YZ Destekli Veri Zincirleri

Yapay zeka büyümeye devam ettikçe, model eğitiminde kullanıcı tarafından oluşturulan daha fazla veriye ihtiyaç duyuyor ve bu da gizlilik ve verilerin kontrolü konusundaki endişeleri artırıyor. Bu rapor, Vana ve CARV Protokolünü örnek olay olarak ele alarak yapay zeka veri zinciri kavramını inceliyor.

Araştırma Sorumluluk Reddi Beyanı

Crypto.com Araştırma ve Analizler tarafından araştırma raporları için sorumluluk reddi beyanı

Rapor Özeti

• Veri gelişen yapay zekanın (AI) temelini oluşturuyor. Bununla birlikte, tutarsız veri kalitesi, veri kaynaklarında şeffaflıkeksikliği, veri gizliliği ve güvenliği sorunları, veriye katkıda bulunanlara yönelik ödüllerin adil olmayan dağılımı gibi verilerle ilgili sorunlar vardır. Web3, blokzincirinin şeffaflık sağlayan değişmez dijital kaydını kullanarak çözümler sunar. Buna ek olarak, web3’teki merkeziyetsizlik , yönetişim ve saklama gibi alanlarda güvenliği artırır.
• Yapay zeka büyümeye devam ettikçe, model eğitiminde kullanıcılar tarafından üretilen daha çeşitli ve daha büyük hacimli verilere ihtiyaç duyacaktır. Bu durum, kullanıcıların verilerinin gizliliği ve kontrolü konusunda endişelere yol açtı.
• Aralarında Vana and CARV Protokolü, de dahil olmak üzere kullanıcıların kendi verilerinin sahibi olmalarına ve ‘veri tokenizasyonu’ yoluyla getiri elde etmelerine olanak tanıyan birkaç yeni proje bulunuyor.
  • Vana kullanıcıya ait veriler için Ethereum Virtual Machine (EVM) uyumlu bir Layer-1 blokzinciridir. Kullanıcıların katkıda bulundukları yapay zeka modellerine sahip olabileceği, bunları yönetebileceği ve bunlardan kazanç sağlayabileceği dağıtılmış bir ağ oluşturmayı amaçlıyor.
  • CARV, oyun stüdyoları ve yapay zeka şirketlerinin erişimini kolaylaştıran, verileri toplayan ve derleyen en büyük modüler kimlik ve veri katmanını (IDL) oluşturmayı amaçlıyor. CARV, 2022’den bu yana ~9,5 milyon kayıtlı oyuncu sayısına ulaştı, Web3 oyunlarının %30’unu çekti ve yapay zeka sektöründe büyüyen stratejik ortaklıkları teşvik etti.
• YZ veri zincirindeki yeni projeler, dijital çağda kullanıcı güçlendirilmesi ve gizliliğine vurgu yaparak veri yönetimi ve yapay zeka geliştirmede merkezsizleştirme yönünde önemli bir değişimi temsil ediyor.

1. Giriş

Veri, yapay zekanın (AI) temelini oluşturur ve algoritmaların öğrenmesi, çıktılar üretmesi ve kararlar alması için çok önemli bir zemin hazırlar. Bununla birlikte, yapay zeka sektörü daha popüler hale geldikçe, veri toplama ve işleme süreçlerinde ortaya çıkan birkaç sorun var:

