Data adalah emas digital di era ini di mana perhatian berada di dunia maya. Rata-rata waktu layar global pada tahun 2024 adalah 6 jam 40 menit per hari, meningkat dari tahun-tahun sebelumnya. Di Amerika Serikat, rata-ratanya bahkan lebih tinggi yaitu 7 jam 3 menit setiap harinya.

Dengan tingkat keterlibatan ini, volume data yang dihasilkan sangat besar—328,77 juta terabyte dibuat setiap hari pada tahun 2024. Itu sekitar 0,4 zettabyte (ZB) per hari ketika mempertimbangkan semua data yang baru dihasilkan, ditangkap, disalin, atau dikonsumsi.

Namun, meskipun jumlah data yang dihasilkan dan dikonsumsi setiap hari sangat besar, pengguna memiliki sedikit kepemilikan atasnya:

• Media Sosial: Data di platform seperti Twitter, Instagram, dan lainnya dikendalikan oleh perusahaan, meskipun dibuat oleh pengguna.
• Internet of Things (IoT): Data dari perangkat pintar seringkali dimiliki oleh produsen perangkat atau penyedia layanan kecuali disebutkan sebaliknya dalam perjanjian yang spesifik.
• Data Kesehatan: Meskipun individu memiliki hak atas catatan medis mereka, sebagian besar data dari aplikasi kesehatan atau perangkat wearable dikendalikan oleh perusahaan yang menyediakan layanan tersebut.

Data Kripto dan Sosial

Dalam dunia kripto, kita telah melihat munculnya @_kaitoai, yang mengindeks data sosial di Twitter dan menerjemahkannya menjadi data sentimen yang dapat dijadikan tindakan untuk proyek, KOL, dan pemimpin pemikiran. Kata-kata 'yap' dan 'mindshare' menjadi populer berkat keahlian growth hacking tim Kaito (dengan dashboard mindshare & yapper mereka yang populer) dan kemampuan mereka untuk menarik minat organik di Crypto Twitter.

“Yap” bertujuan untuk memberikan insentif pada penciptaan konten berkualitas di Twitter, namun masih banyak pertanyaan yang belum terjawab:

• Bagaimana “tepatnya” yaps dinilai?
• Apakah Anda mendapatkan yap tambahan dengan menyebutkan Kaito?
• Apakah Kaito benar-benar memberi penghargaan pada konten berkualitas, atau dia lebih suka pendapat kontroversial yang panas?

Selain data sosial, diskusi seputar kepemilikan data, privasi, dan transparansi semakin memanas. Dengan kemajuan AI yang pesat, muncul pertanyaan baru: Siapa yang memiliki data yang digunakan untuk melatih model AI? Siapa yang mendapat manfaat dari output yang dihasilkan oleh AI?

Pertanyaan-pertanyaan ini menetapkan panggung untuk munculnya lapisan data Web3—pergeseran menuju ekosistem data terdesentralisasi yang dimiliki pengguna.

Munculnya Lapisan Data

Di Web3, ada ekosistem yang berkembang dari lapisan data, protokol, dan infrastruktur yang fokus pada memberikan kedaulatan data pribadi - ide untuk memberikan individu lebih banyak kontrol atas data mereka, dengan opsi untuk memonetisasi data tersebut.

1. Vana

@vanaMisi inti dari adalah memberikan pengguna kendali atas data mereka, terutama dalam konteks AI, di mana data sangat berharga untuk melatih model.

Vana memperkenalkan DataDAO, entitas yang didorong oleh komunitas di mana pengguna menggabungkan data mereka untuk keuntungan bersama. Setiap DataDAO berfokus pada dataset tertentu:

• r/datadao: Berfokus pada data pengguna Reddit, memungkinkan pengguna untuk mengontrol dan memonetisasi kontribusi mereka.
• Volara: Menangani data Twitter, memungkinkan pengguna mendapatkan manfaat dari aktivitas media sosial mereka.
• DNA DAO: Bertujuan untuk mengelola data genetik dengan memperhatikan privasi dan kepemilikan.

