공급처럼 보이지만 현실적으로는 수익화가 어려운 자원을 관리 가능하고 가격 책정이 가능하며 유통 가능한 디지털 자산으로 전환하고 있습니다. 이는 일반 사용자가 AI 보상 분배에 참여할 수 있는 새로운 경로를 열어줄 뿐만 아니라, 탈중앙화 AI 발전을 위한 가능성 있는 청사진을 제공합니다.

그러나 Vana의 성공은 여전히 많은 불확실성에 직면해 있습니다. 기술적으로는 개방성과 안전성 간의 균형을 찾아야 하며; 경제적으로는 지속 가능한 가치를 창출할 수 있는 모델임을 입증해야 하고; 사회적으로는 잠재적인 데이터 윤리 및 규제 도전에 대응해야 합니다.

더 깊은 차원에서 Vana는 기존 데이터 독점 및 AI 발전 모델에 대한 반성과 도전을 나타냅니다. 그것은 중요한 질문을 제기합니다: AI 시대에 우리는 기존 데이터 독점을 강화할 것인가, 아니면 보다 개방적이고 공정하며 다원적인 데이터 생태계를 구축하려고 시도할 것인가?

Vana가 궁극적으로 성공할 수 있을지는 미지수지만, 그 출현은 우리가 데이터 가치, AI 윤리 및 기술 혁신에 대해 다시 생각할 수 있는 창을 제공합니다. 미래에는 Vana와 같은 프로젝트가 Web3 이상과 AI 현실을 연결하는 중요한 다리가 될 수 있으며, 디지털 경제의 다음 단계 발전 방향을 제시할 것입니다.