• Veri Kalitesi: YZ eğitiminde kullanılan veriler eksik, kötü düzenlenmiş veya hatalı olabilir, bu da YZ modelinin yanlış kararlar almasına neden olabilir. Öte yandan, verilerin çeşitli sistemlere ve platformlara dağılmış olması, izole veri havuzlarına ve tutarsızlıklara yol açtığından, veri parçalanması veri kalitesi sorunlarına da yol açıyor.
• Veri Kaynaklarında Şeffaflık Eksikliği: Kullanıcıların AI modellerine güvenebilmesi için eğitim verisi kaynağını izleyebilme yeteneği, algoritmayı açıklamak ve AI çıktılarında güveni artırmak için önemlidir.
• Veri Gizliliği ve Güvenliği: Kullanıcılar genellikle veri kullanımı ve saklama üzerinde gizlilik ve kontrol eksikliği yaşar, çünkü veriler kullanıcıların rızası olmadan platformlar tarafından toplanabilir, kullanılabilir veya potansiyel olarak değiştirilebilir.
• Ödüllerin Adil Olmayan Dağılımı: Kullanıcılar günlük faaliyetlerinden ve web trafiğinden veri üretir, ancak platformlar genellikle bu verilerden para kazanır veya eğitim için verileri “satmak” üzere lisans anlaşmaları yapar.

Yukarıda bahsedilen veri sorunları yeni ortaya çıkmadı; blokzinciri teknolojisini kullanarak yapay zeka eğitimindeki sorunları çözmek için birkaç proje geliştirildi. Örneğin, Ocean Protokolü veri sahiplerinin veri kümeleri üzerinde kontrol sahibi olurken bunları paylaşıp para kazanabilecekleri merkezi olmayan bir pazar sağlayarak yapay zeka için verilerin ortaya çıkarılması amacıyla tasarlandı.

Ayrıca, yeni ortaya çıkan birkaç proje, kullanıcıların kendi verilerinin sahibi olmalarına ve “veri tokenizasyonu” yoluyla getiri elde etmelerine olanak tanıyor. Aşağıda tartışacağımız Vana ve CARV Protokol iki örnektir. Ayrıca, merkezi olmayan saklama ve yapay zeka büyük veri gibi sektörlerin piyasa değerlerinde de bir artış gördük.

2. Vana

Vana, 2018 yılında bir araştırma projesi olarak ortaya çıkmış ve kullanıcıların katkıda bulundukları yapay zeka modellerine sahip olabilecekleri, bunlardan kazanç elde edebilecekleri ve bunları yönetebilecekleri dağıtılmış bir ağ oluşturmayı amaçlayan, kullanıcıya ait veriler için Ethereum Sanal Makinesi (EVM) uyumlu bir Layer-1 blokzinciridir. Bu girişim, kullanıcıların yasal olarak kendilerine ait olmasına rağmen genellikle merkezi platformlar tarafından tutulan verileri üzerinde kontrol sahibi olmaları gerektiği önermesi üzerine inşa edildi.

2.1 Mekanizma

Aşağıda Vana’nın birkaç önemli özelliği yer alıyor:

• Veri Likidite Katmanı: Verilerin likit varlıklar gibi doğrulanmasını, tokenleştirilmesini ve alım satım yapılmasını sağlar. Yani, Veri Likidite Havuzlarını barındırır (DLP’ler), finans, fitness, Reddit gibi benzer temalara sahip verileri merkezsiz likidite havuzlarında birleştirerek veri tüketicilerinin erişimini sağlar.
• Katkı Kanıtı: Gizliliği koruyarak verileri doğrulayan ve DLP’lere eklenen verilerin gerçek ve yüksek kalitede olmasını sağlayan bir mekanizma. Kullanıcının katkıda bulunduğu verinin belirli kriterleri karşıladığını içeriğin kendisini ortaya çıkarmadan kanıtlamak için Zero-Knowledge (ZK) kanıtlarını kullanır.
• Veri Taşınabilirlik Katmanı: Verilerin birden fazla merkeziyetsiz uygulama (dapp) ve platformda paylaşılmasını sağlayan bir uygulama katmanıdır. Birlikte çalışabilirliği sağlarken, kullanıcıların veriler üzerinde kontrol sahibi olmalarını, verilerin nasıl kullanıldığını ve paylaşıldığını yönetmelerini sağlar.

