作者：陳默來源：cmdefi
“AI大腦” 時代
Justine Moore 花了6個月的時間做一項實驗，每天與ChatGPT交流，不斷分享個人想法和情感，試圖創建一個真正理解自己的“AI大腦”，結果AI的能力完全超出預期，她列舉了以下幾個場景：
1. 與他人溝通：透過使用大語言模型（LLM），可以幫助我們更清楚地傳達複雜的想法，大幅提升溝通能力。
這一點本身我自己也在用，目前我用到的AI最強能力，我覺得就是總結和溝通能力，如果你的總結能力比較欠缺，特別是對於在需要把一件事情或是一個項目給別人講清楚的情況下，利用AI學習總結和溝通能力真的太強了。
2. 自我理解：AI大腦能夠很好地「心理分析」你，幫助你更清楚地認識自己的優勢和弱點，並糾正認知偏見。
3. 與應用程式互動：AI大腦可以被帶入其他應用，解鎖真正個人化的體驗，例如一個完全理解你風格的寫作助手，或為你量身定制的工作或社交工具。
實際上如果你是個重度AI使用者，可能已經有過類似的體驗，至少我覺得未來每個人都會有一個適配自己的AI大腦。
那麼，建構一個屬於自己的AI大腦，關鍵因素是什麼？
1. 用戶資料的完整性與品質
要讓AI大腦真正理解你，首先需要大量且高品質的個人資料。這包括你的歷史對話、行為記錄、情感傾向、偏好和決策等。數據越豐富越完整，AI大腦越能完美捕捉你的思考模式和個性。
2. 資料的隱私與安全性
個人資料的隱私保護至關重要，因為它已經學習了你大量的生活習性、性格喜好，甚至弱點缺陷。在建構「AI大腦」時，使用者需要對資料有完全的控制權，確保這些資料不會被濫用或洩漏。畢竟，你的AI大腦最好不要讓別人入侵。
3. 透明的模型訓練與資料使用機制
一個真正理解自己的AI大腦，透明度是關鍵。使用者應該知道他們的資料如何被使用、AI模型如何訓練，這也可以被理解是安全性的一種。
解決方案：去中心化的架構與資料所有權？
在Justine的理念中，也基於以上3條，AI大腦應該完全掌握在使用者手中，避免大科技公司對數據的壟斷與利用。
所以，去中心化的架構可能成為一條通道，它可以透過讓使用者成為資料和AI模型的實際所有者，確保使用者在資料和AI模型的整個生命週期中都保持對其貢獻的控制和利害關係人。
Vana DataDAO方案
這項方案的核心理念是-賦予使用者對資料的完全主權，這基本上與「AI大腦」的理念完全契合。
Vana引入「非託管資料」的概念，確保資料僅用於使用者授權的操作。用戶始終擁有對自己資料的控制權，不會被平台或第三方託管。
實作方式就是，資料在貢獻給伺服器之前會進行加密處理。每個用戶將自己的資料透過伺服器的公鑰進行加密，確保即使資料傳輸到集體伺服器或用於AI訓練時，資料本身仍然是保密的，只有擁有解密金鑰的參與者才能解密和存取數據。
這一點不僅解決了用戶的數據主權和隱私性，也為數據品質奠定了基礎，這也很重要，因為保證了隱私性，用戶才能沒有顧慮的提供真實數據，配合Vana區塊鏈的貢獻證明（ Proof-of-Contribution）機制，加入了Crypto已經深入骨髓的代幣激勵模型，能夠讓用戶更有動力提供高品質數據。
綜合來說，Vana DataDAO 主要解決的就是資料主權問題，當然包括資料隱私和安全。事實上想訓練一個AI助理並不難，很多訓練語言模型的API都能夠提供這種環境，但未來我們的需求是否只會滿足於一個「助手」？ AI 就像一個潘朵拉魔盒，打開之後釋放出的魔力之強大可能越來越讓人難以拒絕，如果人類的需求上升到AI大腦、AI超級大腦的級別，關於數據主權的問題就不可避免。