Vana melakukan tokenisasi data menjadi aset yang dapat diperdagangkan yang disebut “DLP.” Setiap DLP menggabungkan data untuk domain tertentu, dan pengguna dapat memasang token ke dalam kolam ini untuk imbalan, dengan kolam-kolam teratas mendapatkan imbalan berdasarkan dukungan komunitas dan kualitas data.

Apa yang membuat Vana menonjol adalah kemudahan dalam menyumbangkan data. Pengguna hanya perlu:

1. Pilih DataDAO
2. Gabungkan data mereka secara langsung melalui integrasi API atau unggah secara manual
3. Dapatkan token DataDAO dan $VANAsebagai imbalan

2. Protokol Samudera

@oceanprotocoladalah Pusat Data Terdesentralisasi yang memungkinkan penyedia data untuk berbagi, menjual, atau melisensikan data mereka, sementara konsumen mengaksesnya untuk kecerdasan buatan dan penelitian.

Ocean Protocol menggunakan “datatoken” (token ERC-20) untuk mewakili hak akses ke dataset, memungkinkan penyedia data untuk memonetisasi data mereka sambil mempertahankan kendali atas kondisi akses.

Jenis data yang diperdagangkan di Ocean:

• Data Publik: Kumpulan data terbuka seperti informasi cuaca, data demografi publik, atau data saham historis—berharga untuk pelatihan dan penelitian AI.
• Data Pribadi: catatan medis, transaksi keuangan, data sensor IoT, atau data pengguna yang dipersonalisasi—memerlukan kontrol privasi yang ketat.

Compute-to-Data adalah fitur kunci lain dari Ocean, memungkinkan komputasi dilakukan pada data tanpa memindahkannya, memastikan privasi dan keamanan untuk kumpulan data sensitif.

3. Masa

@getmasafibertujuan untuk menciptakan lapisan terbuka untuk data pelatihan AI, menyediakan data real-time, berkualitas tinggi, dan murah bagi agen dan pengembang AI.

Masa telah meluncurkan dua subnet di jaringan Bittensor:

• Subnet 42 (SN42): Menggabungkan dan memproses jutaan catatan data setiap hari, sebagai dasar untuk pengembangan agen AI dan aplikasi.
• Subnet 59 (SN59) - "AI Agent Arena": Lingkungan kompetitif di mana agen AI, didukung oleh data real-time dari SN42, bersaing untuk $TAOemisi berdasarkan metrik kinerja seperti mindshare, keterlibatan pengguna, dan peningkatan diri.

Masa bekerja sama dengan @virtuals_io, memberdayakan agen Virtual dengan kemampuan data real-time. Itu juga diluncurkan $TAOCAT, memamerkan kemampuannya (saat ini di Binance Alpha).

4. Buka Ledger

@OpenledgerHQmembangun blockchain yang khusus dirancang untuk data, terutama untuk aplikasi AI dan ML, memastikan manajemen data yang aman, terdesentralisasi, dan dapat diverifikasi.

Sorotan Utama:

• Datanets: Jaringan sumber data khusus dalam OpenLedger yang mengumpulkan dan memperkaya data dunia nyata untuk aplikasi AI.
• SLM: Model AI yang disesuaikan untuk industri atau aplikasi tertentu. Ide ini adalah untuk menyediakan model yang tidak hanya lebih akurat untuk kasus penggunaan khusus tetapi juga mematuhi privasi dan kurang rentan terhadap bias yang ditemukan dalam model umum
• Verifikasi Data: Memastikan keakuratan dan keandalan data yang digunakan untuk melatih model bahasa khusus (SLM) yang akurat dan dapat diandalkan untuk kasus penggunaan tertentu.

Permintaan Data untuk Pelatihan AI

Permintaan akan data berkualitas tinggi untuk mendukung kecerdasan buatan dan agen otonom semakin meningkat. Di luar pelatihan awal, agen kecerdasan buatan memerlukan data real-time untuk pembelajaran dan adaptasi yang berkelanjutan.