Genel iş akışı aşağıda açıklanmıştır:

• Veri katılımcıları DLP’lere veri katkısında bulunur. Ardından, veriler şifrelenir ve URL tarafından temsil edilen ve DLP tarafından seçilen bir konumda zincir dışında saklanır.
• Veri Katkı Kanıtı ile veriler doğrulanır. Doğrulandıktan sonra, katkıda bulunanlar VANA tokenleri ile ödüllendirilir.
• Veriler tokenleştirilir ve veri tüketicileri, Veri Taşınabilirlik Katmanı aracılığıyla (örneğin, YZ modeli eğitimi) çeşitli uygulamalar için verilere erişim satın alabilir.

2.2 DataDAO ve Örnekler

Vana’daki temel özelliklerden biri DataDAO’lar olarak yer alır ve bu özellik yönetişimde merkeziyetçiliği etkinleştirir. Her DLP, verilere nasıl kullanılacağına ve ödüllerin nasıl dağıtılacağına karar vermek için oy kullanabilen DLP token sahipleri tarafından yönetilen bir DAO’ya sahiptir. Bugün Vana test ağında 300’ün üzerinde DataDAOs bulunuyor. Vana’nın yakında DataDAO’ların topluluktan aktif olarak veri toplamasına ve kullanıcı yönetişimini geliştirmesine olanak tanıyacak mainnet ağını başlatması bekleniyor.

Sonuç olarak Vana, kullanıcıların katkıda bulundukları verilere dayalı olarak ödüller kazanmalarına olanak tanıyarak ve veri sahipliğini katkıda bulunanlara geri vererek veri şeffaflığını, bütünlüğünü ve adaletini geliştirmiş ve yukarıda bahsedilen yapay zeka model eğitimindeki bazı sorunlu noktaları da ortadan kaldırdı.

3. CARV Protokolü

Modüler kimlik ve veri katmanı (IDL), CARV Protokolü oyun ve YZ sektörlerinde veri alışverişi ve değer dağıtımını kolaylaştırır. Veri doğrulama, kimlik doğrulama, saklama, işleme, model eğitimi ve değer dağıtımını içeren uçtan uca veri akış süreçlerini kapsar.

CARV Protokolü, verilerin Web2 ve Web3’ün yanı sıra birlikte çalışabilirliği engelleyen çoklu blok zincirlerine dağıldığı günümüz dijital dünyasında veri parçalanması sorununu çözmek istiyor. Buna ek olarak, kullanıcı verileri üzerinde veri egemenliği eksikliği ve gizlilik koruması eksikliği vardır.

CARV Protokolü, veri tüketicilerine (örneğin, oyun stüdyoları ve yapay zeka şirketleri) eğitim ve analiz için veri sağlarken, bireysel veri katılımcılarının (örneğin, oyuncular) gizliliğini ve kontrolünü korur.

3.1 Ana Özellikler

Kimlik ve veri katmanı (IDL), Web3 ekosisteminde merkezi olmayan kimlik ve veri yönetimi için bir çerçeve olup, kullanıcıların dijital kimliklerini ve verilerini kontrol etmelerini ve paraya çevirmelerini sağlayan CARV’ın önemli altyapısıdır. Beş katmanlı çerçeve şunları içerir:

3.2 Kullanım Durumları

CARV Play oyuncuların yalnızca platform aracılığıyla oyunları keşfetmekle kalmayıp, aynı zamanda Soulbound Tokenler olarak bilinen devredilemez NFT’ler tarafından temsil edilen oyun kimlik bilgilerini ve başarılarını oyunlar arasında topladıkları CARV Protokolünün temel ürünüdür. Öte yandan, geliştiriciler ve oyun stüdyoları, kullanıcı edinmek ve kullanıcıları elde tutmak için veri analizlerine erişebilir (örneğin, etkinlik sonrası veriler veya hedeflenen oyuncu profilleri).

