Für diejenigen, die es verpasst haben: eine Erinnerung, dass unsere Partnerschaft mit @vana etwas Kritisches für die Zukunft von AI angeht. AI-Modelle, die auf öffentlichen Daten trainiert wurden, haben ein Plateau erreicht. Web-Scraping und Datenbroker-Feeds haben uns so weit gebracht, aber der nächste Leistungssprung erfordert private, hochpräzise Daten: Transaktionshistorien, App-Nutzungsprotokolle, Unternehmensunterlagen, Gesundheitsdaten. Das Problem ist, dass drei Dinge den Zugang zu privaten Daten in großem Maßstab blockieren: 1⃣Anreize: Nutzer benötigen eine faire Entschädigung für die Bereitstellung ihrer Daten. 2⃣Privatsphäre: Nutzer müssen kontrollieren, was offenbart wird. Der Nachweis Ihres Handelsvolumens sollte nicht erfordern, dass jeder einzelne Handel offengelegt wird. 3⃣Überprüfbarkeit: Entwickler müssen die Herkunft der Daten und die Richtigkeit der Berechnungen bestätigen, ohne jemals die Rohdaten zu sehen. Vana und Brevis lösen alle drei Probleme. Vana betreibt ein offenes Netzwerk für nutzereigene Daten. Nutzer tragen zu Datenkollektiven bei, um Belohnungen zu erhalten, während sie das Eigentum behalten. Brevis bietet die kryptografische Schicht: ▶️zkTLS beweist die Authentizität von Daten aus jeder Quelle (Banken, Börsen, Apps), ohne die Daten selbst offenzulegen. ▶️Pico zkVM berechnet lokal mit diesen Daten und beweist die Richtigkeit, ohne Rohinformationen offenzulegen. Das Ergebnis: AI-Entwickler erhalten verifiziertes, hochpräzises Trainingsmaterial. Nutzer werden bezahlt. Rohdaten verlassen niemals die Kontrolle der Nutzer. Privatsphäre und Herkunft, endlich in Einklang gebracht.