Tantangan kunci & peluang:

• Kualitas Data Lebih Penting daripada Kuantitas: Model AI memerlukan data yang berkualitas tinggi, beragam, dan relevan untuk menghindari bias atau kinerja yang buruk.
• Kedaulatan Data & Privasi: Seperti yang terlihat dengan Vana, ada dorongan untuk monetisasi data milik pengguna, yang dapat mengubah cara data pelatihan AI diperoleh.
• Data Sintetik: Dengan kekhawatiran privasi, data sintetik semakin populer sebagai cara untuk melatih model AI sambil mengurangi masalah etis.
• Pasar Data: Munculnya pasar data (terpusat & terdesentralisasi) sedang menciptakan ekonomi di mana data menjadi aset yang dapat diperdagangkan.
• AI untuk Manajemen Data: AI sekarang digunakan untuk mengelola, membersihkan, dan meningkatkan dataset, meningkatkan kualitas data untuk pelatihan AI.

Ketika agen AI menjadi lebih otonom, kemampuan mereka untuk mengakses dan memproses data real-time berkualitas tinggi akan menentukan efektivitas mereka. Permintaan yang meningkat ini telah menyebabkan munculnya pasar data khusus agen AI - di mana baik manusia maupun agen AI dapat mengakses data agen AI berkualitas tinggi.

Pasar Data Agen Web3

• @cookiedotfunmengumpulkan sentimen sosial agen AI & data terkait token, mengubahnya menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan bagi agen manusia dan AI.
• Cookie DataSwarm API memungkinkan agen AI untuk mengakses data terkini dan berkualitas tinggi untuk wawasan terkait perdagangan—salah satu kasus penggunaan paling dicari dalam dunia kripto.
• Cookie memiliki 200K MAU & 20K DAU, menjadikannya salah satu pasar data agen AI terbesar, dengan$COOKIEdi tengah.

Pemain kunci lainnya:

• @GoatIndexAIberfokus pada wawasan ekosistem Solana.
• @Decentralisedcokhusus dalam dasbor data khusus seperti repositori GitHub & analitik proyek tertentu.

Mengakhiri Bagian 1

Ini hanya permulaan. Bagian 2 akan menjelajahi lebih dalam ke dalam:

• Tantangan dan peluang yang berkembang dalam ekonomi data
• Peran data sintetis dalam pelatihan AI
• Kekhawatiran privasi data dan bagaimana mereka ditangani
• Masa depan pelatihan AI terdesentralisasi

Siapa yang mengendalikan data akan membentuk masa depan, dan proyek-proyek yang dibangun di dalam sektor ini akan menentukan bagaimana data dimiliki, dibagikan, dan dimonetisasi di era kecerdasan buatan. Seiring dengan terus meningkatnya permintaan akan data berkualitas tinggi, perlombaan untuk menciptakan ekonomi data yang lebih transparan dan dimiliki oleh pengguna baru saja dimulai.

Nantikan Bagian 2!

Catatan Pribadi: Terima kasih telah membaca! Jika Anda berada di Crypto AI dan ingin terhubung, jangan ragu untuk mengirim DM kepada saya.

Jika Anda ingin memperkenalkan sebuah proyek, silakan gunakan formulir di bio saya - formulir tersebut mendapatkan prioritas dibandingkan DM.

Persetujuan Penuh: Dokumen ini hanya ditujukan untuk tujuan informasi dan hiburan. Pandangan yang diungkapkan dalam dokumen ini bukan, dan tidak boleh dianggap sebagai, nasihat atau rekomendasi investasi. Penerima dokumen ini harus melakukan kajian yang memadai, dengan mempertimbangkan keadaan keuangan mereka sendiri, tujuan investasi, dan toleransi risiko (yang tidak dipertimbangkan dalam dokumen ini) sebelum melakukan investasi. Dokumen ini bukan tawaran, maupun ajakan untuk membeli atau menjual aset yang disebutkan di dalamnya.

Disclaimer:

1. Artikel ini diperbanyak dariX. Hak cipta adalah milik penulis asli [@Defi0xJeff]. Jika ada keberatan terhadap reproduksi ini, silakan hubungigate Tim Pembelajaran, dan tim akan memprosesnya sesuai dengan prosedur yang relevan.
2. Penyangkalan Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang tercantum dalam artikel ini semata-mata merupakan milik penulis dan tidak merupakan nasihat investasi.
3. Tim Belajar gate menerjemahkan artikel ke bahasa lain. Menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang kecuali disebutkan.