Protokol, kullanıcıların verilerine sahip olmalarını, kontrol etmelerini ve bunlardan gelir elde etmelerini sağlar. CARV Play aracılığıyla kullanıcılar, hem pasif hem de aktif olarak oyun geliştirme ve veri üretimine yaptıkları katkılardan faydalanabilirler. Geçmiş verilerini markalar ve oyunlar ile paylaşarak pasif gelir elde etmeyi seçebilirler ve aynı zamanda kampanyalara ve oyun aktivitelerine aktif katılımla ödüller kazanabilirler (örneğin, CARV Play’de anketler ve etkinlikler).

Ayrıca, CARV Protokolü, CARV Kimliklerini kullanarak ve kullanıcıları hesaplarını bağlamaya teşvik ederek kullanıcıların Web2 ve Web3 platformlarında birleşik bir dijital kimlikle etkileşime geçmelerini sağlar ve etkileşimlilik artırılır. Örneğin, kullanıcılar oyun kimlik bilgilerini (Steam, CARV Play), sosyal medya verilerini (X, Discord) ve Web3 etkinliklerini (MetaMask) birleşik bir çerçevede bağlayabilir ve dijital ayak izlerini paylaşmayı seçebilirler. Bu verilere daha sonra yapay zeka şirketleri tarafından kullanıcılara yönelik kişiselleştirilmiş hizmetler geliştirmek üzere eğitim için veya reklamcılar tarafından hedefli reklamlar oluşturmak için erişilebilir.

Lansmanından bu yana geçen üç yıl içinde CARV Protokolü yaklaşık 9,5 milyon kayıtlı oyuncu biriktirdi ve üç milyondan fazla CARV ID basıldı. Web3 oyunlarının %30’undan fazlasını çekerek oyun sektöründe ve büyüyen stratejik ortaklıklarla yapay zeka sektöründe artan benimseme göstermiştir. CARV’ın ileriye dönük yol haritası merkezi olmayan sıralayıcılar ve veri depolama (CARV DB) dahil olmak üzere altyapısını geliştirmeyi içeriyor.

CARV’nin modüler IDL ve veri gizliliğini koruma önlemleri, verilerden pasif gelir elde etmek isteyen kullanıcılar için doğal olarak çekicidir. Öte yandan, yapay zeka şirketlerinin ve platformlarının büyümesi için verilerin önemi giderek artıyor ve bu da CARV Protocol’e Web3 oyun ve yapay zeka alanındaki büyümeyi yakalamaya devam etme potansiyeli veriyor.

4. Sonuç

Yapay zekanın önemi artmaya devam ettikçe, eğitimde daha çeşitli ve daha büyük hacimli verilere ihtiyaç duyacak ve bu da kullanıcı verilerinin cazibesini artıracaktır. Geleneksel Web2 veri çözümlerinin aksine, genellikle merkezi olarak yapılan, Web3 veri zincirleri şeffaflığı ve veri değerinin adil dağıtımını teşvik eder.

Hem Vana hem de CARV Protokolü, kullanıcıların verilerine sahip olmalarını ve bunlardan para kazanmalarını sağlayan Web3 protokollerinin örnekleridir. Vana’nın Veri Likidite Havuzları ve VeriDAO’ları veri yönetişiminde devrim yaratırken, CARV Protokolünün modüler kimlik ve veri katmanı verileri toplar ve oyun stüdyoları ve yapay zeka şirketlerinin erişimi için uygun hale getirir. Her ikisi de veri yönetimi ve yapay zeka geliştirmede ademi merkeziyetçiliğe doğru önemli bir değişimi temsil ediyor ve dijital çağda kullanıcının güçlendirilmesini ve gizliliğini vurguluyor.

Raporun tamamını okuyun: Yapay Zeka Veri Zincirleri

Daha fazlasını bilmek ister misiniz? Özel raporlara erişmek için Özel üye olarak, kaydolun ve Crypto.com Exchange VIP Programına, katılın ve Loaded Lions NFTtoplayın.

Yazarlar

Crypto.com Araştırma ve Analiz ekibi

En son piyasa, DeFi ve NFT güncellemelerini e-posta ile alın:

Yeni analizler hakkında ilk siz bilgi sahibi olun: